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Forschungs-, Entwicklungs- und Handlungsbedarfe für Wissenschaft und Industrie

Im Folgenden werden technische Forschungs- und Entwicklungsbedarfe für Wissenschaft und Industrie sowie Handlungsempfehlungen im Bereich Wissenstransfer zur Fortentwicklung der Digitalisierung in der Nutztierhaltung aufgezeigt. Diese wurden im Rahmen von DigiTier Workshops, externen themenrelevanten Veranstaltungen sowie in Gesprächen mit Branchenvertreterinnen und Vertretern identifiziert.

Es handelt sich hierbei um Zwischenergebnisse der wissenschaftlichen Begleitung, die kontinuierlich ergänzt werden

Anforderungen an Sensorik und Assistenzsysteme (Hard- und Software)

  • Human centered development

  • sektorübergreifende Entwicklungen

  • nicht-invasive Monitoringmethoden

  • Erweiterung FMIS
    (Parameter/Analysetools)

  • stabile Anbringung der Sensorik am Tier

  • dauerhafte Energieversorgung der Sensorik

     

Verknüpfung unterschiedlicher Systeme und deren Synchronisation

  • Modelle zur übergreifenden Systemvernetzung

  • Aufbau/Freigabe von Schnittstelle

  • Aufholen auf IoT Standard 

  • Unixzeit Synchronisation

  • Verknüpfung von

    • Monitoring- und Managementsystemen

    • Außen- und Innenwirtschaft

    • Sensorik und Aktorik

Datenanalyse, -transformierung und –modellierung entsprechend Analysezweck

  • Umgang mit Big Data

  • Festlegung individueller/betrieblicher Schwellenwerte

  • bildbasierte Bestanderfassung: Überlappungen und Doppelzählungen problematisch

  • Auswirkungen von Monitoringsystemen
    auf Tierwohl

  • bildbasierte Bestanderfassung: Überlappungen und Doppelzählungen problematisch

  • Auswirkungen von Monitoringsystemen auf Tierwohl

Standards, Plattformen und Datennutzungsmodelle

  • einheitliche Plattformen für Datenaustausch und Schnittstellentausch

  • internationale Standards bei Metadaten und Datenschutz

  • Freigabe von Metaanalysen und (Roh-) Datensätzen

  • Open data für Forschungsprojekte

  • Kooperationsmodelle zur Datennutzung

  • kostenfreier Rückfluss von Analyseergebnissen

​Verwendung der Analyseergebnisse zur Entscheidungsunterstützung oder autonomen Entscheidungsfindung

  • keine automatisierte Entscheidung

  • Trade-Off zwischen Spezifität und Sensitivität

  • Hinweis bei Wartungs- und Austauschbedarf

  • innovative Tools für Lehre und Ausbildung

  • anschauliche Visualisierung der Analysen

  • intuitive Benutzbarkeit

  • modulares Dashboard

  • Smart Adaptive UI

  • markante Darstellung von Kennzahländerungen

  • Entscheidungsbäume

​Kommerzialisierung des entwickelten Systems in den unterschiedlichen Sektoren

  • Preissenkung in Nischenmärkten

  • Serviceangebot mit Gerät

  • Lizenzierung von Open Source Systemen

  • Vorbehalte seitens Landwirtschaft klären

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