Martin Wischenbart, Dana Tomic, Michael Iwersen, Michael Schrefl, Valentin Sturm,
"agriProKnow - Prozessbezogenes Informationsmanagement in Precision Dairy Farming"
: Proceedings der 13. Tagung Bau, Technik und Umwelt in der landwirtschaftlichen Nutztierhaltung (BTU-Tagung 2017), 18.-20.09.2017, Stuttgart, Deutschland, 9-2017
Original Titel:
agriProKnow - Prozessbezogenes Informationsmanagement in Precision Dairy Farming
Sprache des Titels:
Deutsch
Original Buchtitel:
Proceedings der 13. Tagung Bau, Technik und Umwelt in der landwirtschaftlichen Nutztierhaltung (BTU-Tagung 2017), 18.-20.09.2017, Stuttgart, Deutschland
Original Kurzfassung:
Trotz des vermehrten Einsatzes von Präzisionstechnik in der Milchwirtschaft bestehen nach wie vor verschiedene Herausforderungen bei der Integration und Analyse der damit erfassten Daten um für LandwirtInnen und weitere Stakeholder einen operativen Nutzen zu generieren. Um diesbezüglich Abhilfe zu schaffen wird im Projekt agriProKnow eine Decision-Support-Plattform entwickelt, in der die Daten verschiedener Quellen aus vielen Betrieben gesammelt, integriert und ausgewertet werden können. Hierbei wird die Zielsetzung verfolgt, neues Prozesswissen und Empfehlungen mittels einer Kombination von Data-Mining und semantischer Data-Warehouse-gestützter Analyse in strukturierter Art und Weise zu generieren. Diese Publikation gibt einen Überblick über Entwicklungen und Ergebnisse nach Ende des ersten Projektjahres.
Sprache der Kurzfassung:
Deutsch
Englischer Titel:
agriProKnow - Process-oriented Information Management in Precision Dairy Farming
Englische Kurzfassung:
Despite the increasing use of precision dairy farming technologies, various challenges remain, concerning the integration and analysis of recorded data to create operational benefits for farmers and other stakeholders. To alleviate these problems, the project agriProKnow aims to develop a decision support platform, which allows the collection, integration, and analysis of data from distinct sources on different farms. It aims to create new process knowledge and recommendations by exploiting a combination of data mining and semantic data warehouse analysis in a structured manner. This publication gives an overview of current developments and results after the first year of the project.
Forschungs-