Die Vielzahl an digitalen Tierüberwachungssystemen in der Milchkuhhaltung ist kaum zu überschauen. Sie umfassen mittlerweile z. B. die Milchanalyse, die Brunsterkennung oder die Detektion von Lahmheiten. Vor allem große Betriebe mit häufigem Personalwechsel oder mit ungelernten Arbeitskräften versprechen sich davon Vorteile für die rechtzeitige Identifizierung kranker Tiere. Die Rückmeldungen aus der Praxis sind überwiegend positiv, denn die kranken Tiere, die einer Behandlung...
Die Vielzahl an digitalen Tierüberwachungssystemen in der Milchkuhhaltung ist kaum zu überschauen. Sie umfassen mittlerweile z. B. die Milchanalyse, die Brunsterkennung oder die Detektion von Lahmheiten. Vor allem große Betriebe mit häufigem Personalwechsel oder mit ungelernten Arbeitskräften versprechen sich davon Vorteile für die rechtzeitige Identifizierung kranker Tiere. Die Rückmeldungen aus der Praxis sind überwiegend positiv, denn die kranken Tiere, die einer Behandlung bedürfen, werden ja schließlich erkannt.
Aber erkennen diese Systeme tatsächlich alle erkrankten Tiere, also auch solche mit nur leichten Symptomen? Die Praxis geht oft davon aus, dass die automatische Identifizierung kranker Tiere zu 100 % verlässlich ist. Mitnichten. Denn wenn ein Tier zuverlässig als krank erkannt wird, liegt eine hohe Sensitivität vor, das heißt, es werden nur wenige erkrankte Tiere übersehen. Wird dagegen ein Tier zuverlässig als gesund identifiziert, liegt eine hohe Spezifität vor.
Mehr Fehlalarme?
Bei der Entwicklung von Vorhersagemodellen, versucht man natürlich beide Bereiche zu optimieren. Dies geht jedoch nur bis zu einem bestimmten Grad. Anhand der Festlegung von Grenzwerten kann man entscheiden, ob man lieber weniger Fehlalarme haben möchte, dafür aber das ein oder andere kranke Tier möglicherweise nicht erkannt wird, oder ob man lieber alle kranken Tiere identifizieren möchte, dafür dann aber auch mehr gesunde Tiere auf der Alarmliste auftauchen. Das heißt: Wenn auf den Alarmlisten nur kranke Tiere stehen, ist die Wahrscheinlichkeit sehr hoch, dass sich kranke Tiere unerkannt in der Herde befinden.
Beobachtung zählt
Bei einigen digitalen Monitoringsystemen kann man diese Grenzwerte selbst einstellen. Man sollte sich aber unbedingt bewusst machen, welche Auswirkungen die Änderung der Grenzwerte für kranke Tiere nach sich zieht. Die Praxis, zum Beispiel bei einem Engpass an Arbeitskräften, die Grenzwerte für einen gewissen Zeitraum so einzustellen, dass wenigstens die als krank erkannten Kühe behandelt werden, ist verständlich und nachvollziehbar. Eine dauerhafte Lösung ist dies jedoch nicht!
Ziel sollte sein, möglichst alle kranken Tiere zu identifizieren, auch wenn die Herdenbetreuer dann mit einem größeren Arbeitszeitbedarf durch mehr Fehlalarme rechnen müssen. Eine gute Tierbeobachtung bleibt daher auch mit wachsender Digitalisierung eine unverzichtbare Fähigkeit im Stall!
Immer mehr und immer bessere Sensortechnik stürmt den Markt. Vor dem Kauf sollten Sie genau überlegen, welches Ziel Sie mit dem Einsatz der Sensoren verfolgen.
Immer mehr und immer bessere Sensortechnik stürmt den Markt. Vor dem Kauf sollten Sie genau überlegen, welches Ziel Sie mit dem Einsatz der Sensoren verfolgen.
