Smart Pig Health

Das Projekt Smart Pig Health ist ein Flagship im Horizon 2020 Projekt SmartAgriHubs.

Das Projekt dient der Nutzung der Digitalisierung zur Verbesserung der Informationen über Produktionsfragen und über die Gesundheit von Schweinen, in Bezug auf Krankheit und Produktionsbedingungen. Basierend auf der Sensorik in den Ställen, wird die Qualität der Informationen über Tiere und über die Produktion während des Produktionsprozesses erhöht (online). Durch Montage von auf dem Markt verfügbarer Sensortechnologie, wie sie in Ställen Verwendung findet, sollen Tools zur Einführung eines datengesteuerten Gesundheitsmanagementsystems entwickelt werden.

Im zweiten Schritt sollen die Erfahrungen an Landwirte, Tierärzte und Berater weitergegeben werden.

Tätigkeiten der Mitarbeiter/innen der Landwirtschaftskammer Niedersachsen:

• Einbringen von Fachwissen über Krankheiten und Symptome (Meetings, Treffen, TelKos,…)
• Fachunterstützung bei der Implementierung der Sensoren
• Bewertung des Gesundheitszustandes der Betriebe und Schweine am Anfang und am Ende
• Überwachung der Gesundheit auf den Betrieben während des Projektes (Begleitung zur Produktion und Bewertung von Ergebnissen)
• Übertragung der Ergebnisse Auf weiter Betriebe
• Unterstützung bei der Erstellung des Abschlussberichtes
• Verbreitung der Ergebnisse (Vorträge, Veröffentlichungen)

Projektpartner:

MSG Garbsen, VzF Uelzen, MAIS Leipzig, InnoSep Hannover

1. Horizon 2020 SmartAgriHubs

Die Europäische Union fördert die Digitalisierung in der Landwirtschaft. Im Rahmen der Horizon 2020 Ausschreibungen hat das Projekt „SmartAgriHubs“ mit einem Förderbetrag von 19.999.458,62 € und einer Laufzeit von 48 Monaten den Zuschlag erhalten. Das Ziel von SmartAgriHubs ist “Connecting the dots to unleash the innovation potential for digital transformation of the European agri-food sector’, frei übersetzt „Freisetzung des Innovationspotentials für den digitalen Wandel des europäischen Agrar-und Lebensmittelsektors durch „Netzwerkbildung“.

108 Organisationen aus allen Ländern der EU sind in SmartAgriHubs eingebunden.

Die Organisationsstruktur stellt sicher, dass die Interessen der EU in allen Phasen der Umsetzung des Projektes eingebunden sind. Des Weiteren gibt es eine klare Aufteilung der Zuständigkeiten in 6 Arbeitspaketen. Um die sehr unterschiedlichen regionalen Interessen bei der Digitalisierung in Europa berücksichtigen zu können, wurden 9 „Regional Cluster“ gebildet. Aus einer Ideensammlung von Innovationsprojekten wurden zur Antragstellung 28 Flagship Innovationsprojekte (FIE) ausgewählt, die Fragestellungen des Ackerbaues, der Nutztierhaltung, der Aquakultur und des Gartenbaus (Gemüse und Früchte) bearbeiten. Das notwendige Wissen für die FIEs wird durch die Competenz Center (CC) bereitgestellt und die Verbreitung der Digitalisierung durch Digital Innovation Hubs (DIHs).

Zusätzlich zu den 28 FIEs werden noch Innovationsprojekte in open calls ausgeschrieben und mit 6 Mio. Euro gefördert.

Das Regional Cluster Nord-West-Europa (RC NWE) wird von den Ländern Deutschland, Belgien, Niederlanden und Luxemburg gebildet. Den Lead dieses RC hat Dr. Hubert Gerhardy, Marketing Service Gerhardy, Garbsen, Deutschland und den Co-Lead das Ilvo in Belgien.

2. Flagship Innovation Experiement SmartPigHealth (SPH)

Ein von den 28 FIEs ist das Projekt pig health assessment based on sensors „SmartPigHealth“ (SPH). Durch einen branchenübergreifenden Ansatz zwischen Landwirtschaft und IT-Branche sind im Projekt Kompetenzen aus unterschiedlichen Bereichen vertreten. Die Landwirte sind durch den VzF in das Projekt eingebunden. Der VzF erfasst die Produktionsdaten und führt die Sensorberatung durch.  Der Schweinegesundheitsdienst der Landwirtschaftskammer Niedersachsen ist für das Monitoring des Gesundheitsstatus von sensorbegleiteten Tiergruppen zuständig. Die Mitteldeutsche Agentur für Informationsservice GmbH (mais) erfasst als Informationsdienstleister die von den Sensoren erfassten Daten und InnoSEP GmbH, ein Start-up Unternehmen, entwickelt  Vorhersagemodelle auf Basis von Maschinen-Learning und KI. Auf Basis der Sensordaten soll ein Gesundheitsmanagementsystem entwickelt werden.  Die Projektkoordination des FIE SmmartPigHealth erfolgt durch PD Dr. Hubert Gerhardy, der durch seine Einbindung in SmartAgriHubs die Erkenntnisse aus anderen FIEs mit einfließen lassen wird.

Das FIE SmartPigHealth hat im November 2018 begonnen und läuft bis Oktober 2022. 

Derzeit – im ersten Projektabschnitt – erfolgte die Auswahl des ersten Betriebes, auf dem unter Beachtung der betriebsspezifischen Gegebenheiten in der Ferkelaufzucht in 2 Abteilen geeignete Sensoren implmentiert werden. Die erhobenen Sensordaten, Daten aus klinischen Erhebungen, biologische und ökonomische Leistungsdaten und erfasste Events werden zusammengeführt, analysiert und ausgewertet. Mittels der Erkenntnisse sollen auch  Risikosituationen im betrieblichen Ablauf detektiert werden, um  nahezu „in time“ potentielle zukünftige Krankheitsereignisse verhindern zu können.

Zu Beginn des Projektes werden die Sensoren auf einem Betrieb implementiert und Vorhersagemodlle entwickelt. Im zweiten Jahr werden weitere Betriebe im Projekt eingebunden. Im Dritten Jahr soll die Anzahl an Betrieben nochmals erhöht werden.

3. Ergebnisse

Zum jetzigen Zeitpunkt liegen noch keine Auswertungen vor.

4. Bedeutung Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit

Durch Echtzeit-Datenbereitstellung soll das Situationsbewusstsein der Verantwortlichen in der Schweinehaltung verbessert und ein vorausschauendes Eingreifen bei Gesundheitsproblemen ermöglicht werden. Dieses trägt sowohl zur Verbesserung des Tiewerwohls und einer Reduzierung des Antibiotikaeinsatzes als auch zu einer Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit bei. Durch die Einbindung in ein europäisches Netzwerk wird ein Wissenstransfer ermöglicht, von dem die gesamte Branche profitiert. 

LWK-Produktnummer: 30250011900

Das Projektvorhaben bietet Möglichkeiten der erweiterten Datenauswertung in Form von Bachelor- und Master-Abschlussarbeiten. Fragen zum Projekt können sie an untenstehenden Kontakt richten.

Dieses Projekt wurde aus dem Forschungs- und Innovationsprogramm Horizont 2020 der Europäischen Union im Rahmen der Finanzhilfevereinbarung Nr. 818182 gefördert.