Entwicklung eines multivariaten Entscheidungsmodells für das Fruchbarkeits- und Gesundheitsmonitoring in der Ferkelerzeugung

Die Ferkelerzeugung ist durch wachsende Bestände und sinkende Erlöse gekennzeichnet，selbst marginale Änderungen im Produktionsprozess können das Betriebsergebnis maßgeblich beeinflussen. Daher sind computergestützte Kontrollstrategien für das Betriebsmanagement unerlässlich，um Schwachstellen frühzeitig zu identifizieren und zu beseitigen.但这一次，德国人也会用索昂的语言来表达自己。欧盟2001/88/EG法规要求对进口葡萄酒进行分类。Die Einführung der tiergerechten Gruppenhaltung auch für die güsten Sauen scheitert oftmals an den höheren Management- und Überwachungsaufgaben. Das Projekt zielt daher auf die Entwicklung eines computergestützten Entscheidungsmodell，das dem Betriebsleiter verlässliche Entscheidungshilfen für das Fruchtbarkeits- und Gesundheitsmanagement liefert. Erstmals韦尔登seriell anfallerdaten（Aktivität，Temperatur，Futter und Wasseraufnahme）für den Aufbau eines Monitoring systems genutzt.在此基础上，建立了基于先验信息的韦尔登多元认知模型（认知、模糊逻辑、神经元内策），并对认知和模糊进行了分析。因此，我们需要一个有效的管理和监督机制。Dies stärkt die Wirtschaftskraft der Betriebe und fördert den Tierschutz in der Sauenhaltung.

Die Ferkelerzeugung ist durch wachsende Bestände und sinkende Erlöse gekennzeichnet, selbst marginale Änderungen im Produktionsprozess können das Betriebsergebnis maßgeblich beeinflussen. Daher sind computergestützte Kontrollstrategien für das Betriebsmanagement unerlässlich, um Schwachstellen frühzeitig zu identifizieren und zu beseitigen. Neben den wirtschaftlichen Rahmenbedingungen ändern sich auch die Haltungsbedingungen der Sauen. Die EU-Richtlinie 2001/88/EG schreibt die Gruppenhaltung der niedertragenden Sauen bereits vor. Die Einführung der tiergerechten Gruppenhaltung auch für die güsten Sauen scheitert oftmals an den höheren Management- und Überwachungsaufgaben. Das Projekt zielt daher auf die Entwicklung eines computergestützten Entscheidungsmodell, das dem Betriebsleiter verlässliche Entscheidungshilfen für das Fruchtbarkeits- und Gesundheitsmanagement liefert. Erstmals werden seriell anfallende Daten (Aktivität, Temperatur, Futter und Wasseraufnahme) für den Aufbau eines Monitoring systems genutzt. Auf Basis dieser Merkmale und weiterer a priori Informationen werden multivariate Entscheidungsmodelle (Entscheidungsbaum, Fuzzy-Logic, Neuronal Netze) entwickelt und hinsichtlich der Erkennungs- und Fehlerrate verglichen. Als Ergebnis liegt ein Entscheidungssystem vor, das die Management- und Überwachungsfunktionen des Betreuungsperonals effektiv unterstützt. Dies stärkt die Wirtschaftskraft der Betriebe und fördert den Tierschutz in der Sauenhaltung.