SPECIAL DATA EN DIERGEZONDHEID


tussenkalftijd (dagen) voerefficiëntie, excl. jongvee (kg m/kg ds)


nulmeting 415


1,38


tussenmeting 402


1,39


eindmeting 390


1,45 Tabel 1 – Het verloop van de tussenkalftijd en voerefficiëntie in het project OPTI-farmer


een koe drachtig is en oudmelks, zal een verhoogde lichaamstemperatuur eerder wijzen op een ander probleem. ‘De nieuwste technologie leert op basis van feedback van de veehouder steeds beter begrij- pen wat er met een koe aan de hand is.’


Kunstmatige intelligentie


Het combineren van data maakt de computersyste- men steeds slimmer. Kunstmatige intelligentie wordt het ook wel genoemd. Met behulp van zelflerende software weten sensoren ziekten en aandoeningen steeds beter te herkennen. De veehouder krijgt een attentie van de computer, stelt vast wat het dier mankeert en voert dat in het programma in. De data- base vult zich steeds verder met gegevens en met het verloop van de tijd neemt de nauwkeurigheid waar- mee het systeem ziekten kan herkennen, verder toe. Het jonge bedrijf Connecterra is heel ver met deze baanbrekende manier van gegevensverwerking. Sa- men met Agrovision en ZLTO werkt het aan het pro- ject OPTI-farmer. Op zeven melkveebedrijven verza- melen ruim 400 sensoren gegevens als vreettijd, herkauwtijd en ligtijd. Uit de eerste resultaten blijkt dat melkveehouders zieke koeien 24 tot 48 uur eer- der ontdekken (zie veehouder Van der Linden in


kader op pagina 31) dan normaal. De tussenkalftijd en voerefficiëntie gingen vooruit (tabel 1). De sensor herkent op dit moment tocht, kreupelheid, mastitis en andere ziektes en infecties waarbij gedragsveran- dering optreedt. ‘Het verschil met andere monito- ringssystemen is de eenvoud’, vertelt Leonie ten Dam namens Connecterra. ‘Veehouders zitten niet te wachten op nog meer data, ze hebben niets aan acht grafieken kengetallen over vruchtbaarheid. Een vee- houder wil de juiste informatie op het juiste mo- ment. Hij wil horen welke koe hij moet insemineren of behandelen voor mastitis’, stelt Ten Dam. Ze bena- drukt dat sensoren zich vooral moeten bewijzen als assistent voor de mens.


Bedrijfsspecifiek reageren Toch moet een veehouder ook tijd willen steken in het systeem van Connecterra. Zonder de feedback van de boer leert de software niet. Ten Dam schat dat een volledige terugkoppeling aan het systeem dage- lijks tussen de vijf tot twintig minuten kost. Het mooie is dat het systeem dan wel bedrijfsspecifiek reageert. Het past zich aan de bedrijfsomstandighe- den van een individuele veehouder aan. Nieuwe gebruikers krijgen de kans om de technolo- gie – bekend onder de naam Ida – te betalen op maandelijkse basis. Voor een starttarief van 2,50 euro per koe per maand krijgt een veehouder de beschikking over de benodigde techniek. Wel betaalt hij eenmalig 65 euro per koe aan opstartkosten. Aan een terugverdientijd rekenen is niet nodig, als het


Warmtecamera genomineerd voor Europese prijs Tien dagen voordat een zoolzweer ontstaat,


ingrijpen en daarmee de daadwerkelijke ontsteking dus voorkomen. Dat klinkt mooi, maar het is een werkelijkheid die volgens George Coles niet ver weg is. De warmte- camera die zijn bedrijf Miracle Tech levert, is in ieder geval genomineerd voor een prestigi- euze Europese prijs. De website 4D4F selec-


teerde de warmtecamera voor het meest innovatieve idee om via sensoren het resul- taat van melkveebedrijven te verbeteren. ‘De camera is nu op twee bedrijven in ge- bruik. Rode vlekken geven een indicatie voor een vroegtijdig stadium van een ontsteking. Tijdens de testfase kwam het voor dat de dierenarts een koe bekapte en niets ontdek-


De rode vlekken markeren een vroegtijdig stadium van een ontsteking


te. Na het dieper uitsnijden van de klauw bleek er toch een beginnende ontsteking te zitten’, vertelt Coles. De Brit legt uit dat de combinatie met een tweede camera het meest effectief is. Een eerste camera in de uitloop van de melkstal ziet welke koeien in de ‘gevarenzone’ zitten. Met de handcamera zijn deze dieren nader te inspecteren.


28 veeteelt NOVEMBER 2 2018


Page 1  |  Page 2  |  Page 3  |  Page 4  |  Page 5  |  Page 6  |  Page 7  |  Page 8  |  Page 9  |  Page 10  |  Page 11  |  Page 12  |  Page 13  |  Page 14  |  Page 15  |  Page 16  |  Page 17  |  Page 18  |  Page 19  |  Page 20  |  Page 21  |  Page 22  |  Page 23  |  Page 24  |  Page 25  |  Page 26  |  Page 27  |  Page 28  |  Page 29  |  Page 30  |  Page 31  |  Page 32  |  Page 33  |  Page 34  |  Page 35  |  Page 36  |  Page 37  |  Page 38  |  Page 39  |  Page 40  |  Page 41  |  Page 42  |  Page 43  |  Page 44  |  Page 45  |  Page 46  |  Page 47  |  Page 48  |  Page 49  |  Page 50  |  Page 51  |  Page 52  |  Page 53  |  Page 54  |  Page 55  |  Page 56  |  Page 57  |  Page 58  |  Page 59  |  Page 60  |  Page 61  |  Page 62  |  Page 63  |  Page 64  |  Page 65  |  Page 66  |  Page 67  |  Page 68  |  Page 69  |  Page 70  |  Page 71  |  Page 72