AgriProKnow - Prozessbezogenes Informationsmanagement in Precision Dairy Farming
Sprache der Bezeichnung:
Deutsch
Original Kurzfassung:
Das Projekt agriProKnow entwickelt eine neue Methodik zum prozessbezogenen Informationsmanagement, die die Effizienz der Milchproduktion (Precision Dairy Farming) entscheidend verbessern soll. In einem komplexen cyber-physischen Produktionssystem, das Menschen, Tiere und Technik vereint, stehen Gesundheit und Wohlbefinden der Tiere im Mittelpunkt, und sollen modelliert, überwacht und verwaltet werden. Das innovative Produkt ist eine Plattform für die Generierung von neuem Prozesswissen mittels einer Kombination von Data Mining und semantischer Data-Warehouse-gestützter Analyse von Prozessdaten. Weiters wird durch den innovativen Einsatz von semantischer Web-Service Technologie ein offenes und flexibles System geschaffen, welches das neue Wissen ständig integriert und allen Akteuren einen gesicherten Zugriff bietet, und dadurch neue und verbesserte Farmmanagementdienstleistungen, mit einem Markteinführungshorizont von 3 Jahren, ermöglicht. Die technische Lösung wird als Prototyp implementiert und mittels realer Daten aus experimentellen Betrieben erprobt und verifiziert.
Sprache der Kurzfassung:
Deutsch
Englische Kurzfassung:
The agriProKnow project develops a novel methodology for process related Information management, which aims at significantly improving the milk production efficiency in precision dairy farming. In a particularly complex cyber-physical production system that combines people, animals and technology, the focus is on animal health and welfare modelling, monitoring, and control, as they play the crucial roles in the production process. The focus of innovation is a procedure for process knowledge generation, which combines methods of stochastic analysis of sensor data, and semantic situation modeling and semantic datawarehousing. Furthermore, the use of semantic Web service technology enables creation of an open system that helps different actors in the value chain, to contribute to, and access the new process knowledge which is continuously created and integrated. The system and the procedure will be implemented and verified using real data from several experimental farms.