CattleEye

Die Herausforderung

Mit 1.050 Holstein-Kühen, die dreimal täglich in einem großen Karussellmelkstand gemolken werden, ist die Highfields Farm kein kleiner Betrieb. Es handelt sich um einen leistungsstarken, professionell geführten Milchviehbetrieb im Süden von Cheshire, der durchweg sehr hohe Erträge erzielt.

Doch die Größe bringt ihre eigenen Probleme mit sich, und Lahmheit ist eines davon, das direkt proportional zur Herdengröße zunimmt. Da die Kühe in einem kontinuierlichen Zyklus durch den Melkstand laufen, ist es eine Herausforderung, sich darauf zu verlassen, dass das Personal bei mehr als tausend Tieren subtile Veränderungen im Gangbild erkennt. Das bestehende Protokoll des Betriebs lieferte zwar wertvolle Momentaufnahmen, doch als verantwortungsbewusster landwirtschaftlicher Betrieb strebte man eine höhere Häufigkeit und Konsistenz an. Beispielsweise kann sich der Zustand einer Kuh, die in den Tagen nach einem Beurteilungsbesuch erste Anzeichen von Lahmheit zeigte, von einem leicht zu behandelnden Problem zu einem Fall entwickeln, der eine intensivere Behandlung und eine längere Genesungszeit erfordert und zu einem anhaltenden Rückgang der Milchproduktion und der Reproduktionsleistung führt.

Die Maßnahmen zur Klauengesundheit auf dem Betrieb waren bereits gut ausgearbeitet. Die eigentliche Lücke bestand darin, täglich einen Überblick darüber zu erhalten, welche Kühe sich anders bewegten, bei welchen Tieren die Werte stiegen und welche Tiere die Hilfe des Klauenpflegers benötigten, bevor sich ihr Zustand verschlechterte – und nicht erst danach.

Warum CattleEye

Bei der Installation in Highfields wurde die Kamera am Ausgang des Karussellmelkstands in der Gasse positioniert, die zum Sortiertor führt. Wenn eine Kuh den Melkkarussell verlässt und unter der Kamera hindurchläuft, analysiert die KI von CattleEye Tausende von Datenpunkten zu ihrem Gangbild – Rückenhaltung, Schrittlänge, Laufgeschwindigkeit, Bewegungsasymmetrie – und vergibt einen Mobilitätswert. Nach einer anfänglichen Einarbeitungsphase identifiziert das System einzelne Tiere, indem es die einzigartige Kombination aus Körperform und Fellmuster jeder Kuh erkennt; dieser Vorgang dauert etwa sieben Tage, wenn eine neue Herde aufgenommen wird.

Die Bewertungen werden anschließend in das CattleEye-Dashboard des Betriebs eingespeist, das direkt mit der bereits verwendeten Herdenmanagement-Software synchronisiert wird. Die tägliche Routine von Herdenmanager John Riley bestand nun darin, die lahmen Kühe zu untersuchen, zu überprüfen, welche Tiere bereits untersucht worden waren, zu verfolgen, ob sich der Gesundheitszustand der behandelten Kühe planmäßig verbesserte, und Listen für die regelmäßigen Besuche des Klauenpflegers am Montag und Dienstag zu erstellen.

Die individuellen Bewertungen der Kühe können dem Personal angezeigt werden, damit es Trends verfolgen und betroffene Klauen erkennen kann, bevor sich deren Bewertung verschlechtert. Diese Entwicklung ist in der Praxis von enormer Bedeutung. Eine Kuh, deren Bewertung von 1 auf 2 steigt, stellt klinisch und wirtschaftlich eine ganz andere Situation dar als eine Kuh, die bereits eine Bewertung von 3 erreicht hat.

Die Ergebnisse

Innerhalb von 18 Monaten Einsatzzeit konnte die Highfields Farm die Gesamtprävalenz von Lahmheiten um 8 % senken. Diese Zahl ist im Kontext von größerer Bedeutung, als es auf den ersten Blick erscheinen mag. Der Betrieb arbeitete bereits nach hohen Standards, als CattleEye installiert wurde. Es handelte sich also nicht um eine Kehrtwende. Vielmehr war es eine schrittweise, nachhaltige Verbesserung in einer Herde, bei der kaum offensichtlicher Verbesserungsbedarf bestand.

Der Betrieb erkannte Probleme frühzeitig, noch bevor die Tiere den Schweregrad 2 oder 3 erreichten. Ein frühzeitiges Eingreifen bedeutet kürzere Genesungszeiten, geringere Behandlungskosten und weniger Kühe, die über längere Zeiträume in ihrer Mobilität eingeschränkt sind – all dies schützt die Milchleistung, die Reproduktionsleistung und die produktive Lebensdauer des Tieres. Unabhängige Untersuchungen des Stride-Projekts der Universität Liverpool beziffern die Kosten pro Lahmheitsfall auf 330 £, wenn die Gesamtkosten durch verminderte Milchproduktion, Behandlung, verlängerte Kalbungsintervalle und das Risiko der Keulung berücksichtigt werden.

Die Zeitpläne für das Klauenschneiden, die Behandlungsansätze und die Einbindung des Tierarztes blieben unverändert. Was sich änderte, waren die Qualität und die Häufigkeit der Informationen, auf die das Team Zugriff hatte. Die Lahmheitsprävalenz sank seit der Installation der Kamera auf einen Wert im niedrigen zweistelligen Prozentbereich, wobei Kühe mit anhaltend schlechten Mobilitätswerten schrittweise aus der Herde aussortiert wurden. Das System ersetzte kein gutes Management, sondern machte das ohnehin schon gute Management noch präziser.

Mit ihren eigenen Worten

„Es ist wirklich einfach zu bedienen und leicht zu installieren – und gibt uns die Gewissheit, dass die Kühe jeden Tag überwacht werden. CattleEye ist wirklich etwas, auf das ich auf meinem Hof nicht mehr verzichten möchte.“

John Riley, Highfields Farm

Was dieser Bauernhof zeigt

Der Rückgang der Lahmheitsfälle um 8 % war nicht darauf zurückzuführen, dass eine offensichtliche Lücke geschlossen wurde, sondern darauf, dass einem bereits gut funktionierenden System konsistente, objektive und tägliche Daten hinzugefügt wurden. Der Betrieb brauchte CattleEye nicht, um zu erkennen, dass Lahmheit ein Problem war. Sie brauchten das System, um genau zu erkennen, wo sich Lahmheit bei mehr als tausend Tieren an jedem einzelnen Tag des Jahres entwickelte, bevor sie zu einem Problem wurde. Das ist ein Problem, das erfahrenes Personal und regelmäßige tierärztliche Beurteilungen allein nicht lösen können, ganz gleich, wie kompetent beide auch sein mögen.