Laut einer österreichweiten LKV-Mitgliederbefragung aus dem Jahr 2019 nutzten zu dieser Zeit rund zwei Prozent der Mitgliedsbetriebe Tiersensoren auf ihren Betrieben; zwölf Prozent der Befragten planten zu diesem Zeitpunkt bereits deren Einsatz oder konnten ihn sich zumindest vorstellen. Im Rahmen des Interreg-Projektes „Alpine Space“, genannt SESAM, ist die LKV Austria gemeinsam mit Partnern aus den Ländern Frankreich, Deutschland, Slowenien, Südtirol und Schweiz an der Entwicklung eines Sensorsystems beteiligt.
Was können diese Sensoren leisten?
Der Sensor aus diesem Projekt ist mit einem Halsband an der Kuh befestigt. Dieser kann die Bewegungen der Kuh genau registrieren, aufzeichnen und an eine Recheneinheit, die im Stall montiert ist, weiterleiten. Diese Einheit übernimmt eine zentrale Rolle, denn sie kann anhand der Bewegungsmuster erkennen, ob die Kuh steht, geht, liegt, frisst oder wiederkaut. Diese Informationen werden an eine Visualisierungsplattform übermittelt und für die teilnehmenden Pilotbetriebe grafisch in einer Onlineanwendung dargestellt.
In einer Säulengrafik (s. Beispiel unten) werden diese Aktivitäten übersichtlich dargestellt. Hier wird die Summe der Zeit dieser Aktivitäten auf einen Tag aufgerechnet und in Säulen dargestellt. In der Übersicht wird klar, dass jede Kuh im Normalfall einen ähnlichen Tagesablauf hat. Für jede ihrer Aktivitäten wie Fressen, Liegen, Wiederkäuen usw. wird täglich eine ähnliche Zeit in Anspruch genommen. Die ganze Säule repräsentiert 100 Prozent des Tages und die einzelnen Farbabschnitte sind die relative Summe der Zeit, den die Kuh an diesem Tag dafür verwendet hat. Dieses System ist derzeit noch in Entwicklung. Ziel ist es, dass anhand der laufenden Auswertungen der Landwirt spezielle Meldungen (Alarme) zu unterschiedlichen Gegebenheiten erhält, damit vorzeitig bei den Kühen reagiert werden kann. Anhand bereits am Markt erhältlicher Systeme weiß man, dass diese Systeme nicht nur eine Brunst sehr sicher melden, sondern auch gesundheitliche Probleme oftmals schon einige Tage vor Eintritt des Ereignisses erkennen.
