Wie eine ehemalige neuseeländische Milchbäuerin ihre eigenen Erfahrungen mit Lahmheit in eine Leidenschaft für KI-gestützte Tierüberwachung verwandelte.
In einer kürzlich ausgestrahlten Folge von GEA’s Dairy Farming Insights-Podcast teilte Gillian Fullerton-Smith, Commercial Director bei CattleEye, ihre einzigartige Perspektive auf eine der kostspieligsten und hartnäckigsten Herausforderungen der Milchwirtschaft – die Erkennung von Lahmheit. Mit über zwei Jahrzehnten praktischer Erfahrung in der Landwirtschaft in Neuseeland und umfangreicher Tätigkeit auf den globalen Milchmärkten bringt Gillian eine seltene Kombination aus praktischem Wissen und modernster KI-Expertise mit, um ein Problem anzugehen, von dem weltweit bis zu 30 % aller Milchviehherden betroffen sind.
“There were times in our herd when we would have had around 25-30% lame cows in the entire herd,” says Gillian, reflecting on her two decades of dairy farming in New Zealand. “It’s only now that I’m working with CattleEye and we’re working with industry specialists that, in fact, this is often the norm.”
Diese Zahl – 30 % aller Milchkühe leiden unter irgendeiner Form von Lahmheit – ist weit mehr als nur ein Tierschutzproblem. Es handelt sich um einen stillen Gewinnkiller, der Landwirte zwischen 70 und 550 Dollar pro Fall kosten kann und sowohl einzelne Betriebe als auch die Branche insgesamt schwer trifft.
Die verborgene Krise, die sich vor aller Augen abspielt
Heute bringt Gillian als kaufmännische Leiterin bei CattleEye ihre einzigartige Perspektive – geprägt von jahrelanger praktischer Erfahrung in der Landwirtschaft in Neuseeland, Irland, Großbritannien und Südamerika – in die Bereiche Präzisionslandwirtschaft und Tierwohl ein.
“What can happen with lameness is that you can spot a lame cow, she’s hobbling along on three legs. I can, anybody can,” she says. “But what about those early stages? Those early, early stages where she’s just on the cusp and her lameness is increasing, but it’s not that visible unless perhaps you’re a vet or someone really, really in tune with this”
Diese Schwierigkeit bei der Erkennung ist der Hauptgrund dafür, warum Lahmheit zu einem so weit verbreiteten Problem geworden ist. Im Gegensatz zu Mastitis, die Landwirte relativ einfach mit Antibiotika-Tuben behandeln können, bleibt Lahmheit oft unbemerkt, bis sie chronisch wird. Und dann wird die Genesung exponentiell schwieriger und teurer.
Die wirtschaftlichen Auswirkungen sind gravierend. Wenn Gillian mit Landwirten über die Kosten von Lahmheit spricht, denken diese in der Regel an unmittelbare Behandlungskosten wie Antibiotika, Tierarztbesuche, Bandagen und Blockaden. Die Realität umfasst jedoch vier verheerende Kostenkategorien, die sich im Laufe der Zeit summieren.
“The first one’s very obvious, in that a lame cow’s production is going to drop. You get that she’s uncomfortable, she’s in pain, it’s going to drop,” she says. “The second one is her fertility is going to drop. Lame cows are not going to cycle, so she can miss that cycle. And if that lameness is not dealt with, she might miss the next one, and so on and so on.”
Der dritte Kostenfaktor ist die Behandlung selbst, die, wie Gillian anmerkt, oft den geringsten Anteil ausmacht. Der vierte und potenziell verheerendste Faktor ist die Keulung.
“You can get a fantastic cow, fabulous genetics, super high production. And this cow can end up being culled because nobody picked her lameness on time”
Von persönlicher Frustration zu Brancheninnovation
Gillians Weg von der ums Überleben kämpfenden Milchbäuerin zur Verfechterin der KI-Technologie begann mit ihren eigenen betrieblichen Herausforderungen in Neuseeland. Da sie ein Weidesystem betrieb, legten ihre Kühe täglich beträchtliche Strecken zurück und bewegten sich auf Wegen, die zwar geeignet aussahen, aber versteckte Gefahren bargen.
Diese Frustration über den Zeitpunkt der Erkennung zeigte sich überall, als sie in den Bereich der Milchviehtechnik wechselte. Ob bei Besuchen von Betrieben in den Vereinigten Staaten, Spanien, Südafrika, Australien oder Deutschland – überall zeigte sich dasselbe Muster: Landwirten mit den besten Absichten fehlen oft die Mittel und das Fachwissen, um Lahmheiten zu erkennen, bevor sie chronisch werden.
“One of the key things is they often don’t have the labour to be able to pick these cases,” she says. “And another thing that’s happening that we are seeing is that many of the milk processors now – they want to be very, very sure that the animal welfare meets their standards.”
Die Vorteile von CattleEye
Der Durchbruch, der Gillians Sichtweise auf das Management von Lahmheiten grundlegend veränderte, gelang durch das KI-gestützte Erkennungssystem von CattleEye. Die Fähigkeiten dieser Technologie gehen weit über die visuelle Beurteilung durch den Menschen hinaus und erkennen Mobilitätsprobleme mit einer Präzision, die fast unmöglich schien.
Die Veränderungen, die diese Früherkennung in landwirtschaftlichen Betrieben bewirkt, sind dramatisch. Gillian zitiert den Erfahrungsbericht eines Landwirts aus Arizona, der einen Bestand von 4.000 Kühen bewirtschaftet.
“[This farmer] was just chatting about this, and he declared to his vet that he probably had one of the worst lameness problems. He started using CattleEye, and he now says he’s one of the much better performers now.”
Die Effizienzsteigerungen im Betrieb sind ebenso überzeugend. Zuvor hatte dieser Landwirt drei Mitarbeiter beschäftigt, die die Kühe täglich acht Stunden lang beobachteten, dabei jedoch oft die falschen Tiere identifizierten und Fälle übersahen, die ein Eingreifen erforderten. „Jetzt weiß er, dass er jedes Mal die richtigen Kühe hat, und das ist fantastisch“, sagt sie. „Er hat seinen Personalbedarf deutlich reduziert, weil diese Arbeit nun für ihn erledigt wird.“
Vielseitige Einsatzmöglichkeiten
Während das Beispiel aus Arizona die Auswirkungen von CattleEye auf Großbetriebe verdeutlicht, betont Gillian, dass die Technologie für landwirtschaftliche Betriebe jeder Größe einen Mehrwert bietet. „Es geht nicht nur um Betriebe mit 4.000 Kühen. Auch die Familienbetriebe, die wir hier überall sehen, vielleicht Betriebe mit 300 Kühen oder weniger, vielleicht sogar mit 200 Kühen. Auch hier geht es darum, sicherzustellen, dass sie die richtigen Kühe identifizieren“, sagt sie.
Die Einfachheit dieser Technologie erweist sich als entscheidend für ihre breite Anwendbarkeit. Im Gegensatz zu komplexen Überwachungssystemen, die tragbare Geräte oder aufwendige Wartung erfordern, nutzt CattleEye einfache 2D-Kameras, die sich nahtlos in die bestehende Infrastruktur integrieren lassen.
“Being able to detect the correct cows at the correct time is critical. I mean, it’s wonderful that people can install new parlours and new yards and different backing systems, if they can change those hard turns that the cows have to do – they often can’t do that. Some of those things are beyond their budget, they’re not going to be able to manage that. But being able to detect the correct cows at the correct time is critical.”
Das Problem der Fehlidentifizierung
In vielen großen Betrieben versuchen wohlmeinende Mitarbeiter, lahme Kühe zu erkennen, verfügen jedoch nicht über das nötige Fachwissen, um zwischen echten Mobilitätsproblemen und normalen Gangabweichungen zu unterscheiden.
“What often happens is they look at cows as they’re coming out, and they don’t know if they’re lame or not, because they’re using the human eye again,” she says. “The cows that are actually increasingly getting lame, they don’t see them. And then there’s other cows that maybe they’re older cows, and they have a different gait. That’s just how they walk. These cows are not lame, and what can happen is they’re misidentifying cows.”
Diese Fehldiagnose führt zu einer ganzen Reihe von Problemen: So erhalten Tiere, die eine Behandlung benötigen, diese nicht, während gesunde Kühe durch das Klauenschneiden unnötigem Stress ausgesetzt sind. „Die Kühe, die eigentlich eine Klauenpflege benötigen, bekommen diese also nicht. Die Kühe, die nicht gekürzt werden müssen, werden am Ende doch gekürzt. Und das ist ziemlich stressig … sie wird aus der Herde genommen und ihre Klauen werden gekürzt. Und das passiert manchmal, obwohl sie es gar nicht nötig haben“, sagt Gillian.
Eine datengesteuerte Zukunft
Die kontinuierliche Überwachung und Datenerfassung durch CattleEye ermöglicht es landwirtschaftlichen Betrieben, Verbesserungstrends im Zeitverlauf zu verfolgen, Managemententscheidungen zu untermauern und Verarbeitern und Einzelhändlern, die höhere Tierschutzstandards fordern, die erzielten Fortschritte nachzuweisen.
“The key point I would say for a farm with the limited resources that they have is identify the right cows, trim the right cows, and make sure that cows that don’t need to be trimmed – leave them alone, don’t put them through the stress,” she says. “And when people start putting those management systems in place, it’s very easy for us to monitor this, because we can see all the data coming through, we can see their lameness improving, their production increasing, and along with all those other things like fertility and reproduction.”
Ihr Werdegang von der frustrierten Landwirtin zur Brancheninnovatorin zeigt, wie die beste Agrartechnologie aus echten praktischen Herausforderungen entsteht. Durch die Kombination jahrzehntelanger praktischer Erfahrung mit modernsten KI-Fähigkeiten gehen Gillian Fullerton-Smith und CattleEye eines der hartnäckigsten und kostspieligsten Probleme der Milchwirtschaft an.
Da Lahmheiten die weltweite Milchwirtschaft jährlich Milliarden kosten und bis zu 30 % aller Milchkühe betreffen, bedeutet eine Technologie zur Früherkennung wie CattleEye mehr als nur betriebliche Effizienz – sie ist ein Weg zu rentableren, nachhaltigeren und tierfreundlicheren landwirtschaftlichen Praktiken, von denen Tiere, Landwirte und Verbraucher gleichermaßen profitieren.
Hören Sie sich die gesamte Folge von „GEA Dairy Farming Insights“ an hier.
