© Dr. Thomas Neubauer
LivestockSense: Verbesserung der ökologischen Nachhaltigkeit von Viehzuchtbetrieben durch Beseitigung von Hindernissen für die Einführung von ICT-Technologien
Projektleitung
Thomas Neubauer
Forschungseinrichtung
SBA research
Projektnummer
101631Projektlaufzeit
-
Finanzierungspartner
Bundesministerium für Landwirtschaft, Regionen und Tourismus
Allgemeine Projektinformationen
Schlagwörter (deutsch)
IKT-Tools, Sozialwissenschaften, Technologieimplementierung, Lerndatenbank, Tierschutz, Umweltvorteile
Titel (englisch)
Enhancing environmental sustainability of livestock farms by removing barriers for adopting ICT technologies
Abstract (englisch)
Projektziele
Praxisrelevanz
Berichte
Kurzfassung
Berichtsdateien
Abstract (deutsch)
Die verstärkte Einführung von Technologien für die Präzisionstierhaltung (PLF) in der Landwirtschaft gilt als wesentlicher Faktor für die EU, um bis 2050 international wettbewerbsfähig, sozial inklusiv und klimaneutral zu werden – ein Ziel, das im Europäischen Green Deal festgelegt wurde. Allerdings ist die Einführung von IKT-Tools in der Tierproduktion eine große Herausforderung und die Einführungsrate immer noch gering.
Die Ziele des Projekts LivestockSense wurden durch die Durchführung einer Reihe miteinander verbundener Teilprojekte erreicht. Zunächst wurden landwirtschaftliche Betriebe in Ungarn, Polen, Dänemark, Schweden, Estland und Israel mit PLF-Geräten (Precision Livestock Farming) ausgestattet, um die Vorteile des Einsatzes dieser Technologien zu demonstrieren. Im Rahmen von Follow-up-Interviews und Fokusgruppendiskussionen (FGDs) mit Vertreter:innen der Schweine-/Geflügelwertschöpfungskette wurde erhoben, dass die Viehzüchter:innen besorgt waren, über (1) die hohen Kosten der PLF-Technologien, (2) übermäßig komplizierte Vorgänge, (3) langsame Wartungsdienste und (4) den Mangel an nachgewiesenen Vorteilen. Probleme mit der Internetanbindung wurden als ein Haupthindernis für die Einführung von PLF-Technologien in ländlichen Gebieten genannt. Die Ergebnisse der quantitativen Fragebögen zeigten, dass der vorhandene Automatisierungsgrad in den Betrieben, das Durchschnittsalter der Stallungen (und der damit verbundenen Produktionstechnologien) sowie die Verfügbarkeit von Internetanschlüssen eindeutige Indikatoren für die Bereitschaft der Viehzüchter:innen zur Einführung von PLF-Technologien waren. Basierend darauf wurde in einem weiteren Teilprojekt (Fokus des Reports) ein k-means-Clustering-Ansatz verwendet, um anhand der Antworten auf die Fragebögen verschiedene Cluster von Nutzer:innen und ihre technologische Bereitschaft zur Einführung verschiedener PLF-Technologien zu ermitteln Auf der Grundlage der Cluster- und Klassifizierungsergebnisse wurden in der Fokusgruppe Empfehlungen entwickelt, um die Bereitschaft der Nutzer:innen in Abhängigkeit von den in den Umfrageergebnissen und Online-Tools gegebenen Antworten zu erhöhen. Die Nutzer:innen der LS-Anwendung haben dann die Möglichkeit, ihre Antworten in das Online-Tool einzugeben, um maßgeschneiderte Ratschläge zu erhalten, wie sie die ermittelten Hindernisse für die Einführung des PLF-Tools verringern oder sogar beseitigen können.
Abstract (englisch)
The increased adoption of precision livestock farming (PLF) technologies in agriculture is seen as a key factor for the EU to become internationally competitive, socially inclusive and climate neutral by 2050 - a goal set out in the European Green Deal. However, the introduction of ICT tools in livestock production is a major challenge and the adoption rate is still low.
The objectives of the LivestockSense project were achieved through the implementation of a series of interconnected sub-projects. Initially, farms in Hungary, Poland, Denmark, Sweden, Estonia and Israel were equipped with precision livestock farming (PLF) devices to demonstrate the benefits of using these technologies. Follow-up interviews and focus group discussions (FGDs) with representatives of the pig/poultry value chain revealed that livestock farmers were concerned about (1) the high cost of PLF technologies, (2) overly complicated operations, (3) slow maintenance services and (4) the lack of proven benefits. Internet connectivity issues were cited as a major barrier to the adoption of PLF technologies in rural areas.
The results of the quantitative questionnaires showed that the existing degree of automation on the farms, the average age of the stables (and the associated production technologies) and the availability of internet connections were clear indicators of the livestock farmers' willingness to introduce PLF technologies. Based on this, a k-means clustering approach was used in another sub-project (focus of the report) to identify different clusters of users and their technological readiness to adopt different PLF technologies based on the responses to the questionnaires. Based on the clustering and classification results, recommendations were developed in the focus group to increase the readiness of users depending on the answers given in the survey results and online tools. Users of the LS application then have the opportunity to enter their responses into the online tool to receive tailored advice on how to reduce or even eliminate the identified barriers to PLF tool adoption.
Autor/innen
Neubauer, T., Mallinger, K., Fenz, S.