Köhler, Stefan Daniel: Nutzung von Prozessparametern automatischer Melksysteme für die Verwendung von Eutererkrankungen unter Verwendung der Fuzzy Logic

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Kapitel 4. Ansatz für die Arbeit

Ein sicherer Nachweis von Euterentzündungen erfolgt vorwiegend durch die Messung von Veränderungen der Anzahl somatischer Zellen und kann semi-quantitativ unmittelbar am Tier vorgenommen werden (Mastitisschnelltest). Grundlage der Diagnostik einer subklinischen Mastitis müsste demgegenüber eine Kombination von Erregernachweis und Entzündungsnachweis im Labor (DVG 1994, S. 20f.) sein. Für die alltägliche, vorbeugende Gesundheitskontrolle durch den Tierhalter ist dieses veterinärmedizinische Instrumentarium jedoch kaum geeignet. Es gibt darüber hinaus weitere, sehr unterschiedliche Kriterien, Melkprozess und Milchqualität zu beurteilen. Welche dieser Parameter sich zur Überwachung der Eutergesundheit am besten eignen, wird sehr unterschiedlich diskutiert.

Es ist festgestellt worden, dass insbesondere subklinische Euterinfektionen, die mit nur mäßigen Zellzahlveränderungen einhergehen, wenn überhaupt dann bloß mit sensitiveren Messgeräten erfasst werden können (Roth et al. 1998). Diese These charakterisiert einen möglichen Weg der Problemlösung, mit dem durch technische Neuerungen geeignete Parameter genauer als bisher gemessen werden sollen. Für dieses Herangehen muss unterstellt werden, dass zwischen Eutergesundheit, Milchgüte und Melkparametern quantifizierbare Zusammenhänge bestehen. Bei solch komplexen Prozessen wie der Milchbildung und Milchgewinnung, bei denen biologische und technische Systeme gleich mehrfach miteinander in Wechselwirkung treten, müssen solche „gesicherten“ Zusammenhänge jedoch nicht immer bestehen, geschweige denn sich in statistischen Modellen ausdrücken lassen.

Ungeachtet der Präzision von Leitfähigkeitsmessungen ist deren Interpretation hinsichtlich der Erkennung von Euterkrankheiten auch nach langer wissenschaftlicher Debatte noch immer ungewiss. Das deutet auf eine „evidenzmäßige Unsicherheit“ hin (vgl. Wolf 2001). Zuverlässigere Diagnosen wären nach Literaturangaben u.a. durch die ergänzende Erfassung von Milchproduktion, Milchfluss oder verhaltensbezogenen Parametern (wie z.B. Futterverzehr oder Zwischenmelkzeit) möglich. Bisherige Veröffentlichungen zur Milchbildungsrate infizierter Viertel weisen ebenso wie für die elektrische Leitfähigkeit zwar tendenzielle Abweichungen gegenüber gesunden Vierteln nach, die jedoch statistisch nicht signifikant waren. Nichtlineare, komplexe


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Beziehungen zwischen Melkparametern und Kriterien der Eutergesundheit werden als Begründung für die nur sehr geringen Korrelationen zwischen ihnen vermutet.

Wie im Literaturteil eingehend dargestellt, gibt es also bei Parametern, welche für die Eutergesundheit aufschlussreich sein könnten, allenfalls gewisse (genauer: ungewisse) Trends. Auch störende Effekte oder Wechselbeziehungen zwischen den Messparametern müssen in Rechnung gestellt werden (Schlünsen and Bauer 1992). Trotz inzwischen weitgehend automatisierter, tierindividueller Datenerfassung ist die für Entscheidungen nutzbare Datenbasis häufig unsicher (schlechte Messungen), unvollständig (zeitweilige Fehler des Systems) oder überhaupt nicht präzise abzugrenzen (Maltz and Metz 1994). Es erscheint demnach angemessen, qualitative Bewertungen der Parameter vorzunehmen, mit denen zudem auch statistisch nicht abzusichernde Trends zu interpretieren sind.

Arbeitshypothese:
Die in den Messdaten von AMS enthaltenen Informationen sind mehrdeutig. Das Wissen über die Zusammenhänge zwischen Milchqualität, Melkprozess und Eutergesundheit ist durch Unschärfe charakterisiert. Um neben Messwerten von Sensoren auch das Wissen von Experten in die Entwicklung von Algorithmen zur Feststellung von Euterkrankheiten einzubeziehen, ist die unscharfe Fuzzy Logic ein neuer, aussichtsreicher methodischer Ansatz.
Durch die Verknüpfung einfach zu ermittelnder Parameter des Melkprozesses mittels Fuzzy Logic ist es möglich, die Bewertung der Eutergesundheit an AMS gegenüber den bisherigen Modellen spürbar zu verbessern.


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Fri Feb 7 16:31:20 2003