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

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Kapitel 7. Thesen

  1. Die Zuverlässigkeit der Identifizierung von Eutererkrankungen in Automatischen Melksystemen ist unzureichend.
  2. Unter Aspekten der Wirtschaftlichkeit, der Tiergerechtheit und des Verbraucherschutzes muss diesbezüglich der Stand der Technik rasch auf ein höheres Niveau gehoben werden.
  3. Verlässliche Rückschlüsse auf den Eutergesundheitsstatus sind nur auf der Ebene des einzelnen Euterviertels möglich.
  4. Die durch Kombination verschiedener Melkparameter (Gemelksmenge, Zwischenmelkzeit, Melkdauer) zu ermittelnden Milchbildungs- und Milchflussraten bilden eine notwendige Ergänzung der gegenwärtig erfassten Milchparameter (elektrische Leitfähigkeit und Farbveränderungen der Milch).
  5. Störende Einflüsse auf die Messdaten lassen sich durch die Normierung von Parametern anhand gleitender Mittelwerte zuzüglich gewisser Vertrauensintervalle angemessen herausfiltern.
  6. Fuzzy Logic ist ein zweckdienliches Werkzeug zur Verknüpfung mehrerer Variablen unter Modellierung vager Zusammenhänge.
  7. Die kombinierte Nutzung von analytischer Statistik und Fuzzy Logic für die Erkennung von Eutererkrankungen in Automatischen Melksystemen verspricht einen weitaus größeren Effekt als die Summe der einzelnen Anwendungen beider Ansätze.
  8. Der vorgestellte Ansatz zur Modellierung der Eutergesundheit mittels mehrerer Melk- und Milchparameter ist unter Berücksichtigung von These III prinzipiell auch auf konventionelle Melksysteme übertragbar.

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Fri Feb 7 16:31:20 2003