Der Nutzen von tierspezifisch verfügbaren Daten hängt vor allem davon ab wie es gelingt, diesen Datenbestand kontinuierlich zur Entscheidungsunterstützung auf Einzeltierebene heranzuziehen. Der entscheidende Schritt dabei ist die Aufwertung dieser Daten zu Informationen, sei es auf Ebene des Einzeltiers, einer Tiergruppe oder der gesamten Herde. Ziele der vorliegenden Arbeit waren die Bewertung der verfügbaren Daten hinsichtlich der Datenqualität und der sich daraus ergebenden Nutzungsmöglichkeiten oder -einschränkungen, die Modellbildung und -anpassung für ein gemischtes lineares Modell zur tierspezifischen Vorhersage von Milchmengen unter Berücksichtigung verschiedener Ansätze für die Beschreibung des Laktationskurvenverlaufs, und der Vergleich der Methoden EWMA-Chart, gemischtes lineares Modell, Fuzzy Logic und künstliche neuronale Netze, basierend auf Erkennung von Abweichungen beim Merkmal Milchmenge.
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