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AgriProKnow - Prozessbezogenes Informationsmanagement in Precision Dairy Farming

Projektzeitraum: November 2015 - Jänner 2018
Projektwebseite: http://agriProKnow.com
Fördergeber: Bundesministerium für Verkehr, Innovation und Technologie (FFG - Produktion der Zukunft)
Projektnummer: 848610
  
Kurzbeschreibung: Das Projekt agriProKnow entwickelt eine neue Methodik zum prozessbezogenen Informationsmanagement, die die Effizienz der Milchproduktion (Precision Dairy Farming) entscheidend verbessern soll. In einem komplexen cyber-physischen Produktionssystem, das Menschen, Tiere und Technik vereint, stehen Gesundheit und Wohlbefinden der Tiere, ihrer entscheidenden Rolle im Prozess entsprechend, im Mittelpunkt, und sollen modelliert, überwacht und verwaltet werden. Das innovative Produkt ist eine Plattform für die Generierung von neuem Prozesswissen mittels einer Kombination von Data Mining und semantischer Data-Warehouse- gestützter Analyse von Prozessdaten. Weiters wird durch den innovativen Einsatz von semantischer Web-Service Technologie ein offenes und flexibles System geschaffen, das das neue Wissen ständig integriert und allen Akteuren einen gesicherten Zugriff bietet und dadurch neue und verbesserte Farmmanagementdienstleistungen, mit einem Markteinführungshorizont von 3 Jahren, ermöglicht, Die technische Lösung wird als Prototyp implementiert und mittels realer Daten aus experimentellen Betrieben erprobt und verifiziert.
Projektpartner: 
Projektteam: 
Michael Schrefl - Projektleiter (DKE)
Christoph Schütz - Senior Researcher (DKE)
Arjol Qeleshi - Junior Researcher (DKE)
Simon Schausberger - Junior Researcher (DKE)
Roman Sumereder - Junior Researcher (DKE)
Ilko Kovacic - Junior Researcher (DKE)
Publikationen: 
M. Wischenbart, D. Tomic, M. Iwersen, M. Schrefl, V. Sturm:
agriProKnow – Prozessbezogenes Informationsmanagement in Precision Dairy Farming
In: Proceedings der 13. Tagung Bau, Technik und Umwelt in der landwirtschaftlichen Nutztierhaltung (BTU-Tagung 2017), 18.-20.09.2017, Stuttgart, Deutschland, 2017.
S. Schausberger:
The Semantic Data Warehouse for the AgriProKnow Project
In: Proceedings des TDWI Award im Rahmen der Europäischen TDWI Konferenz von 26.-28.6.2017 in München, Link: http://www.sigs.de/tdwi/Verein/TDWI_Award_2017.pdf, 2017.
M. Wischenbart, S. Schausberger, C. Schütz, D. Tomic:
Data Integration and Analysis in Precision Dairy Farming: A Semantic Data Warehousing Approach
In: Proceedings of the International Workshop Linked Open Data in Agriculture (Conference Book of Abstracts), organisiert vom Deutschen Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft, in Verbindung mit MACS G-20 (Agricultural Chief Scientists of G20 States), 27.-28.09.2017, Berlin, Deutschland, 2017.
C. Schütz, S. Schausberger, I. Kovacic, M. Schrefl:
Semantic OLAP Patterns: Elements of Reusable Business Analytics
In: Proceedings of the Confederated International Conferences On-the-Move 2017 (OTM 2017), October 23-27, 2017, Rhodes, Greece, Springer International Publishing, Lecture Notes in Computer Science (LNCS Vol. 10574), Print ISBN 978-3-319-69458-0, Online ISBN 978-3-319-69459-7, peer reviewed, pp. 318-336, 2017.
C. Schütz, S. Schausberger, M. Schrefl:
Building an Active Semantic Data Warehouse for Precision Dairy Farming
In: Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce (JOCEC), Special Issue on Business Intelligence and Analytics Case Studies, 38 pages, 2018.
I. Kovacic, C. Schütz, S. Schausberger, R. Sumereder, M. Schrefl:
Guided Query Composition with Semantic OLAP Patterns
In: Proceedings of the 2nd International Workshop on Data Analytics Solutions for Real-Life Applications (DARLI-AP 2018), EDBT/ICDT 2018 Joint Conference, CEUR Workshop Proceedings, 8 pages, 2018.