English
Uddrag fra Pfrombeck et al. (2025), Journal of Dairy Science. Du kan læse hele artiklen ved at klikke her.
Digitale værktøjer ændrer måden, vi passer køerne på – men kan de betale sig? Det var hovedspørgsmålet i et nyt videnskabeligt studie, hvor SimHerd spillede en central rolle i at vurdere investeringsafkastet (ROI) ved brug af sensorer til sygdomsdetektion i malkekvægsbesætninger.
Evaluering af en sensorbolus i praksis
Studiet blev udført af tyske forskere fra det Bayerske landbrugsuniversitet i samarbejde med SimHerd og tog udgangspunkt i en kommerciel vombolus. Bolussen måler koens kernetemperatur og aktivitetsniveau og opfanger dermed sygdomstegn på et tidligere stadie end det blotte øje. I dette studie var der fokus på yverbetændelse, mælkefeber, tilbageholdt efterbyrd og halthedslidelser.
Data blev indsamlet over to år fra en demonstrationsbesætning med 65 køer. Sensorens evne til at opdage sygdomme varierede: højst følsomhed blev fundet for mælkefeber og efterbyrd (64%), mens den laveste følsomhed var ved halthed (5%).
Økonomisk simulering af effekten af sensoren
For at vurdere den økonomiske effekt af sensoren anvendte forskerne SimHerd ekspert modellen til at simulere besætningsydelse under tre scenarier: dårlig, gennemsnitlig og god sundhed.
Et panel af ni erfarne dyrlæger vurderede, hvordan tidligere sygdomsopdagelse via sensorer kunne påvirke behandlingsomkostninger, mælkenedlæggelsesdage, celletal (SCC) og andel af milde sygdomsforløb. Disse vurderinger blev indarbejdet i SimHerd, som derefter kørte 10.000 simuleringer for hvert scenarie. Beregningen inkluderede også udgifter til sensorudstyr, arbejdsbesparelser samt den tid, det tager at håndtere falske alarmer.
Økonomisk gevinst afhænger af sundhedsniveau
De økonomiske resultater varierede betydeligt alt efter besætningens helbredstilstand:
🟢 Dårlig sundhed: Nettogevinst på op til €119 pr. ko/år, med næsten 100 % sandsynlighed for positivt afkast.
🟡 Gennemsnitlig sundhed: Mere varierede resultater, men ofte positivt – afhængigt af arbejdsløn og sensorens nøjagtighed.
🔴 God sundhed: Lav eller negativ gevinst, fordi der er færre sygdomme at opdage.
Figuren fra studiet viser dette tydeligt: sandsynligheden for positivt økonomisk afkast er langt højere i besætninger med dårlig sundhed. Omvendt viste op til 75 % af simulationerne negativt afkast i sunde besætninger.
Praktisk betydning for kvægbrugere
Studiet peger på, at sensorsystemer økonomisk bedst kan betale sig i besætninger med høj sygdomsforekomst. I sunde og veldrevne besætninger er udbyttet mere begrænset og kan være negativt – især med den nuværende teknologi.
Ved at deltage i dette studie viste SimHerd sin styrke som beslutningsstøtteværktøj, som landmænd, rådgivere og dyrlæger kan bruge til at:
-
Evaluere ny teknologi på et datadrevet grundlag
-
Simulere deres egne forhold og få et realistisk billede af investeringens potentiale
-
Understøtte strategiske beslutninger før pengene er brugt
Simulér før du investerer
Skal du investere i sensorer? Med SimHerd behøver du ikke gætte. Vi kan nemlig simulere din egen besætning og give svar på, om investeringen sandsynligvis vil betale sig – før du bruger pengene. Kontakt os for at høre mere.