DATAFUSION IM MILCHVIEHSTALL

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Transkript:

Forschen und Prüfen für die Landwirtschaft Josephinum Research DATAFUSION IM MILCHVIEHSTALL Smart Farming und Nachhaltigkeit: Chancen und Herausforderungen 4. Agroscope-Nachhaltigkeitstagung Franz Handler, Martin Wischenbart HBLFA Francisco Josephinum / BLT Wieselburg Aadorf, 19. Jänner 2017

INHALT Einleitung Datenintegration Konzepte Voraussetzungen Heterogenitäten Zusammenfassung F. Handler, M. Wischenbart / 01-2017 2

EINLEITUNG F. Handler, M. Wischenbart / 01-2017 3

DATEN IM MILCHVIEHSTALL Quelle: Hörmann et al. (2016) F. Handler, M. Wischenbart / 01-2017 4

DATEN IM MILCHVIEHSTALL Mehrmalige Eingaben derselben Daten am Beispiel Kälbergeburt AMA/HI-Tier Melksystem Fütterungssystem Eventuell noch Handnotizen Insellösungen der Hersteller Datenflut im Stall Landwirt als Datendrehscheibe F. Handler, M. Wischenbart / 01-2017 5

AUTOMATISCHE DATENINTEGRATION F. Handler, M. Wischenbart / 01-2017 6

KONZEPTE FÜR VERBINDUNG DER GERÄTE Einzelne Schnittstellen Melktechnik Fütterungsroboter Kraftfutterautomat Gesundheitsmanagementsystem Farmmanagementsystem F. Handler, M. Wischenbart / 01-2017 7

KONZEPTE FÜR VERBINDUNG DER GERÄTE Datenplattformen Melktechnik Fütterungsroboter Kraftfutterautomat Gesundheitsmanagementsystem Farmmanagementsystem (FMIS) Plugin Plugin Plugin Plugin Plugin RRM Service 1 Service 2 Service 3 Service Service Service Service Service Service HTTP agriopenlink Farm Computer Quelle: nach Tomic et al. (2014) F. Handler, M. Wischenbart / 01-2017 8

GRUNDLAGEN AUTOMATISCHES DATENMANAGEMENT Für Datenaustauch ist gemeinsames Kommunikationsprotokoll erforderlich System 1 Anwendungsschicht Darstellungsschicht Transportschicht Vermittlungsschicht Sicherungsschicht Bitübertragungsschicht ISO-OSI-7-Schichten Modell System 2 Anwendungsschicht Darstellungsschicht Kommunikationssteuerungsschicht Kommunikationssteuerungsschicht Transportschicht Vermittlungsschicht Sicherungsschicht Bitübertragungsschicht 010001101011011110011101110111100110 Im Folgenden wird auf zwei Aspekte eingegangen F. Handler, M. Wischenbart / 01-2017 9

GRUNDLAGEN AUTOMATISCHES DATENMANAGEMENT Gemeinsames Vokabular in der Regel in Form einer Taxonomie Taxanomie enthält als Ausgangselemente: Klassen Relationen Funktionen Axiome Beispiele im Milchviehbereich ISOagriNet - ADED DataDictionary AGROVOC F. Handler, M. Wischenbart / 01-2017 10

GRUNDLAGEN AUTOMATISCHES DATENMANAGEMENT Ontologie formale Repräsentation eines Wissensbereiches (knowledge domain) standardisierende Terminologie gemeinsames Vokabular Beziehungen und ggf. Ableitungsregeln zwischen den dort definierten Begriffen Klassen, Klassen-Hierarchie Eigenschaften Einschränkungen Quelle: Gruber (2008) zitiert in Deutsche Gesellschaft für Informatik (2017) F. Handler, M. Wischenbart / 01-2017 11

ONTOLOGIE BEISPIEL Quelle: Hörmann et al. (2016) F. Handler, M. Wischenbart / 01-2017 12

BEISPIEL ONTOLOGIE -,-: Protégé. http://protege.stanford.edu/ Quelle: Hörmann et al. (2016) F. Handler, M. Wischenbart / 01-2017 13

DATENINTEGRATION -HETEROGENITÄTEN? Integriertes (Semantisches) Data Warehouse Zusammenführen von Information von verschiedenen Quellen Ein Quellschema Datentransformation in ein Zielschema oder Zwei/mehr Quellschemata Verknüpfung der Daten Allgemeine Ziele der Integration: Nicht-redundante Repräsentation von Information Bewältigen von überlappenden und heterogenen Quellen Integration soll korrekt, vollständig, effizient sein Nutzbar durch Menschen und Applikationen Quelle: Leser und Naumann 2007 F. Handler, M. Wischenbart / 01-2017 14

DATENINTEGRATION -HETEROGENITÄTEN 1. Technische Heterogenität z. B. HTML vs. relationale Datenbank 2. Syntaktische Heterogenität z. B. Zahlenformatierung 3. Datenmodell-Heterogenität z. B. unterschiedliche Ausdrucksstärke der verschiedenen Modellierungssprachen 4. Strukturelle Heterogenität z. B. verschiedene Struktur zur Beschreibung des gleichen Sachverhaltes 5. Semantische Heterogenität z. B. Synonyme, Homonyme, Hypernyme Quelle: Leser und Naumann 2007 F. Handler, M. Wischenbart / 01-2017 15

DATENINTEGRATION -BSP. AMA- UND MLP-DATEN F. Handler, M. Wischenbart / 01-2017 16

ZUSAMMENFASSUNG F. Handler, M. Wischenbart / 01-2017 17

ZUSAMMENFASSUNG Heute noch sehr viele Insellösungen Datenplattformen als Basis für automatisches Datenmanagement Lösungsansätze sind schon am Markt Gemeinsame Taxanomien und Ontologien sind erforderlich Probleme mit Heterogenitäten F. Handler, M. Wischenbart / 01-2017 18

LITERATUR Deutsche Gesellschaft für Informatik: Informatiklexikon. https://www.gi.de/service/informatiklexikon/detailansicht/article/ontologien.html, Zugriff 2017.01.08. Gruber, T.: Ontology. Entry in the Encyclopedia of Database Systems, Ling Liu and M. Tamer Özsu (Eds.), Springer-Verlag, 2008. Hörmann, S., F. Handler, S. D. K. Tomic, D. Drenjanac: Prozessoptimierung und Datenmanagement in der Milchviehhaltung durch den Einsatz semantischer Technologien. Beiträge zum 20. Arbeitswissenschaftlichen Kolloquium VDI-MEG vom 01./02. März 2016 in Stuttgart/Hohenheim, Heft Nr. 41, Max-Eyth-Gesellschaft Agrartechnik im VDI, Fachausschuss Arbeitswissenschaften, 40468 Düsseldorf. Leser, U., F. Naumann: Informationsintegration: Architekturen und Methoden zur Integration verteilter und heterogener Datenquellen. ISBN 978-3-89864-400-6, dpunkt.verlag GmbH, 2007. Tomic, S.D.K., D. Drenjanac, G. Lazendic, S. Hörmann, F. Handler, W. Wöber, K. Schulmeister, M. Otte and W. Auer: agriopenlink: Semantic Services for Adaptive Processes in Livestock Farming. In: Proceedings International Conference of Agricultural Engineering 2014, Zürich, 06.-10.07.2014, C0274. F. Handler, M. Wischenbart / 01-2017 19

Franz Handler HBLFA Francisco Josephinum / BLT Wieselburg Tel.: +43 (0) 7416 52175 615 E-Mail: franz.handler@josephinum.at Web: blt.josephinum.at F. Handler, M. Wischenbart / 01-2017 20