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AUSGABE 01

2026

DEUTSCH ENGLISH

DairyTalk Zucht. Genetik. Management.

KI & ZUCHT · TITELGESCHICHTE

„900 Kühe vor dem Mittagessen." Ein neuseeländischer Sharemilker rechnet mit einem 30-Dollar-Abo Anpaarungspläne, für die früher Monate nötig waren. SEITE 06

Kann Künstliche Intelligenz züchten?

Was die Klaue jeden Tag erlebt

Rinderzucht 2040

FA C H A R T I K E L · 1 1

TIERGESUNDHEIT · 44

PERSPEKTIVE · 71

DairyTalk Zucht. Genetik. Management.

Das Fachmagazin für moderne Milchviehzucht Zweimal jährlich. Deutsch und Englisch. Für alle, die Zuchtentscheidungen treffen.

AUSGABE 01

VOLUME 1

ISSUE 1

2026

www.dairytalk.info

EDITORIAL

WISSEN EINORDNEN. ENTSCHEIDUNGEN VERBESSERN. Liebe Leserinnen und Leser, die Milchviehhaltung verändert sich. Neue Zuchtmethoden, genomische Informatio‐ nen, digitale Systeme und künstliche Intelligenz eröffnen Möglichkeiten, die vor wenigen Jahren noch kaum denkbar waren. Gleichzeitig bleibt die entscheidende Frage dieselbe: Wie können wir bessere Ent‐ scheidungen für unsere Tiere, unsere Herden und unsere Betriebe treffen? DairyTalk möchte dafür einen Raum schaffen. Für fundierte Fachbeiträge, prakti‐ sche Erfahrungen, internationale Perspektiven und auch für Themen, bei denen es keine einfache Antwort gibt. Dabei soll weder die neueste Technologie noch die lauteste Meinung im Mittelpunkt stehen, sondern das, was in der Praxis trägt. Ich freue mich, wenn DairyTalk dazu beiträgt, neue Gedanken anzustoßen, Erfahrun‐ gen zu teilen und Rinderzucht und Milchviehhaltung aus unterschiedlichen Perspektiven zu betrachten. Helmut Demmelhuber

Viel Freude beim Lesen.

„Bessere Entscheidungen beginnen mit besseren Fragen."

INHALT KI & ZUCHT

TIERGESUNDHEIT

„900 Kühe vor dem Mittagessen“ Ein neuseeländischer Sharemilker rechnet mit einem 30-Dollar-Abo Anpaarungspläne, für die früher Monate nötig waren.

Kann Künstliche Intelligenz züchten?

Zitzenverletzung, chronische Masti‐ tis, Dreistrichkuh: was die Literatur hergibt.

Kein Betrieb ist Durchschnitt

Shamonda und der Frühling danach

Herdenanalyse 360°, FlexiHerdenindex° und Flexi-Mating° im Zusammenspiel.

Was zum neuen Orthobunyavirus belegt ist und was der Betrieb jetzt tun kann.

My Animals – My Data?

MARKT & VERMARKTUNG

Wem gehören die Daten unserer Tiere – und wer entscheidet über ihre Nutzung?

Welche Rasse passt zu welchem Betrieb? Holstein, Fleckvieh, Jersey und Braunvieh im betriebswirtschaftli‐ chen Vergleich.

Das Magazin endet nicht auf Papier.

Was die Klaue jeden Tag erlebt

Eliteauktionen verstehen Warum der höchste Preis nicht auto‐ matisch der Marktwert ist.

BETRIEB & WIRTSCHAFT

DAIRYTALK PODCAST

Laufflächen, Roboterbereich und Stehzeit — wo Klauengesundheit entschieden wird.

Möglichkeiten, Praxisbeispiele und der richtige Einstieg.

Was ein verlorenes Viertel wirklich kostet

Vier Käufer, vier Preislogiken Wer auf den Holstein-Eliteauktionen 2026 bietet, wofür bezahlt wird und was liegen bleibt.

PERSPEKTIVE

Rinderzucht 2040 Welche Strukturen und Dateninfras‐ trukturen die Zucht von morgen braucht.

www.dairytalk.info/podcasts

IMPRESSUM HERAUSGEBER

B I L D E R & I L L U S T R AT I O N E N

Helmut Demmelhuber

Bildkonzeption und Art Direction: Helmut Demmelhuber. Fotografi‐

Oberer Weg 14

sche und KI-generierte Bildwelten werden redaktionell ausgewählt

72070 Tübingen

und gestaltet. Weitere Bildquellen werden am jeweiligen Beitrag aus‐

Deutschland

gewiesen.

K O N TA K T R E D A K T I O N

VERÖFFENTLICHUNG

Telefon +49 7071 855 403

Digitale Publikation unter www.dairytalk.info

E-Mail kontakt@dairytalk.info Web www.dairytalk.info R E D A K T I O N & V E R A N T W O R T L I C H F Ü R D E N I N H A LT

Helmut Demmelhuber

URHEBERRECHT

Alle Beiträge, Grafiken und Abbildungen sind urheberrechtlich geschützt. Nachdruck, Vervielfältigung, Weitergabe oder Bearbeitung – auch auszugsweise – nur mit vorheriger schriftlicher Genehmigung des Herausgebers.

L AY O U T & G E S TA LT U N G

Helmut Demmelhuber

HAFTUNGSHINWEIS

Die Beiträge dienen der fachlichen Information. Sie ersetzen keine ERSCHEINUNGSWEISE

Zweimal jährlich als digitale Ausgabe.

individuelle tierärztliche, züchterische, rechtliche oder betriebswirt‐ schaftliche Beratung. Trotz sorgfältiger Prüfung kann keine Gewähr für die Vollständigkeit und Richtigkeit der Angaben übernommen wer‐ den.

AUSGABE 01 | 2026

Volume 1 · Issue 1 Deutsch | Englisch

T R A N S PA R E N Z H I N W E I S Z U M E I N S AT Z V O N K I Bei Recherche, Datenanalyse, Textentwicklung, Übersetzung, Lektorat sowie der visuellen Gestaltung von DairyTalk werden teilweise Werkzeuge der künstlichen Intelligenz eingesetzt. KI-generierte Inhalte werden nicht ungeprüft veröffentlicht. Auswahl, fachliche Bewertung, redaktionelle Bearbeitung und Verantwortung für die veröffentlichten Inhalte liegen beim Herausgeber. KI-generierte Abbildungen dienen der Illustration und stellen nicht zwingend reale Tiere, Personen, Betriebe oder Situationen dar.

Matthew Zonderop, Matamata · Foto: The Bullvine, thebullvine.com

KI & ZUCHT · INTERVIEW

„900 Kühe vor dem Mittagessen" Ein neuseeländischer Sharemilker rechnet mit einem 30-Dollar-Abo Anpaarungspläne, für die früher Monate nötig waren. Was er tut, wäre auf einem deutschen Betrieb heute nicht möglich – und das liegt nicht an der Technik.

INTERVIEW: HELMUT DEMMELHUBER

Seit einer Nacht im Frühjahr, in der ihm zwei Wochen

ben eingesetzt wird. Die neuseeländische Fach‐

vor Beginn der Besamungssaison eine über fünf

presse hat ausführlich darüber berichtet; bei den

Wochen gewachsene Tabelle zusammenbrach, ent‐

Fieldays 2025 stand er im Finale der Innovation

wickelt er ein KI-gestütztes Anpaarungssystem, das

Awards.

inzwischen auf mehreren neuseeländischen Betrie‐

Matthew Zonderop bewirtschaftet als 50:50-Sharemilker eine

Mensch: 400 Kühe mal 26 Merkmale mal acht Generationen

Herde von rund 400 KiwiCross-Kühen bei Matamata im neu‐

Abstammung mal ein Dutzend Bullen im Arbeitsgedächtnis –

seeländischen Waikato. Der Betrieb gehört jemand anderem,

daran scheitert man nicht aus Faulheit, sondern aus Physik.

die Kühe und die Arbeit gehören ihm, den Milchscheck teilen sich beide. Programmieren kann er nicht. Mit Excel kommt er zurecht wie die meisten. Für deutsche Leser ist an dieser Geschichte weniger die Tech‐ nik interessant als eine Rahmenbedingung, die hierzulande fehlt. Darüber sprechen wir am Ende.

„Es waren einfach nur Kuh-Daten“ Herr Zonderop, die Geschichte Ihres Einstiegs ist inzwischen bekannt. Was daran wird meistens falsch erzählt? Dass es ein Plan gewesen wäre. Es war Freitagabend, halb elf,

Das Büro liegt am Hang. Die Herde ist die Datenbasis.

fünf Wochen Arbeit in Tabellen, und die ganze Arbeitsmappe leuchtete rot. Ich hatte von ChatGPT gehört und dachte: Ich habe nichts zu verlieren, das sind keine persönlichen Daten,

Wie ein Auftrag abläuft

das sind einfach nur Kuh-Daten. Ein Tippfehler war die

Beschreiben Sie einen konkreten Fall.

Ursache. Gefunden und korrigiert in Sekunden.

Ein Betrieb ruft an, sagen wir 900 Kühe auf der Südinsel. Der

Und dann?

Landwirt geht in MINDA, die zentrale Herddatenbank, und

Dann kam die Rückfrage, ob ich möchte, dass die Datei weiter analysiert wird. Ich habe Ja geklickt. In den nächsten drei Stunden hat das System von sich aus Verknüpfungen gezo‐ gen – Laktationsdaten sortiert, Zellzahlen aufgeschlüsselt, Fett und Eiweiß getrennt. Dann hat es die Bullendaten aus einem anderen Tabellenblatt registriert und ungefragt einen Abgleich angeboten. Da habe ich innegehalten. In dreißig Sekunden war erledigt, woran ich fünf Wochen saß. Der zweite Gedanke war unangenehmer: Ich habe gerade etwas geweckt,

das

jedes

Zuchtunternehmen

der

Welt

seit

exportiert eine CSV-Datei. Darin steht alles: phänotypische Daten, das vollständige genomische Profil, Produktionsver‐ lauf, Gesundheitsdaten, Lebendgewichte, jeder Mastitisfall, jede Gebärmutterentzündung, jeder Lahmheitstag, jede Lakta‐ tionskurve bis zurück zum Geburtstag der Kuh. Eine Datei. Standardisiert. Zum Herunterladen. Und dann rechnet das System? Erst telefoniere ich zwanzig, dreißig Minuten mit ihm. Mehr Inhaltsstoffe? Bessere Wiederbelegung? Zellzahl runter?

Jahrzehnten hütet.

Trächtigkeitsdauer straffen? Langlebigkeit schützen? Danach

Wie lange hat es von dort bis zu einem brauchbaren System

rechnet über 26 Merkmale je Tier und schreibt den Anpaa‐

gedauert?

rungsbericht. Meine eigenen 400 Kühe: etwa eine halbe

Sechs Monate. YouTube-Tutorials nach dem Abendmelken, Podcasts im Auto beim Umtreiben, Formulierungen kopiert, umgeschrieben, wieder eingegeben. Irgendwann habe ich das System selbst gefragt: Kannst du mir helfen, dir bessere Fra‐ gen zu stellen? Das war der Wendepunkt. Man muss mit KI keinen Programmcode schreiben – das macht sie. Was sie

gleicht das System die Kuhdaten gegen die Bullenkataloge ab,

Stunde. Die 900 von der Südinsel: vor dem Mittagessen fertig. Und früher? Monate. Ich weiß es, ich habe es gemacht. Und am Ende die‐ ser Monate war da immer eine leise Stimme, die fragte, ob irgendetwas davon wirklich richtig war. Wenn Sie 400 Kühe

nicht hat, ist das, was nirgends aufgeschrieben steht.

haben und das selbst versuchen, sitzen Sie Monate daran –

Zum Beispiel?

auf die Sie gekommen sind? Diese Stimme ist zum ersten Mal

Warum ein amerikanischer Holsteinbulle auf eine KiwiCross-

und sind Sie danach je wirklich zufrieden mit den Antworten, in meinem Berufsleben still.

Kuh geradewegs in einen Stall voller teurer, übergroßer Enttäu‐ schungen führt. Warum die Leitplanken, die man auf einem reinen Weidebetrieb setzt, einen Betrieb mit Teil-TMR ruinie‐ ren. Das hatte ich in den Knochen. Mir fehlte nur ein Werk‐ zeug, das alles gleichzeitig halten kann. Und das kann kein

KI & ZUCHT

Sieben Kilo, nicht fünfunddreißig Was ist die wichtigste Regel in Ihrem System? Dass man damit nicht rückwärts gehen kann. Leute kommen 07

zu mir und sagen: Ich will größere Kühe. Dann sehen wir uns ihre Daten an, ihr System, ihren Standort, wie viel Futter sie tatsächlich zukaufen. Und wir fragen: Wird das für deinen Betrieb wirklich funktionieren? Meistens lautet die Antwort nein. Größere Kühe bedeuten in Neuseeland nicht automa‐ tisch mehr Milch. Wir wirtschaften draußen. Und daraus wird eine Zahl?

Wie lange? Eine halbe Stunde. Und heraus kam ein Urteil, das kein menschlicher Berater in einem Monat liefern könnte: Diese Anpaarung hat funktioniert. Diese war ein Reinfall. Diesen Bullen nicht wieder. Dieser Vater hat eine Schwäche korrigiert, die drei Generationen tief auf der Mutterseite lag. Was sagen die Zahlen?

Sieben Kilo Lebendgewicht in einer Saison. Nicht fünfunddrei‐ ßig. Anpaarung geht in beide Richtungen – man kann Merk‐ male reparieren oder verstärken. Aber das System ist so aus‐ gelegt, dass man nicht rückwärts geht. Wer in einer Genera‐ tion fünfunddreißig Kilo jagt, zerbricht etwas, von dem er nicht wusste, dass es tragend war.

Vorsichtig bleiben. Die Auswertung der Betriebe, die mit unse‐ ren Anpaarungen arbeiten, zeigt höhere Inhaltsstoffe und bes‐ sere Fruchtbarkeit ohne entsprechenden Anstieg der Milch‐ menge. In einem Weidesystem, in dem jeder zusätzliche Liter Futter kostet, ist das die richtige Kombination. Aber die Zahlen, die durch die Fachpresse gehen – zwölf Prozent

Das klingt nach dem Gegenteil dessen, was man von KI-

schnellerer Zuchtfortschritt, achtzehn Prozent weniger Totge‐

Anbietern hört.

burten –, behandle ich mit Vorsicht, und das sollte jeder tun.

Wir haben heute außergewöhnlich leistungsfähige und wert‐ volle Tiere. Von der Kalbung zur vollen Laktation in sechs Wochen, und dann weiter, Jahr für Jahr, in unserer Umwelt. Wir können sie nicht mehr wie ein Massengut behandeln. Wir

Das sind frühe Werte. Ob sie einer unabhängigen Überprüfung standhalten, weiß ich nicht. Die langfristigen Merkmale, Masti‐ tisresistenz und funktionale Überlebensrate, erzählen ihre Geschichte erst in fünf bis acht Jahren.

müssen dafür sorgen, dass die Daten, die wir von ihr bekom‐ men, stimmen – denn ihre Nachkommen beeinflussen die nächste Generation. Und die danach.

Eine Datei genügt — wenn es sie gibt. Waikato: Weide, Rhythmus, ein System, das mitschreibt.

Als die Konkurrenz am Küchentisch saß Rückwärts prüfen

Sie bauen ein Werkzeug, das dem Anpaarungsprogramm der

Die erste Nachzuchtgruppe aus Ihren eigenen Anpaarungen steht auf der Weide. Was haben Sie damit gemacht? Etwas, das vor zwei Jahren undenkbar gewesen wäre. Bevor die Kälber auf die Aufzuchtfläche gingen, habe ich die geno‐ mischen Daten aller Tiere gezogen, mit dem vollständigen Lebensverlauf der jeweiligen Mutter verknüpft – Größe, Groß‐ vater, Laktationsverlauf, jedes Gesundheitsereignis, Kalbeda‐ ten, Erstbesamungen, jeder Mastitisfall, jede Lahmheit –, die Vater-Nummern abgeglichen und das System gebeten, mir rückwärts

sagen,

wie

tatsächlich funktioniert hat.

mein

Anpaarungsprogramm

nationalen Zuchtorganisation Konkurrenz macht. Wie hat die reagiert? Man würde Anwälte erwarten. Stattdessen kam eine E-Mail: Der Geschäftsführer wollte auf den Betrieb kommen. Er brachte das gesamte Führungsteam mit – Leiter Genetik, wis‐ senschaftliche Leitung, Technikabteilung, die Leute, die das MINDA-Dashboard selbst schreiben. Die saßen bei mir am Küchentisch. Und? Ich habe zu einem von ihnen gesagt: Sie haben ihre gesamte Laufbahn mit Forschung und Versuchen in der Genetik ver‐ bracht – ich habe das gerade in fünf Minuten gemacht. Das hätte das Gespräch beenden können. Hat es nicht. Sie waren

KI & ZUCHT

begeistert. Und dann kam die Frage, auf die ich überhaupt

Kreuzung aus Holstein-Friesian und Jersey. Der Betrieb kalbt

nicht vorbereitet war: Was können wir tun, um zu helfen? Ich

im Block, die Selektionsschwelle ist hart und wiederkehrend.

bin kein Unternehmer. Ich bin ein Milchviehhalter, der die

Ein Index, der dafür optimiert, hat mit einem deutschen

perfekte Kuh züchten will.

Roboterbetrieb wenig gemein.

Was ist daraus geworden?

Was

Sie geben mir zusätzliche Bullendaten und prüfen die Ver‐

dagegen

sehr

wohl

übertragbar

ist,

sind

drei

Denkansätze – und sie kosten nichts:

wandtschaft der vorgeschlagenen Bullenteams gegen die

*Die Gewichtung vor die Bullenwahl stellen.* Zonderops zwan‐

nationale Abstammungsdatenbank. Diese Prüfung ist schnell,

zigminütiges Zielgespräch vor der ersten Rechnung ist der

genau und liegt auf der nationalen Pedigree-Basis – es gäbe

eigentliche Kern. Wer bei der Bullenliste anfängt, beantwortet

keinen Grund, das nachzubauen. Ihr eigenes Anpaarungswerk‐

eine Frage, die er nie gestellt hat.

zeug bot acht gewichtbare Merkmale. Wir rechnen über 26. *Inkrementell korrigieren statt springen.* Die Sieben-KiloWas ist Ihr größtes Risiko?

Regel ist keine neuseeländische Besonderheit, sondern

Nicht der Landwirt und seine Zuchtarbeit. Es sind die getrenn‐

schlicht Zuchtdisziplin. Sie lässt sich auf jedes Merkmal über‐

ten Plattformen – die Ausfahrten von der Genetik-Autobahn.

setzen, das ein deutscher Betrieb gerade jagt. *Rückwärts prüfen.* Die eigene Nachzucht gegen die Anpaa‐

Einordnung: Was davon ginge in Deutschland?

rungsentscheidungen von vor vier Jahren zu halten, ist mit

Genau dieser letzte Satz ist der Grund, warum dieses

hierzulande machbar – und es ist die einzige Methode, aus

Gespräch für deutsche Betriebe relevant ist. Denn was Matt‐

der man wirklich lernt.

Milchleistungsprüfungs- und Herdenmanagementdaten auch

hew Zonderop tut, scheitert hierzulande nicht an der Technik, sondern an drei Rahmenbedingungen.

Bleibt eine Forderung, die so unspektakulär wie hartnäckig ist: strukturierte, maschinenlesbare Exporte der eigenen Herdda‐

Erstens: die Datei. Der entscheidende Vorteil ist nicht das

ten, für jeden Betrieb, ohne Zusatzkosten. Nicht als Zuge‐

Modell, sondern der MINDA-Export – eine standardisierte, her‐

ständnis, sondern als Selbstverständlichkeit – es sind die

unterladbare Datei, die alles zu jedem Tier enthält. Die Daten‐

Daten seiner Tiere. Wer das löst, bewegt in den nächsten fünf

bank erfasst nach Branchenangaben rund 93 Prozent aller

Jahren mehr als jeder neue Algorithmus.

Milchrinder Neuseelands. In Deutschland erreichen genomi‐ sche Befunde den Landwirt überwiegend als einzelne PDFDatenblätter aus dem vit- beziehungsweise Netrind-System,

KASTEN 1

ein Tier pro Datei; für selbst gezogene Zuchtbullen stehen voll‐

Zur Person

ständige Exporte teilweise gar nicht zur Verfügung. Ein

Matthew Zonderop, Matamata, Waikato, Neuseeland. 50:50-

Betrieb mit 300 genotypisierten Tieren besitzt dort eine

Sharemilker mit rund 400 KiwiCross-Kühen: Der Betriebsei‐

Tabelle, hier 300 Dokumente. Wer diese Dokumente auswer‐

gentümer stellt die Fläche, Zonderop stellt Kühe und Arbeit,

ten will, verbringt den größten Teil seiner Zeit nicht mit Zucht,

der Milcherlös wird geteilt – eine in Deutschland unbekannte

sondern mit Abtippen.

Form der Betriebsführung, die vielen neuseeländischen Land‐ wirten den Weg zum eigenen Betrieb eröffnet.

Zweitens: die Merkmalswelt. Zonderop rechnet mit BW, PW

Gründer von Perfect Cow Breeding Solutions. Das System

und TOP und stützt die wirtschaftliche Bewertung auf Kenn‐

erstellt betriebsspezifische Anpaarungspläne auf Herden-

zahlen von DairyNZ. Diese Größen lassen sich nicht auf RZG

und Einzeltierebene, gerechnet über 26 Merkmale je Tier.

und die deutschen Teilzuchtwerte übertragen; hinzu kommen

Datengrundlage: MINDA-Export des Betriebes, RAS-Listen

unterschiedliche Bezugsbasen und Basisumstellungen auf beiden Seiten. Ein Modell, das solche Unterschiede nicht kennt, vergleicht Zahlen, die nichts miteinander zu tun haben – und formuliert das Ergebnis in makellosen Sätzen. Ein feh‐ lerhaftes Excel-Blatt sieht fehlerhaft aus. Eine fehlerhafte KI-

des NZAEL, die Zuchtwerte BW, PW und TOP sowie wirt‐ schaftliche Kennzahlen von DairyNZ. Die Verwandtschafts‐ prüfung der Bullenteams läuft über die nationale Abstammungsdatenbank der LIC. Finalist der Innovation Awards bei den Fieldays 2025.

Antwort sieht aus wie eine Beratung. Drittens: das Produktionssystem. Die KiwiCross wiegt rund 450 Kilogramm und macht etwa 60 Prozent der neuseeländi‐ schen Milchkuhpopulation von rund 5,91 Millionen Tieren aus. Sie ist eine seit den 1950er Jahren planmäßig selektierte

KI & ZUCHT

KASTEN 2

KASTEN 3

Neuseeländische Begriffe

Was in Deutschland fehlt

MINDA – zentrale Herddatenbank der Livestock Improve‐

Neuseeland

Deutschland

Datenzu‐ gang

eine standardi‐ sierte CSV aus MINDA

einzelne PDF-Datenblätter aus vit/Netrind, ein Tier je Datei

Abde‐ ckung

rund 93 Prozent aller Milchrinder in einer Datenbank

verteilt auf Zuchtorganisa‐ tion, Landeskontrollverband, Herdenprogramm, Melktech‐ nik, Tierarzt

Aufwand für 300 Tiere

ein Download

300 Dokumente, manuell zusammenzuführen

ment Corporation (LIC), erfasst nach Branchenangaben rund 93 Prozent aller Milchrinder Neuseelands. Der Landwirt exportiert daraus selbst eine standardisierte CSV-Datei. BW – Breeding Worth – Gesamtzuchtwert, gewichtet nach dem erwarteten wirtschaftlichen Beitrag der Nachkommen im Weidesystem. PW – Production Worth – Bewertung der bisherigen Leistung eines Einzeltiers, Grundlage für Selektions- und Merzent‐ scheidungen. TOP – Traits Other than Production – Exterieur- und Funktio‐ nalmerkmale.

Die technische Möglichkeit zur KI-gestützten Auswertung

RAS-Liste – Ranking of Active Sires des NZAEL, die nationale

ganzer Herden besteht auf beiden Seiten. Der Unterschied

Bullenrangliste.

liegt nicht im Modell, sondern im Zugang.

System 1 bis 5 – Einteilung nach Fütterungsintensität, von reiner Weidehaltung ohne Zukauf bis zur teilweisen TMR-Füt‐ terung. KiwiCross – Kreuzung aus Holstein-Friesian und Jersey, seit den 1950er Jahren planmäßig selektiert, 2005 von der LIC

KASTEN 4

Drei Dinge, die alle „KI" heißen

als Rasse geschützt. Rund 450 Kilogramm, etwa 60 Prozent

In der Rinderzucht steht „KI" traditionell für künstliche

der nationalen Milchkuhpopulation von rund 5,91 Millionen

Besamung. In diesem Beitrag ist künstliche Intelligenz

Tieren.

gemeint. Innerhalb davon lohnt eine Unterscheidung:

Sharemilking – Betriebsform, bei der Fläche und Herde ver‐

Statistische Lernverfahren – Grundlage der Zuchtwertschät‐

schiedenen Parteien gehören und der Milcherlös nach

zung. Ausgereift, geprüft, mit ausgewiesenen Sicherheiten.

vereinbartem Schlüssel geteilt wird.

Maschinelles Lernen und neuronale Netze – Mustererken‐ nung in Bildern, Sensordaten und Spektren. In der Merkmals‐ erfassung teils praxisreif. Sprachmodelle – verarbeiten Text, führen Quellen zusam‐ men, erklären Zusammenhänge. Nützlich in Aufbereitung und Beratung, ungeeignet für die Schätzung von Zuchtwer‐ ten, ohne Absicherung anfällig für plausibel klingende Fehler.

KI & ZUCHT

K I & Z U C H T · FA C H A R T I K E L

Kann Künstliche Intelligenz züchten? KI in der Rinderzucht: Möglichkeiten, Praxisbeispiele und der richtige Einstieg

H E L M U T D E M M E L H U B E R | U N T E R N E H M E N S B E R AT E R U N D H O L S T E I N Z Ü C H T E R

Früher haben Erfahrung, Blicke und Bauchgefühl

sie in der Praxis leisten kann - und was nicht – zeigt

Tiere gezüchtet. Dann kamen Leistungsprüfung,

ein Erfahrungsbericht aus dem Stall und aus dem

Zuchtwerte und Genomics hinzu. Heute steht ein

Datenlabor.

neues Werkzeug bereit: Künstliche Intelligenz. Was

Vom Stall ins Datenlabor – und zurück Wer in der Rinderzucht aufgewachsen ist, kennt das Hand‐ werk aus dem Bauch heraus: der Geruch frischen Heus, die

Datenmenge an Grenzen stoßen. Genomische Daten, Leis‐ tungsdaten, Pedigree-Informationen, Zuchtwerte – das sind klassische Felder, in denen KI Zusammenhänge verarbeiten kann, die manuell kaum mehr handhabbar sind.

Stille eines Stalls vor dem Morgenmelken, das stundenlange

Was KI hingegen nicht leisten kann: das direkte Erleben im

Abwägen, welcher Bulle zu welcher Kuh passt. Dieses Wissen

Stall. Sie sieht kein Tier. Sie spürt kein Temperament. Sie

war lange untrennbar mit persönlicher Erfahrung verbunden -

kennt nicht die spezifische Geschichte eines Betriebs, die per‐

intuitiv, erprobt, weitergegeben von Generation zu Generation.

sönlichen Zuchtziele einer Familie oder das Gespür dafür, was

Heute gesellt sich ein neues Werkzeug dazu: die Künstliche Intelligenz. Der Autor dieses Beitrags wuchs auf einem bayerischen Milchviehbetrieb mit rund 50 Holstein-Zuchtkühen auf. Zucht

im nächsten Jahr auf dem Markt gefragt sein wird. KI ist ein leistungsfähiges Analysewerkzeug – kein Ersatz für den erfahrenen Züchter. KI ersetzt keinen Züchter – macht ihn aber deutlich stärker.

war Alltag: Um vier Uhr aufstehen, melken, füttern, Geburts‐ hilfe leisten und Anpaarungen planen. Mit 15 Jahren über‐ nahm er nach dem schweren Unfall seines Vaters früh Zucht‐ verantwortung. Als er Abitur machte, musste die Familie die

Drei Anwendungsbeispiele mit echtem Mehrwert

Herde aufgegeben. Trotzdem: Die Leidenschaft blieb. Er stu‐

Drei Beispiele aus der Praxis, in denen KI-Systeme Züchter

dierte Theologie und Pädagogik in Passau, Freiburg, Israel

konkret unterstützen und entlasten können:

und den USA. War in Südafrika, Indien, überall auf der Welt – aber nie ohne Kontakt zur HF-Zucht. Im Februar 2025 kehrte er aktiv in die Holsteinzucht zurück – mit dem Kauf zweier Zuchtkälber bei der MASTERRIND Exclu‐ sive Auktion in Verden, gemeinsam mit den Züchtern Volker und Timo Carstens aus Visselhövede.

Jetzt hat dich das Kuhfieber voll erwischt sagte Volker Carstens damals lachend. Und er hatte recht. Die Maschine rechnet. Entschieden wird am Tisch.

Der konkrete Impuls für die Auseinandersetzung mit KI kam etwas früher: Ein Kunde berichtete, dass er durch den Einsatz

1. Zuchtplanung und Anpaarung

von ChatGPT rund 40 Prozent seiner Arbeitszeit einspart. Die‐

Die Bullenwahl gehört zu den häufigsten und folgenreichsten

ser Satz war der Weckruf. Diesmal wollte der Autor nicht –

Entscheidungen im Zuchtalltag. Genomische Daten, wach‐

wie einst beim PC oder Smartphone – erst aufspringen, wenn

sende

eine Technologie längst etabliert ist. Er wollte früh verstehen,

machen diese Wahl zunehmend komplex. Wer heute mehrere

was wirklich möglich ist.

Dutzend Kühe anpaaren will, sieht sich einem Angebot von

Diese Doppelperspektive – Zuchtpraxis auf der einen, digitale Transformation auf der anderen Seite – bildet die Grundlage des vorliegenden Beitrags.

Was KI heute leisten kann – und was nicht Viele nutzen KI bisher vor allem zum Schreiben von E-Mails oder Texten. Das ist hilfreich – aber in der Zucht nur ein sehr kleiner Ausschnitt dessen, was möglich ist. In der landwirt‐ schaftlichen Praxis ist KI dann am stärksten, wo viele struktu‐ rierte Daten vorliegen und wo Menschen angesichts der 12

Bullenprogramme

und

differenzierte

Zuchtziele

Hunderten geprüfter oder genomisch eingeschätzter Bullen gegenüber – mit jeweils spezifischen Stärken in Exterieur, Euter, Fundament, Gesundheitsmerkmalen und Produktions‐ leistung. KI-Systeme können hier strukturierend eingreifen: Das geno‐ mische Profil einer Kuh wird analysiert, die identifizierten Schwächen werden mit dem Angebotsspektrum verfügbarer Bullen abgeglichen – etwa aus dem eigenen Spermabehälter oder dem aktuellen Programmangebot einer Besamungsorga‐ nisation. Das Ergebnis ist eine begründete, priorisierte Aus‐ wahl von zwei bis drei passenden Bullen, ergänzt um eine KI & ZUCHT

kurze

Erläuterung,

warum

diese

Kombination

sinnvoll

erscheint. Wichtig: Es geht dabei nicht um das Ersetzen züchterischen

Für Betriebe, die bislang keine regelmäßige Zuchtberatung in Anspruch nehmen konnten, eröffnet sich damit ein analyti‐ sches Potenzial, das früher kaum zugänglich war.

Urteils, sondern um eine strukturierte zweite Meinung. Gerade bei größeren Beständen oder komplexen ET-Programmen kann dieser Ansatz helfen, schneller und systematischer zu Entscheidungen zu kommen, ohne dabei wesentliche Aspekte zu übersehen. Auch Inzucht- und Outcross-Management lassen sich auf diese Weise besser steuern.

3. Exterieurbeurteilung per Bildanalyse Ein besonders entwicklungsträchtiger Anwendungsbereich ist die KI-gestützte Analyse von Tierfotos. Moderne Bilderken‐ nungssysteme können aus qualitativ hochwertigen Aufnah‐ men – standardisiert aus definierten Perspektiven aufgenom‐

Für Embryotransfer-Programme geht der Einsatz noch weiter:

men – Hinweise auf Körperstruktur, Fundamentstellung,

Die KI entwickelt dabei eine vollständige Rotationsstrategie

Beckenneigung und Euteranlage ableiten.

für die OPU- und ET-Nutzung eines Spitzentieres – zunächst mehrere Spülungen mit sehr hohen Gesamtzuchtwerten, danach gezielte Ausgleichsbullen und anschließend Phasen für Sondermerkmale wie Polled, Rotfaktor oder Slick. Beson‐ ders aufschlussreich: Ein Bulle, den der Züchter selbst sympa‐ thisch fand, wurde klar ausgeschlossen – mit sauberer züch‐ terischer Begründung, die vollständig nachvollziehbar war.

Erste Tests zeigen überraschend präzise Ergebnisse: Bei der linearen Bewertung auf Fotobasis lag die Abweichung meist bei maximal einem Punkt gegenüber der tatsächlichen Einstu‐ fung – abhängig von Bildqualität und Perspektive. Damit lässt sich beispielsweise das Triple-A-System – eine etablierte Methode zur morphologischen Einschätzung von Zuchttieren – durch eine KI-gestützte Vorbewertung sinnvoll ergänzen, vor allem in Kombination mit genomischen Profilen.

2. Herdenanalyse und Zuchtstrategie

KI ersetzt dabei keinen erfahrenen Preisrichter oder Zuchtbe‐

Während die Einzelanpaarung ein klassisches operatives Pro‐

rater. Der menschliche Blick – der ein Tier in Bewegung sieht,

blem darstellt, geht es auf der Herdenebene um etwas ande‐

den Stand bewertet, die Körperspannung erfühlt – bleibt uner‐

res: strategische Entwicklung über mehrere Generationen hin‐

setzlich. KI kann aber helfen, Einschätzungen zu objektivieren,

weg.

subjektive Tagesform zu relativieren und zusätzliche Perspek‐

KI kann helfen, genomische Daten des gesamten Bestands systematisch auszuwerten und ein differenziertes Stärken-

tiven einzubringen. Besonders hilfreich ist das für Betriebe ohne regelmäßigen Zugang zu einem Zuchtberater.

Schwächen-Profil zu erstellen. Häufig zeigt sich dabei, dass bestimmte Merkmale gehäuft auftreten – nicht zufällig, son‐ dern als Folge früherer Zuchtentscheidungen. Fundament, Eutergesundheit oder Fruchtbarkeit können über mehrere Generationen hinweg gezielt verbessert oder stabilisiert wor‐ den sein – manchmal aber auch unbeabsichtigt in eine ungünstige Richtung gedriftet sein.

Werkzeuge und Datenbasis Technisch stehen Züchtern mit Interesse an KI-gestützter Arbeit heute eine Reihe ausgereifter Systeme zur Verfügung. In der praktischen Arbeit werden überwiegend große Sprach‐ modelle eingesetzt: ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Claude (Anthropic) und Perplexity zählen zu den meistgenutz‐

In der Praxis: Im Betrieb Carstens wurden sämtliche genomi‐

ten Plattformen. Ergänzend bietet NotebookLM (Google)

schen Herdendaten ausgewertet. Die KI erstellte eine klare

interessante Möglichkeiten für die strukturierte Analyse grö‐

Stärken-Schwächen-Analyse und zeigte Entwicklungsfelder

ßerer Dokumente – etwa Zuchtberichte oder Herdenstatisti‐

auf. Darauf aufbauend wurde eine präzise Zuchtstrategie defi‐

ken.

niert – inklusive erstplatzierten, zweitplatzierten und drittplat‐ zierten Bullenempfehlungen pro Tier, praxistauglich für den täglichen Stallbetrieb. Aus einer solchen Analyse lassen sich zentrale strategische Fragen beantworten: Wo liegen die genetischen Stärken des Bestands? Welche Schwächen treten gehäuft auf? Wie entwi‐

In die Analysen fließen unter anderem folgende Datenquellen ein: Genomische Zuchtwerte der Einzeltiere Pedigree-Informationen und Abstammungsdaten

ckelt sich der Inzuchtgrad der Herde? Welche Merkmale soll‐

Fachartikel, Interviews und öffentlich zugängliche Fachinfor‐

ten in den nächsten Jahren gezielt verbessert werden? KI-Sys‐

mationen

teme können verschiedene Zuchtstrategien simulieren und deren voraussichtliche Auswirkungen auf die Herdenentwick‐ lung darstellen.

KI & ZUCHT

Das eigene Erfahrungswissen aus Zucht und Beratung KI arbeitet dabei nicht frei, sondern kontrolliert, strukturiert 13

und fachlich eingebettet. Entscheidend ist nicht das einzelne

ausschließlich die Bullen, die in den hochgeladenen PDF-

Tool, sondern dass das System zuverlässig, transparent und

Dateien enthalten sind. Keine weiteren Daten/Listen/Internet‐

im Zusammenspiel mit fachlicher Erfahrung genutzt wird. Der

quellen nutzen. Wenn ein Bulle nicht in der Bullen-PDF steht,

Mehrwert entsteht dort, wo Daten, Erfahrung und Praxislogik

darf er nicht vorgeschlagen werden. Schlage mir bitte 3 pas‐

zusammenkommen.

sende Bullen aus dem Spermabehälter für die Anpaarung mit

Die Qualität der Ergebnisse hängt dabei stark von der Qualität der Fragen ab. Wer KI nur mit pauschalen Anfragen füttert, erhält pauschale Antworten. Wer hingegen präzise, kontextrei‐ che Fragen stellt und relevante Daten mitliefert, erlebt eine deutlich höhere Qualität der Unterstützung. In der Fachspra‐ che spricht man von Prompt Engineering – der Kunst, KI-Sys‐

dem Rind vor - mit Priorisierung, kurzer Begründung und Hin‐ weis, welche Schwachpunkte das Rind bei der Anpaarung kor‐ rigiert werden. Erstelle danach auch eine Kurz-Matrix (Ampel‐ schema), welche Schwächen des Rindes die Bullen jeweils korrigieren und welche Merkmale neutral/risikobehaftet blei‐ ben.“

teme so anzusprechen, dass sie ihr Potenzial wirklich entfal‐ ten.

Schritt 2: Datenblätter abfotografieren und/ oder PDFs hochladen

Praxisleitfaden: Bullenauswahl in fünf Minuten

Kuh-PDF und Bullen-PDF(s) in den Chat laden.

Der folgende Ablauf zeigt, wie sich KI-gestützte Bullenaus‐ wahl konkret in den Stallalltag integrieren lässt. Vorausset‐ zung sind zwei Dokumente: die genomischen Daten der Kuh aus dem VIT/Netrind-System (als PDF) sowie der aktuellen Bullen aus dem Spermabehälter (ebenfalls als PDFs).

Schritt 3: Ergebnis ablesen und entscheiden Das System liefert eine priorisierte Liste der empfohlenen Bullen mit Begründung sowie eine Ampel-Matrix, die zeigt, welche Schwächen der Kuh durch welchen Bullen korrigiert werden. Im Normalfall: den erstplatzierten Bullen nehmen. Ist dieser nicht verfügbar, den nächstbesten wählen.

Tipp: Statt den PDFs können Sie den Prompt und die Genomischen Datenblätter einfach auch abfotografieren vom Ausdruck und/oder PC und hochladen.

Was im Dunkeln steht, macht ein Modell nicht sichtbar.

Schritt 1: Chat öffnen und Prompt eingeben Den folgenden Start-Prompt direkt in ChatGPT oder ein vergleichbares System einfügen:

Oder nutzen Sie die vom Autor programmierten kostenfreien KI-Tools: https://www.dairytalk.info/KI-tools

Chancen und klare Grenzen

„Du bist professioneller Sire-Analyst für Holstein-Rinder und berätst bei Anpaarungen auf Basis der hochgeladenen PDFDaten. Bitte analysiere das im ersten PDF angehängte Rind mit den genomischen Daten und vergleiche es mit den Bullen aus den weiteren PDF (Bullen aktueller Spermabehälter). Nutze dabei immer unser festgelegtes Zuchtziel: Wirtschaftli‐ che Holstein-Kühe mit hoher Lebensleistung und funktiona‐ lem Exterieur, die jährlich mindestens 12.000 kg Milch bei ≥ 4,0 % Fett und ≥ 3,4 % Eiweiß produzieren sollen. Gesunde Euter, feste Fundamente und gute Fruchtbarkeit sichern eine hohe Nutzungsdauer. Inzucht ist zu vermeiden. Verwende

Zwischen Datenblatt und Tier liegt der ganze Beruf.

KI & ZUCHT

1. Wer bin ich? - der M e n s ch

Besondere Chancen für die Betriebe

In welcher Rolle/Funktion spreche ich die KI an?

Analytische Fähigkeiten, die früher spezialisierten Beratungs‐

z. B. Mitarbeitender, Führungskraft, Projektleitung Wichtig: aus

strukturen vorbehalten waren, werden für einzelne Betriebe

welcher Perspektive heraus ich arbeite

nun leichter zugänglich. Das bedeutet nicht, dass professio‐ nelle Zuchtberatung überflüssig wird – im Gegenteil. Aber es bedeutet, dass Züchter Gespräche mit Beratern besser vorbe‐ reitet führen, Daten strukturierter einbringen und Empfehlun‐

2. Worum geht es konkret? - der K o n t e x t In welcher Situation befinde ich mich? Organisation, Betrieb, Projekt, Zielgruppe Rahmenbedingun‐

gen kritischer hinterfragen können.

gen, Besonderheiten, Ziel oder Problem

Die Grenzen klar im Blick behalten

3. Was soll konkret passieren? - die A u f g a b e

Die Gefahr liegt dort, wo man sich blind auf Algorithmen ver‐

Was soll die KI genau tun?

lässt. Ohne Fachwissen, kritische Einordnung und Verantwor‐ tung kann KI Fehlentwicklungen verstärken. KI bleibt ein Werk‐ zeug – entscheidend sind Haltung, Kompetenz und Integrität der Menschen, die sie nutzen.

analysieren, strukturieren, erklären, vergleichen, formulieren gewünschtes Format (Liste, Tabelle, Text, Leitfaden) 4. Wie soll die KI denken? - ihre R o l l e In welcher Rolle soll die KI antworten?

Einstieg ohne Angst vor der Technik

z. B. neutraler Analyst, erfahrener Berater, Sparringspartner Niemand muss Technikexperte sein, um KI sinnvoll zu nutzen.

fachlich, pragmatisch, kritisch, verständlich

Der Rat ist bewusst einfach gehalten: Beispiel für einen 4-Schritte-Prompt: Einen Account bei einem vertrauenswürdigen KI-System „Ich bin Milchviehhalter und treffe Managemententscheidun‐

anlegen – zum Beispiel ChatGPT oder Gemini.

gen für meinen Betrieb (Mensch). Mein Betrieb hält ca. 150 Klein anfangen – mit konkreten Fragen aus dem eigenen Stall-

Kühe und arbeitet mit Melkrobotern (Kontext). Schlage mir 5

und Betriebsalltag.

konkrete Maßnahmen zur Verbesserung des Fruchtbarkeits‐

Mit der KI sprechen, wie man mit einem Menschen sprechen würde.

managements vor und begründe jede kurz (Aufgabe). Ant‐ worte als erfahrener, praxisnaher Berater für Fruchtbarkeitsund Herdenmanagement - fachlich fundiert und verständlich

Schrittweise ins Prompten hineinkommen – und sich dabei

(Rolle).“

ruhig helfen lassen. Antworten nicht blind übernehmen, sondern vergleichen, nachschärfen und nachfragen. Den

Austausch

mit

Kolleginnen

und

Kollegen

sowie

Selbstbewusst bleiben: Man kann mit KI nichts kaputtmachen – aber sehr viel klarer denken. Der Einstieg gelingt am besten mit konkreten Fragen aus dem eigenen Alltag. Wer beispielsweise seine Herdendaten in eine Tabelle exportiert und einem KI-System mit klarer Fragestel‐ lung zur Verfügung stellt, wird schnell merken, welche Analy‐ semöglichkeiten sich ergeben. Am besten funktioniert KI dort, wo Erfahrung, Bauchgefühl und Daten zusammenkommen. Die

4-Schritt-Prompt-Formel

hochwertigen Prompt:

Erfahrung und KI im Zusammenspiel Rinderzucht war schon immer eine Verbindung aus Fachwis‐

Schulungsangebote nutzen.

Praxistipp:

Fazit: Mensch,

für

einen

sen, Erfahrung und Leidenschaft. Diese drei Elemente bilden das Fundament – und daran wird sich nichts ändern. Künstliche Intelligenz erweitert dieses Fundament um ein neues Werkzeug: eines, das komplexe Datenmengen hand‐ habbar macht, Entscheidungsprozesse strukturiert, neue Per‐ spektiven eröffnet und analytische Kapazitäten bereitstellt, die bislang kaum zugänglich waren. Wer KI als Sparringspartner begreift und nicht als Autopiloten, wird davon profitieren. Der entscheidende Unterschied liegt in der Haltung: KIgestützte Zuchtentscheidungen sind keine automatisierten Entscheidungen. Sie sind informiertere Entscheidungen – getroffen von Menschen, die mehr Informationen strukturier‐

KI & ZUCHT

ter zur Verfügung haben als bisher. Die Verantwortung für

bessere Entscheidungen ableitet.

Zuchtentscheidungen liegt weiterhin beim Menschen. Die Zukunft der Rinderzucht liegt nicht in der Technologie allein. Sie liegt im Zusammenspiel von züchterischer Intuition, jahrzehntelanger Erfahrung und der Fähigkeit, neue Werk‐ zeuge

klug

einzusetzen.

Wer

dieses

Gemeinsam ist man stärker: Mensch + Erfahrung + KI.

Zusammenspiel

beherrscht, wird einen echten Wettbewerbsvorteil haben nicht weil er mehr Daten hat, sondern weil er aus diesen Daten

KI & ZUCHT

KI & ZUCHT · METHODE

Kein Betrieb ist Durchschnitt Herdenanalyse 360°, Flexi-Herdenindex° und Flexi-Mating° — die Werkzeuge hinter einer betriebsindividuellen Zuchtplanung 360°

H E L M U T D E M M E L H U B E R | U N T E R N E H M E N S B E R AT E R U N D H O L S T E I N Z Ü C H T E R

Herdenanalyse 360°, Flexi-Herdenindex° und Flexi-

den sie bisher mit fünf Milchviehbetrieben – Hol‐

Mating° sind drei aufeinander aufbauende KI-Werk‐

stein, Red Holstein und Fleckvieh, 150 bis 700 Rin‐

zeuge für eine betriebsindividuelle Zuchtplanung

der, mit und ohne genomische Daten, mit Melkrobo‐

360°. Sie beantworten drei Fragen in einer festen

ter und mit Melkstand. Dieser Beitrag beschreibt, wie

Reihenfolge: Wo steht diese Herde? Welche Tiere

die Werkzeuge arbeiten, was sie liefern, was sie

passen zu ihrem Ziel? Und welcher Bulle passt zu

nicht können und wie ein Betrieb sie selbst erproben

welcher Kuh? Eingesetzt und weiterentwickelt wur‐

kann.

Herdenanalyse 360°, Flexi-Herdenindex° und Flexi-Mating° – die

KI-Werkzeuge

hinter

einer

betriebsindividuellen

Zuchtplanung 360°

Wie die Werkzeuge entstanden sind Am Anfang stand kein Softwareprojekt, sondern eine praktische Frage. Vor gut zwei Jahren erzählte mir ein Kunde in einem Seminar, dass er mit KI etwa vierzig Prozent seiner Arbeitszeit ein‐ spare. In diesem Moment habe ich für mich eine Entschei‐ dung getroffen: Ich wollte nicht noch einmal Late Adopter

Am Anfang steht nicht die Zahl, sondern die Frage.

sein. Also habe ich begonnen, mich selbst einzuarbeiten. Etwa zur gleichen Zeit habe ich nach vielen Jahren zwei Zuchtrinder gekauft – zwei Holsteinkälber, gemeinsam mit einem befreundeten Landwirt bei Bremen. Damit stand eine

Den Sprung brachte ein Kontakt nach Neuseeland.

sehr konkrete Frage im Raum: Was sind diese Tiere eigentlich

In einem Beitrag des Fachportals The Bullvine stieß ich auf

wert? Der erste Versuch war deshalb keine Anpaarung, son‐

Matthew Zonderop, Milchviehhalter in der Region Waikato mit

dern eine Marktwertschätzung über Abstammung und Aukti‐

rund 400 KiwiCross-Kühen. Er hatte auf eigene Faust eine KI-

onsvergleiche. Das Ergebnis war deutlich besser, als ich

gestützte Anpaarung aufgebaut – nicht mit einem gekauften

erwartet hatte.

Programm, sondern mit den Daten seiner eigenen Herde aus dem neuseeländischen Herdenmanagementsystem MINDA.

Die erste echte züchterische Frage kam von der Junglandwir‐

Aus dem ersten Kontakt wurde ein fachlicher Austausch, der

tin dieses Betriebes: „Könnte KI uns helfen, den richtigen

bis heute anhält.

Bullen auszuwählen, wenn mein Mann nicht zu Hause ist?" Entscheidend war dabei weniger eine einzelne Idee als die Daraus entstand der erste Prompt – ein Auftrag, wie ihn ein

Bestätigung eines Prinzips: Wer seine eigenen Herdendaten

Sire-Analyst formulieren würde: Analysiere dieses weibliche

sauber verfügbar macht, kann damit züchterisch arbeiten,

Tier anhand der hochgeladenen Zuchtwerte. Vergleiche es

ohne auf ein fertiges Produkt zu warten. Genau an diesem

ausschließlich mit den Bullen aus diesem Spermavorrat.

Punkt hat sich die Entwicklung gedreht. Aus einzelnen Fragen

Benenne die größte zu korrigierende Schwäche. Schlage drei

an ein Sprachmodell wurde eine eigene Datenextraktion aus

Bullen in Rangfolge vor, mit Begründung je Bulle, mit einer

PDF-Dokumenten, daraus eine unabhängige Datenbasis – und

Ampel je Merkmal und mit einem ehrlichen Vermerk dort, wo

daraus schließlich eine Kette, die vom Zuchtziel bis zum Besa‐

eine Anforderung nicht erfüllt wird. Schon dieser erste Ver‐

mungsplan durchläuft, statt bei jeder Frage von vorn zu begin‐

such enthielt zwei Regeln, die bis heute gelten: keine externen

nen. Ein zweiter unabhängiger Fall, andere Werkzeuge,

Daten und keine geschätzten Werte.

dasselbe Prinzip.

Danach ging es schnell – vom zweiten Prompt zu vollständi‐

Nach seinen eigenen Angaben liegt der genomische Gesamt‐

gen Zuchtberichten, zu eigenen Anwendungen, zu den ersten

zuchtwert seiner Herde inzwischen deutlich über dem natio‐

Pilotbetrieben.

nalen Durchschnitt, und über die Hälfte des aktuellen Kälber‐

Und dann kam die Grenze. Ein solches Verfahren ist nur so gut wie die Daten, die es bekommt. Einen strukturierten Zugang zu Zuchtdaten gab es nicht. Alles musste von Hand

jahrgangs stammt aus dem besten Viertel seiner Kühe. Sein Satz dazu – es sei kein Zufall, welche Tiere ausgewählt wür‐ den – beschreibt genau den Unterschied, um den es geht.

zusammengetragen werden: aus Katalogen, aus Bildschirmfo‐

Die Werkzeuge, die dieser Beitrag beschreibt, sind aus dieser

tos, aus PDF-Dateien in unterschiedlichsten Formaten. Ohne

Reihenfolge entstanden: eine praktische Frage, ein Versuch,

belastbare Datengrundlage kein Lernen – und ohne Lernen

eine Grenze, ein Austausch – und danach bis jetzt fünf

keine sinnvolle Anpaarungsoptimierung.

Betriebe, die das Ganze auf die Probe gestellt haben. Weitere Betriebe haben sich schon für eine Anwendung und den Ein‐ satz dieser KI-Werkzeuge in Ihrer Herde gemeldet. Ein solches Verfahren ist nur so gut wie die Daten, die es

KI & ZUCHT

bekommt.

Warum die Reihenfolge das Entscheidende ist

Der Ablauf: von den Betriebsdaten zum Besamungsplan

Zuchtplanung beginnt in der Praxis fast immer mit der Frage:

Bevor es um die einzelnen Werkzeuge geht, hier der

Welchen Bullen setze ich als Nächstes bei welcher Kuh ein?

praktische Ablauf einer Zuchtplanung 360°, so wie er auf den

Das ist verständlich, denn sie ist die einzige der drei Fragen,

Pilotbetrieben durchgeführt wurde.

die unmittelbar zu einer Entscheidung führt. Nur ist sie eben die dritte Frage und nicht die erste.

Schritt 0 – Datenübergabe. Der Betrieb stellt zusammen, was ohnehin vorhanden ist: MLP-Daten, Zuchtwerte, Abstammun‐

Davor stehen zwei andere. Wo steht meine Herde tatsächlich?

gen, Auswertungen aus Roboter oder Herdenprogramm, nach

Und wohin soll sie sich entwickeln? Wer bei Schritt drei

Möglichkeit die Abgangsgründe mehrerer Jahre. Der Aufwand

anfängt, optimiert auf ein Ziel, das niemand geprüft hat.

liegt in der Praxis bei wenigen Stunden.

Genau das ist der Grund, warum die drei Werkzeuge aufeinan‐ der aufbauen: Jedes von ihnen liefert die Grundlage für das nächste. Das Ausgangsproblem ist dabei selten fehlende Information. Ein durchschnittlicher Milchviehbetrieb verfügt heute über mehr Daten über seine Tiere als jemals zuvor – Milchleis‐ tungsprüfung, Zuchtwerte, Abstammungen, Besamungsdaten, Melkroboter- oder Herdenmanagementdaten, Klauenpflegebe‐ funde, zunehmend genomische Ergebnisse. Diese Daten lie‐ gen nur nebeneinander statt zusammen. Der Zuchtwert steht im Verbandsportal, die Melkdaten im Roboter, die Abgangs‐ gründe im Herdenprogramm. Jede Quelle beschreibt einen Ausschnitt derselben Kuh. Die Werkzeuge setzen genau an dieser Lücke an.

Schritt 1 – Herdenanalyse 360°. Die nüchterne Standortbe‐ stimmung: Stärken, begrenzende Faktoren, Abgangsgesche‐ hen, Verwandtschaftsstruktur. Schritt 2 – Flexi-Herdenindex°. Aus der Analyse und einem strukturierten Gespräch entsteht ein messbares betriebliches Zuchtziel. Gewichtung der Merkmale, Muss-Kriterien, Aussch‐ lüsse, Nachzuchtbedarf. Kühe, Jungrinder und Bullen werden nach diesem Ziel rangiert – nicht nach dem Zuchtziel der Rasse. Schritt 3 – Flexi-Mating°. Für jede Kuh entsteht ein begründe‐ ter Anpaarungsvorschlag mit Alternativen. Am Ende steht kein Datenblatt, sondern ein Besamungsplan – und eine konsolidierte Datenbasis der Herde, die für viele Betriebe die erste ihrer Art ist.

KI & ZUCHT

WERKZEUG

Herdenanalyse 360° Ziel: Eine ehrliche Bestandsaufnahme, bevor irgendeine Empfehlung fällt.

Abb. 1: Herdenanalyse 360° – interaktives Dashboard eines Musterbetriebs. Kennzahlen, RZG-Verteilung, Zielkonflikt-Streuung und Herdenprofil greifen auf dieselbe geprüfte Datenbasis zu; die Navigation links führt von der Herdenübersicht bis zu Selektion, Schwachstellen und Berichten. Anonymisierte Musterdaten.

Die Herdenanalyse führt zusammen, was über die einzelne Kuh

einen langen Zeitraum. Die Betriebsleiterin vermutete die

bekannt ist – in der Praxis sechs bis acht Quellen, die vorher

wesentliche züchterische Baustelle bei Fundament und Klauen.

noch nie gemeinsam in einer Tabelle standen. Betrachtet wer‐

Die systematische Auswertung lenkte den Blick stärker auf das

den je nach Datenlage Leistung und Lebensleistung, funktionale

Euter und auf die Eignung einzelner Kühe für das vorhandene

Merkmale wie Fruchtbarkeit, Gesundheit und Nutzungsdauer,

Melksystem. Besonders aufschlussreich waren unscheinbare

Exterieur und Eignung für das vorhandene Melksystem, die

Einträge wie „Sonst gute Kuh." Wenn eine grundsätzlich leis‐

genetische Struktur mit Kuhfamilien, Vaterlinien und Verwandt‐

tungsfähige Kuh gehen muss, weil einzelne Merkmale nicht

schaftsgrad sowie das Abgangsgeschehen.

zum Produktionssystem passen, verändert das ein Zuchtziel.

Was der Betrieb zurückbekommt: eine Einordnung auf einen

In einer anderen Analyse schien sich eine Häufung bestimmter

Blick in Form eines schriftlichen Auswertungsberichtes und als

Probleme in einzelnen Kuhfamilien abzuzeichnen. Züchterisch

interaktives Dashboard – Niveau, größte Stärke, größte Schwä‐

wäre das hochinteressant gewesen. Die statistische Gegenprü‐

che; einen Merkmalsabgleich gegen die eigenen Muss-Werte;

fung zeigte, dass die Häufung auch zufällig entstanden sein

drei bis fünf konkrete genetische Hebel für diesen Betrieb; ein

konnte – und damit nicht zur Grundlage einer Zuchtentschei‐

Bild

dung werden durfte. Beide Ergebnisse gehören zusammen: Das

der

Inzuchtsituation

mit

Risikobereichen

und

Linienkonzentration (Abb. 1). Ein Grundsatz dabei: Jede Aussage bekommt eine Belastbar‐

eine zeigt, was eine Analyse leisten kann, das andere, wo sie schweigen muss.

keitsstufe. Was belegt ist, wird belegt genannt. Was berechnet

Der Nutzen: Der Betrieb erhält erstmals eine konsolidierte,

wurde, heißt berechnet. Was die Daten nicht hergeben, wird als

datenbasierte Sicht darauf, was die Stärken und Schwächen sei‐

offen gekennzeichnet – nicht als Befund verkauft. Fehlende

ner Herde sind – nicht nach Gefühl, sondern nach seinen eige‐

Werte erscheinen als Strich und werden nie geschätzt. Kein

nen Aufzeichnungen. Erst wenn die Fakten benannt sind, lässt

Teilbestand gilt als ganze Herde.

sich beurteilen, was züchterisch, über die Fütterung oder über

Aus den Pilotbetrieben: Ein Fleckviehbetrieb hatte über dreizehn Jahre die Abgänge von 668 Kühen dokumentiert – nicht wissen‐

das Management anzugehen und zu lösen ist. Alle drei Wege kosten unterschiedlich viel.

schaftlich, teilweise in freier Sprache und Mundart, aber über

KI & ZUCHT

WERKZEUG

Flexi-Herdenindex° Ziel: Eine Rangliste, die das Zuchtziel dieses Betriebs abbildet – nicht das der Rasse.

Abb. 2: Dieselbe Bullenliste, zwei Rangfolgen. Bulle E steht nach RZG auf Rang 5 – nach der Gewichtung dieses Betriebs auf Rang 2. Nicht die Zuchtwerte haben sich verändert, sondern die Frage.

Offizielle Gesamtzuchtwerte wie RZG, GZW oder TPI bündeln

rung verfehlt, taucht gar nicht erst auf. Nicht die Genetik eines

viele Merkmale zu einem definierten Zuchtziel und ermöglichen

Tieres verändert sich – seine Bedeutung für diesen Betrieb

Selektion über eine ganze Population. Diese Gewichtung ist für

verändert sich.

die Rasse gemacht. Ein Robotermelkbetrieb mit knappen Auf‐ zuchtplätzen und ein Melkstandbetrieb mit Zuchtviehverkauf brauchen unterschiedliche Kühe – bekommen aber dieselbe Rangliste. Der Flexi-Herdenindex° ersetzt keinen offiziellen Zuchtwert und verändert keinen. Er nimmt die vorhandenen Zuchtwerte und gewichtet sie nach dem, was der Betrieb tatsächlich braucht. Muss-Kriterien wirken dabei als Filter vor der Rangierung, nicht als eingerechnetes Gewicht: Ein Bulle, der eine Grundanforde‐

Anwendbar auf drei Tiergruppen: auf die eigenen Kühe, wenn entschieden wird, welche Tiere die nächste Generation prägen sollen; auf die eigenen Jungrinder, wenn Aufzuchtplätze renta‐ bel genutzt werden sollen; und auf Bullenlisten für den Einsatz in der eigenen Herde, unabhängig vom Anbieter. Aus den Pilotbetrieben: In einem Betrieb war ein sehr hoch bewerteter Bulle im eigenen Spermatank zu finden. Nach klassi‐ scher Rangierung wäre sein verstärkter Einsatz naheliegend gewesen. Für das Merkmal, das die Herdenanalyse zuvor als besonders relevant ausgewiesen hatte, brachte er jedoch nicht

KI & ZUCHT

die gewünschte Verbesserung. Andere Bullen passten besser.

zuständig gewesen wären, sagten dort nichts voraus. Zwei ganz

Der Bulle war damit nicht schlecht – es waren zwei

andere Merkmale taten es – statistisch abgesichert und mit

verschiedene Fragen.

Gegenprobe. Ein Zuchtwert ist nicht automatisch für ein

Zwei Ranglisten derselben Herde unterscheiden sich erheblich,

Problem zuständig, nur weil er so heißt.

je nachdem ob nach Gesamtindex oder nach Betriebsbedarf

Der Nutzen: Der Betrieb selektiert auf die Merkmale, die bei ihm

sortiert wird. In den Pilotbetrieben stimmten von den jeweils

nachweislich wirken – statt auf die, die dem Namen nach pas‐

zwanzig bestplatzierten Tieren oft nur wenige überein (Abb. 2).

sen müssten. Bei knappen Aufzuchtplätzen wird das unmittel‐

Eine weitere Prüfung führte zum vielleicht überraschendsten Ergebnis der bisherigen Arbeit: Ausgerechnet die Zuchtwerte,

bar wirtschaftlich: Jeder Platz, den ein Tier belegt, steht einem anderen nicht mehr zur Verfügung.

die nach ihrem Namen für das Hauptproblem eines Betriebs

WERKZEUG

Flexi-Mating° Ziel: Für jede einzelne Kuh der passende Bulle, ohne das Herdenziel aus dem Blick zu verlieren.

Abb. 3: Auszug aus einer Anpaarungsempfehlung – je Kuh drei rangierte Vorschläge mit Begründung, ausgewiesenem Kompromiss und Inzuchtprüfung für genau diese Paarung.

Jede Kuh wird einzeln betrachtet: Was fehlt ihr, was bringt sie

Zwei Regeln sind fest eingebaut. Jede Kuh bekommt mehrere

mit, mit wem ist sie verwandt? Geprüft wird für jede Kuh-Bullen-

rangierte Vorschläge mit Begründung – nie nur einen Namen

Kombination der Inzuchtgrad, Erbfehler und genetische Beson‐

und nie die Antwort, es gebe keinen passenden Bullen. Und ein

derheiten, die konkreten Stärken und Schwächen dieser Kuh

betrieblich definiertes Einsatzlimit je Bulle begrenzt die

sowie die Vorgaben des Betriebs zu Spermatyp und Nachzucht‐

Konzentration einzelner Linien (Abb. 3).

bedarf.

Diese zweite Regel hat einen konkreten Ursprung. Auf einem Red-Holstein-Betrieb waren die Anforderungen des Zuchtziels so konsequent als harte Ausschlussgrenzen übertragen wor‐

KI & ZUCHT

den, dass beim ersten Durchlauf für 96 von 101 Kühen kein pas‐

Aus der Praxis entstanden: Ein Landwirt wandte ein, dass er mit

sender Bulle mehr übrigblieb. Mathematisch erklärbar, für den

zu hohem Fleischsperma-Anteil in zwei Jahren keine Remonte

Betrieb wertlos. Heute wird strikt zwischen echten Ausschluss‐

mehr habe. Er hatte recht. Heute wird der tatsächliche Nach‐

kriterien – falscher Spermatyp, Trägerkonflikt, zu hoher Inzucht‐

zuchtbedarf berechnet und der Fleischsperma-Anteil gedeckelt,

grad – und Merkmalen unterschieden, bei denen abgewogen

bevor besamt wird.

wird.

Der Nutzen: Die Zuordnung ist nachvollziehbar begründet und

Was ein Bullenname nicht verrät: In einem Pilotbetrieb wirkten

lässt sich am Stall erklären – gegenüber Mitarbeitern ebenso

einzelne Kombinationen völlig unauffällig – unterschiedliche

wie gegenüber dem Besamungstechniker. Eine Empfehlung, die

Namen, scheinbar ausreichend Abstand zwischen den Linien.

sagt, was verbessert werden soll, welche Stärke erhalten blei‐

Erst der Abgleich der Vorfahren zeigte engere gemeinsame

ben muss und wo der Kompromiss liegt, kann fachlich geprüft

Abstammungen. Die zehn häufigsten Ahnen stellten dort

und begründet verworfen werden. Ein Bullenname allein kann

zusammen mehr als vierzig Prozent des Genpools. Die Ver‐

das nicht.

wandtschaftsanalyse ist deshalb fester Bestandteil der Anpaa‐ rungslogik und keine Zusatzoption: Ein unerwünschter Inzucht‐ anstieg lässt sich in der nächsten Generation nicht zurückneh‐

Die mathematisch perfekte Lösung ist wertlos, wenn sie im Stall nicht funktioniert.

men.

und der Frage an einen Chatbot: „Welchen Bullen würdest du nehmen?" Künstliche Intelligenz hat dabei eine klare, begrenzte Rolle. Sie hilft, große und sehr unterschiedliche Datenbestände zusam‐ menzuführen, Zusammenhänge sichtbar zu machen und Ergebnisse verständlich aufzubereiten. Sie kennt den Betrieb nicht aus eigener Anschauung, sie trägt keine Verantwortung, und sie darf eine Vermutung nicht zum Befund erklären, nur weil diese plausibel klingt. Die Daten beschreiben die Herde. Die Rechenmodelle strukturieren und vergleichen. Der Züchter entscheidet. Drei Werkzeuge, die aufeinander aufbauen.

Was die Pilotbetriebe gezeigt haben – und was noch offen ist

Was die drei Werkzeuge verbindet Der eigentliche Unterschied zu einzelnen Auswertungen liegt nicht in den Werkzeugen selbst, sondern in ihrer Verbindung. Jeder Schritt übergibt sein Ergebnis strukturiert an den nächs‐ ten: die Gewichtung der Merkmale, die Muss-Schwellen, die Verbesserungsbereiche, der Nachzuchtbedarf. Nichts wird abgetippt, nichts doppelt eingegeben. Vom Zuchtziel bis zur einzelnen

Kuh-Bullen-Kombination

bleibt

nachvollziehbar,

warum ein Vorschlag so aussieht, wie er aussieht.

Standardisierung und Rangierung werden deterministisch und reproduzierbar gerechnet – nicht sprachlich erzeugt. Relative Werte und absolute Werte werden dabei unterschiedlich behandelt; eine naive Addition wäre fachlich falsch. Bullen unterschiedlichen

Zuchtsystemen

werden

getrennt

bewertet und als übertragen gekennzeichnet, niemals in einer gemeinsamen Rangliste vermischt. Das ist der praktische Unterschied zwischen einer systematischen Zuchtplanung KI & ZUCHT

einen Befund hervor, mit dem vorher niemand gerechnet hatte. In einem Betrieb lautete das Ergebnis der Bullenaus‐ wahl, dass der vorhandene Spermavorrat den anstehenden Bedarf weitgehend deckte und nur in einem Bereich eine Lücke bestand – eine umfangreiche Einkaufsliste war nicht nötig. In beinahe jeder Analyse standen zudem Stärken am Anfang, die dem Betriebsleiter gar nicht bewusst waren und die sich beim Optimieren eines anderen Merkmals unbemerkt

Ebenso wichtig ist die Trennung der Ebenen. Gewichtung,

aus

In vier von fünf Betrieben brachte die Analyse mindestens

verlieren lassen. Ebenso oft musste nicht der Betrieb umdenken, sondern die Rechenlogik geändert werden. Eine Züchterin hielt eine Aus‐ schlussregel für zu scharf – sie hätte Bullen aussortiert, die sie aus Erfahrung für passend hielt. Sie hatte recht; aus der harten Mindestanforderung wurde ein Zielkorridor mit Ober‐ grenze. Ein anderer Züchter warnte davor, durch zu starke Optimierung eine immer gleichförmigere Herde zu erzeugen.

Auch das stimmte: Eine Regel bevorzugte breit einsetzbare

Zweitens: betriebliche Veränderungen. Der Einstieg in ein

Bullen so stark, dass genau die Spezialisten herausfielen, die

automatisches Melksystem, eine geplante Bestandsvergröße‐

eine bestimmte Schwäche hätten korrigieren können. Sie

rung, knapper werdende Aufzuchtplätze, ein höherer Anteil

wurde ersetzt. Ein Betriebsleiter fragte lediglich, woher eine

gesexten Spermas oder von Fleischrassebesamungen, eine

Zahl komme – und deckte damit eine Verknüpfung über Tier‐

Neuausrichtung des Zuchtziels. Solche Veränderungen ver‐

namen statt über Ohrmarkennummern auf. Seitdem wird aus‐

schieben die Anforderungen an die Kuh – und damit die Frage,

schließlich über die Lebensnummer verknüpft.

welche Genetik künftig zum Betrieb passt. Zucht wirkt lang‐

Ehrlich dazu gehört, was noch nicht belegt ist. Die ersten nach diesem Verfahren angepaarten Kälber sind noch nicht gebo‐

sam: Wer erst nach dem Umbau bemerkt, dass sein Zuchtziel noch das alte ist, hat eine Generation verloren.

ren. Für eine belastbare Aussage über zusätzlichen Zuchtfort‐

Drittens: systematische Weiterentwicklung. Herden, in denen

schritt reichen fünf Betriebe und der bisherige Beobachtungs‐

über Jahre viele Bullen und Linien eingesetzt wurden und in

zeitraum nicht aus. Deshalb wird von Anfang an dokumentiert,

denen Abstammung, Verwandtschaft, genetische Konzentra‐

was erwartet wurde – sonst lässt sich später nichts verglei‐

tion und der vorhandene Spermavorrat einmal im Zusammen‐

chen. Der nächste Entwicklungsschritt ist die Validierung an

hang betrachtet werden sollen – gerade dann, wenn Genetik

größeren realen Datensätzen. Gerade bei KI-Anwendungen in

unterschiedlicher Anbieter oder Zuchtsysteme genutzt wird.

der Tierzucht gehört es zur fachlichen Seriosität, zwischen

Und ausdrücklich auch züchterisch bereits gut aufgestellte

dem zu unterscheiden, was heute funktioniert, und dem, was

Betriebe. Nicht jede Analyse muss eine Schwäche finden. Sie

erst noch nachgewiesen werden muss.

kann bestätigen, dass eine Strategie trägt, und sie kann Stär‐

Nicht der Algorithmus entscheidet, ob das Verfahren trägt. Die Kühe zeigen es.

ken benennen, die dem Betriebsleiter selbst nicht bewusst waren – in beinahe jeder Pilotanalyse war genau das der Fall. Wer diese Stärken kennt, kann sie bei der nächsten Selekti‐ onsentscheidung bewusst bewahren, statt sie beim Optimie‐ ren eines anderen Merkmals unbemerkt zu verlieren. Quer über alle drei Ausgangslagen stehen am Ende dieselben Fragen: – Welche Eigenschaften machen meine wirtschaftlich und funktional besten Kühe tatsächlich aus? – Welche Tiere sollen die nächste Generation prägen – und welche Jungrinder behalte ich, wenn die Plätze knapp wer‐

Fünf Betriebe, fünf Ausgangslagen: Struktur schlägt Schema.

den? – Welche Merkmale begrenzen meine Herde, und sind sie züchterisch überhaupt beeinflussbar?

Für welche Betriebe sich das lohnt Zuchtplanung 360° richtet sich nicht nur an Betriebe mit einem offensichtlichen Problem. Interessant ist der Ansatz überall dort, wo vorhandene Daten, züchterische Ziele und konkrete Entscheidungen stärker miteinander verbunden wer‐ den sollen. Aus den bisherigen Analysen lassen sich drei Ausgangslagen unterscheiden.

– Passen die Bullen, die ich heute einsetze, zu meinem betrieblichen Zuchtziel – und deckt mein Spermavorrat den kommenden Bedarf? – Wie breit ist meine genetische Basis, und wo entstehen Verwandtschaftsrisiken? – Welche Kuh braucht mein Betrieb in fünf oder zehn Jah‐ ren?

Erstens: offene Fragen im Bestand. Kühe scheiden früher aus

Nicht jeder Betrieb braucht dafür denselben Umfang. Die Ana‐

als gewünscht, und die Ursachen sind nicht eindeutig. Es wer‐

lyse richtet sich nach der Fragestellung und nach den tatsäch‐

den mehr Färsen aufgezogen, als langfristig gebraucht wer‐

lich verfügbaren Daten. Ein vollständig genotypisierter

den. Oder es ist unklar, welche Tiere die nächste Generation

Bestand eröffnet andere Möglichkeiten als eine Herde, in der

besonders prägen sollten. Das ist der naheliegende Anlass –

vor allem Leistungs-, Abstammungs- und Abgangsdaten

und der, bei dem die eigenen Daten am häufigsten überra‐

vorliegen. Beides ist auswertbar.

schen. Der Fleckviehbetrieb mit den 668 dokumentierten Abgängen suchte seine wesentliche Baustelle an einer ande‐ ren Stelle, als seine eigenen Aufzeichnungen sie auswiesen.

Der entscheidende Punkt ist deshalb nicht, ob ein Betrieb ein Problem hat. Sondern ob er seine züchterischen Entscheidun‐ gen auf eine klarere, betriebsindividuelle Grundlage stellen

KI & ZUCHT

möchte.

Weitere Pilotbetriebe gesucht

irgendjemand über Bullen redet.

DIE DREI WERKZEUGE AUF EINEN BLICK

Nach den ersten fünf Herden geht die Entwicklung in die

Herdenanalyse 360° – Standortbestimmung

nächste Phase. Gesucht werden weitere Milchviehbetriebe,

Wo steht die Herde wirklich? Welche Stärken müssen erhal‐

ausdrücklich rassenübergreifend: Neben Holstein-, Red Hol‐

ten werden, welche Faktoren begrenzen sie, und welche

stein- und Deutschem Fleckvieh- kommen auch Braunvieh/

davon sind züchterisch beeinflussbar?

Brown Swiss- und Jersey-Herden in Frage.

Grundlage: MLP, Zuchtwerte, Abstammung, Melksystem- und

Gesucht werden ganz normale Betriebe mit unterschiedlichen Ausgangssituationen, Zuchtzielen, Größen und Datengrundla‐ gen: Betriebe mit und ohne flächendeckende Genomik, Robo‐

Herdenmanagementdaten, Abgangsgeschehen, genomische Daten und andere sofern vorhanden. Flexi-Herdenindex° – Zielsetzung und Rangierung

termelkbetriebe ebenso wie konventionelle Melksysteme,

Welche Tiere und welche Genetik passen zum Zuchtziel die‐

zuchtorientierte Herden ebenso wie klassische Produktions‐

ses Betriebs? Betriebsspezifische Gewichtung auf Basis des

betriebe. Ein Betrieb ohne eine einzige genotypisierte Kuh war

definierten Herdenzuchtziels und der offiziellen Zuchtwerte,

in der bisherigen Arbeit einer der aufwendigsten Fälle – aus‐

mit Muss-Kriterien als vorgelagertem Filter.

wertbar war er trotzdem, weil realisierte Leistungsdaten, Melk‐

Anwendbar auf: eigene Kühe, eigene Jungrinder, Bullenlisten

systemdaten, Abstammungen und Abgangsaufzeichnungen

unabhängig vom Anbieter.

die Lücke tragen.

Flexi-Mating° – Einzelanpaarung

Der Betrieb erhält eine vollständige Analyse seiner Herde, ein

Welcher Bulle passt zu welcher Kuh – und warum? Mehrere

betriebsindividuelles Zuchtziel, eine eigene Rangierung und

rangierte Vorschläge je Kuh mit Begründung, Inzuchtprüfung

konkrete Anpaarungsvorschläge – sowie die Werkzeuge, mit

je Paarung, betriebliches Einsatzlimit je Bulle.

denen er danach allein weiterarbeiten kann. Im Gegenzug flie‐

Berücksichtigt: Kuhprofil, Herdenziel, Verwandtschaft,

ßen seine Rückmeldungen unmittelbar in die Weiterentwick‐

Erbfehler, Spermatyp, Nachzuchtbedarf.

lung ein. So ist bisher jede wesentliche Verbesserung entstan‐

Anbieter- und zuchtorganisationsunabhängig.

den.

Weitere Informationen: www.dairytalk.info/zuchtplanung-360

Ein erstes Gespräch dient zunächst nur dazu, die Fragestel‐ lung und die vorhandene Datenbasis zu klären. Bevor

QUELLEN (AUSWAHL) ICAR (International Committee for Animal Recording): Guidelines for dairy cattle recording und Section on Functional Traits. vit Verden: Zuchtwertschätzung Milchrinder – Methodenbeschreibung und laufende Schätzergebnisse. ZAR/ZuchtData: Zuchtwertschätzung Fleckvieh – Gesamtzuchtwert und Teil‐

Fleckscore: Lineare Exterieurbewertung beim Fleckvieh. Wright, S.: Coefficients of inbreeding and relationship – methodische Grundlage der Verwandtschaftsberechnung. Praxisgrundlage: Auswertungen und Erfahrungswerte aus der Beratungspraxis des Autors, 2026.

zuchtwerte.

KI & ZUCHT

K I & Z U C HT · DAT E N R E C HT E

My Animals – My Data? Datensouveränität in der modernen Rinderzucht – zwischen EU Data Act, Genossenschaftslogik und der Frage, wer über die wertvollste Ressource der Zukunft entscheidet

H E L M U T D E M M E L H U B E R | U N T E R N E H M E N S B E R AT E R U N D H O L S T E I N Z Ü C H T E R

Unsere Kühe produzieren heute nicht mehr nur

Daten kontrolliert, kontrolliert einen erheblichen Teil

Milch. Sie produzieren Daten. Jede Kalbung, jede

der Zukunft der Rinderzucht. Und genau deshalb ist

Besamung, jede Milchkontrolle, jeder genomische

die Frage, wer über die Nutzung dieser Daten ent‐

Test, jede Aktivitätsmessung, jede Klauenbehand‐

scheiden darf, längst keine technische Frage mehr.

lung – alles hinterlässt digitale Spuren, die zuneh‐

Sie ist eine strategische, rechtliche und im Kern

mend zum wirtschaftlichen Wert werden. Wer diese

genossenschaftspolitische Frage.

1. Die Kuh wird zum Datengenerator Früher bestand die Zuchtakte einer Kuh aus wenigen hand‐ schriftlichen Einträgen: Abstammung, Kalbedatum, Milch‐ menge. Heute können für ein einziges Tier Tausende von

haupt entstehen – und wer an ihrer Entstehung beteiligt ist.

D AT E N K AT E G O R I E N I N D E R M O D E R N E N R I N D E R Z U C H T

Tierdaten

Datenpunkten gespeichert sein – von der Gewebeprobe bei

• Abstammung, Leistungsprüfung, Exterieur, Fruchtbarkeit,

der Geburt über tägliche Sensormessungen am Melkroboter

Gesundheitsdaten

bis zur genomischen Zuchtwertschätzung mit mehreren

Genomdaten

hunderttausend SNP-Markern.

• SNP-Profile, Haplotypen, genomische Zuchtwerte (RZG und

Diese Verdichtung ist kein Randphänomen. Sie ist das Ergeb‐

Teilwerte)

nis einer technologischen Transformation, die in den letzten

Betriebsdaten

zehn Jahren alle Bereiche der Milchviehhaltung erfasst hat: Genomik, Precision Farming, automatisierte Melk- und Fütte‐ rungssysteme, Klauensensoren, Aktivitätsmessung, Brunster‐

• Melkroboterprotokolle, Fütterungsdaten, Sensorik, Klauenpflege, Gruppenmanagement

kennung, Gesundheitsmonitoring. Jede dieser Technologien

Beratungsdaten

erzeugt Daten. Und jede dieser Datenkategorien hat einen

• Anpaarungslisten, Selektionsentscheidungen, Managemen‐

Wert – nicht nur für den einzelnen Betrieb, sondern für Besa‐

tempfehlungen

mungsstationen,

Zuchtorganisationen,

Softwareanbieter,

Beratungsunternehmen und zunehmend auch für KI-basierte Analysesysteme.

Populationsdaten • Aggregierte Daten aus Referenzpopulationen, Schätzpara‐ meter für Zuchtwertmodelle

Die Milch bleibt im Tank und wird nach wenigen Tagen bezahlt. Die Daten bleiben in Datenbanken – und ihr Wert kann über Jahrzehnte steigen.

Diese Kategorien unterscheiden sich grundlegend – nicht nur technisch, sondern auch rechtlich und wirtschaftlich. Genomi‐

K E R N S AT Z

sche Rohdaten entstehen unmittelbar am Tier. Genomische Zuchtwerte entstehen erst durch die Verknüpfung dieser Roh‐

Daten sind kein Nebenprodukt der modernen

daten mit einer Referenzpopulation und einem statistischen

Milchwirtschaft. Sie sind ein eigenständiger

Modell, das die Zuchtorganisation entwickelt und betreibt. An

Produktionsfaktor – und ihr wirtschaftlicher Wert wird

dieser Unterscheidung hängt die gesamte Debatte über

weiter wachsen.

Datenzugang und Datensouveränität. Wer erzeugt diese Daten eigentlich: der Landwirt, die Kuh, die Genossenschaft, das Labor oder der Algorithmus? Die ehrliche Antwort lautet: alle zusammen. Und genau darin liegt das Problem.

K E R N S AT Z

Daten entstehen nicht an einem einzigen Punkt – sie entstehen entlang einer ganzen Wertschöpfungskette. Wer nur auf den Anfang oder das Ende dieser Kette schaut, greift zu kurz.

Die Herde wird lesbar — die Frage ist, für wen.

3. Die Datenwertschöpfungskette 2. Welche Daten entstehen – und wer erzeugt sie?

Um zu verstehen, warum die Datendebatte so komplex ist,

Bevor man über Rechte an Daten sprechen kann, muss man

wert – und auf die Frage, wer an welcher Stelle Wert erzeugt

verstehen, welche Daten in der modernen Rinderzucht über‐

KI & ZUCHT

lohnt ein Blick auf die gesamte Kette vom Tier bis zum Zucht‐ und wer an diesem Wert partizipiert.

Tier & Landwirt

Probe & Labor

Datenbank

Algorithmus

Zuchtwert

Beratung

Bullenverkauf

Rohdaten

SNP-Profil

Speicherung

Modell

RZG-Wert

Anpaarung

Umsatz

Landwirt

Labor

Organisation

Berater / Org.

Besamungsstation

An jeder Stufe dieser Kette entsteht Wert – und an jeder Stufe

Zugriffsrechte

ist ein anderer Akteur beteiligt. Der Landwirt liefert das Tier

• Wer darf auf die Daten zugreifen und in welchem Format?

und die Probe. Das Labor liefert das SNP-Profil. Die Organisa‐ tion liefert die Datenbank, den Algorithmus und den berechne‐ ten Zuchtwert. Der Berater nutzt diesen Wert für Anpaarungs‐

Zunehmend durch den EU Data Act geregelt. Datenportabilität

empfehlungen. Die Besamungsstation verkauft auf dieser

• Das Recht, eigene Daten in einem maschinenlesbaren

Grundlage Sperma.

Format zu erhalten und weiterzugeben.

Die spannende Frage – und sie ist gleichzeitig die unbequeme – lautet: Wer partizipiert an diesem Wert? Und proportional zu welchem Beitrag? Für den Landwirt stellt sich das so dar: Er bezahlt den Gen‐ test. Er hält das Tier. Er trägt das wirtschaftliche Risiko. Er finanziert über Mitgliedsbeiträge und Prüfgebühren einen erheblichen Teil der Datenerfassung. Am Ende erhält er ein

Aus der DSGVO bekannt; der EU Data Act erweitert dieses Prinzip erheblich. Datensouveränität • Das übergeordnete Prinzip: Wer entscheidet über die Nutzung von Daten? Nicht notwendigerweise der Erzeuger – aber zunehmend ein politisches Ziel.

PDF oder eine Ansicht im Datenportal. Wer die Daten in einem maschinenlesbaren Format für eigene Auswertungen nutzen möchte, stößt oft an Grenzen.

Die eigentliche Frage lautet deshalb nicht: Wem gehören die Daten? Sie lautet: Wer darf über die Nutzung der Daten ent‐ scheiden? Das ist ein entscheidender Unterschied – und er ist

K E R N S AT Z

der Ausgangspunkt des europäischen Data Act.

Wer den Rohstoff liefert, sollte zumindest mitbestimmen können, was mit ihm passiert. Das ist kein radikaler Anspruch – das ist Fairness.

K E R N S AT Z

Wem etwas gehört, ist eine Eigentumsfrage. Wer darüber entscheiden darf, ist eine Machtfrage. In der Datenwirtschaft des 21. Jahrhunderts geht es fast

4. Wem gehören Daten überhaupt? Die juristische Realität

immer um die zweite.

Die meisten Landwirte würden spontan antworten: Die Daten meines Tieres gehören mir. Diese Intuition ist verständlich – und juristisch weitgehend falsch. Anders als ein Stall, ein Traktor oder eine Kuh sind Daten im deutschen und europäischen Recht keine Sache. Es gibt kein klassisches Eigentum an Daten. Juristen sprechen deshalb heute präziser von Nutzungsrechten, Zugriffsrechten, Daten‐ portabilität und Datensouveränität – vier Begriffe, die jeweils auf unterschiedliche Aspekte der Kontrolle über Daten abzie‐ len.

VIER JURISTISCHE SCHLÜSSELBEGRIFFE

Jeder Sensor erzeugt einen Anspruch.

Nutzungsrechte • Wer darf die Daten für welche Zwecke verwenden? Ergibt sich häufig aus Verträgen und AGB.

KI & ZUCHT

• Genomische Rohdaten (SNP-Profile) → Zugangsrecht des Landwirts sehr wahrscheinlich

5. Was sagt die EU? Der Data Act und seine Bedeutung für die Rinderzucht

• Berechnete Zuchtwerte → Zugangsrecht wahrscheinlich,

Am 11. Januar 2024 ist der EU Data Act in Kraft getreten; seit

• Referenzpopulation und Algorithmus → bleiben bei der

dem 12. September 2025 gilt er unmittelbar in allen Mitglieds‐

Organisation

Modellschutz bleibt

taaten. Er ist das bislang umfassendste Regelwerk der Euro‐ päischen Union zur Frage, wer auf Daten zugreifen darf, die durch die Nutzung digitaler Produkte und Dienste entstehen.

Für die organisierte Rinderzucht bedeutet das konkret: Der

Ursprünglich dachte man dabei vor allem an Landmaschinen,

Anspruch eines Landwirts, die genomischen Rohdaten seines

Traktoren, Melkroboter und Sensorik – also an den Bereich

Tieres in einem CSV-Format zu erhalten und für eigene Aus‐

Smart Farming. Aber die dahinterstehende Philosophie ist

wertungen zu nutzen, ist unter dem Data Act deutlich stärker

weiter.

fundiert als bisher. Das ist keine Bedrohung für die Organisati‐

Der Data Act formuliert einen klaren Grundsatz: Wer ein Pro‐ dukt oder einen Dienst nutzt und dabei Daten erzeugt, soll auf

onen – aber es ist eine Veränderung, auf die sie sich einstellen müssen.

diese Daten zugreifen können. Er soll entscheiden können, wem er Zugang gewährt. Und er soll nicht strukturell von ein‐

K E R N S AT Z

zelnen Anbietern abhängig gemacht werden, die seine Daten

Der EU Data Act gibt dem intuitiven

kontrollieren.

Gerechtigkeitsempfinden der Landwirte erstmals eine

Konkret verlangt der Data Act von Herstellern und Plattform‐ betreibern unter anderem, Nutzern den Zugang zu Daten in maschinenlesbaren Formaten zu ermöglichen und Daten‐

rechtliche Grundlage. Das ist kein Angriff auf die Organisationen – es ist eine Neujustierung von Zugangsbedingungen.

wechsel zu anderen Anbietern zu erleichtern. Geschützte Algorithmen und daraus abgeleitete Erkenntnisse können dabei weiterhin unter Geschäftsgeheimnisschutz fallen – die Rohdaten, die der Nutzer selbst erzeugt hat, jedoch nicht ohne weiteres.

6. Die Gegenargumente der Zuchtorganisationen – und warum sie berechtigt sind Eine faire Analyse dieses Themas muss die Gegenposition

D E R E U D ATA A C T – K E R N A U S S A G E N F Ü R D I E R I N ‐

ernst nehmen. Die Zuchtorganisationen haben nachvollzieh‐

DERZUCHT

bare Argumente – und sie sind nicht nur Ausdruck von

Was der Data Act verlangt:

Eigeninteresse.

• Nutzer erhalten Zugang zu den Daten, die sie durch

Ein genomischer Zuchtwert entsteht nicht allein durch die

Nutzung eines Systems erzeugen

Haarprobe einer Kuh. Dahinter stehen riesige Referenzpopula‐

• Daten müssen in maschinenlesbaren, interoperablen

tionen, die über Jahrzehnte aufgebaut wurden, aufwändige

Formaten bereitgestellt werden

Rechenzentren, wissenschaftliche Modelle, die kontinuierlich

• Anbieter dürfen den Datenwechsel zu Wettbewerbern nicht

kalibriert werden, und erhebliche Investitionen in Datenquali‐

strukturell behindern

tätssicherung und Infrastruktur. Ohne diese kollektive Infras‐

• Datenweitergabe an Dritte liegt in der Entscheidungshoheit des Nutzers

truktur wäre die genomische Zuchtwertschätzung nicht mög‐ lich – das SNP-Profil eines einzelnen Tieres hätte ohne Refe‐ renzpopulation keinen interpretierbaren Wert.

Was der Data Act ausdrücklich nicht verlangt: • Offenlegung proprietärer Algorithmen und Berechnungsmo‐ delle • Offenlegung von Betriebsgeheimnissen der datenverarbei‐ tenden Organisation • Recht auf Zugang zu aggregierten Populationsdaten

Die Organisationen argumentieren deshalb zu Recht: Die Roh‐ daten stammen vom Landwirt. Die daraus berechneten Zucht‐ werte sind das Ergebnis unserer Arbeit und unserer Investitio‐ nen. Diesen Standpunkt erkennt auch der EU Data Act ausdrü‐ cklich an – Algorithmen und abgeleitete Erkenntnisse sind weiterhin schutzfähig.

anderer Betriebe Für die Rinderzucht bedeutet das:

KI & ZUCHT

Das Problem entsteht nicht, wenn Organisationen ihre Algo‐ rithmen schützen. Das Problem entsteht, wenn Organisatio‐

nen den Zugang zu den eigenen Rohdaten des Landwirts mit demselben Argument verweigern – obwohl diese Daten gar nicht ihr geistiges Eigentum sind.

WAS LEGITIM IST – UND WO DIE GRENZE LIEGT

Legitim: Schutz der eigenen Berechnungsmodelle und Algo‐ rithmen Legitim: Schutz aggregierter Populationsdaten anderer Betriebe Am Ende steht das Tier, nicht die Datei.

Legitim: Schutz der Zuchtwert-Infrastruktur vor kostenlosem Trittbrettfahren Nicht legitim: Verweigerung des Zugangs zu tierindividuellen

7. Drei Zukunftsszenarien – und welches wahrscheinlich ist

Rohdaten des zahlenden Mitglieds Nicht legitim: Strukturelle Abhängigkeit durch proprietäre

Wie könnte die Datenwelt der Rinderzucht in zehn Jahren aus‐

Datenformate ohne fachliche Begründung

sehen? Es gibt im Wesentlichen drei Szenarien – und sie

Nicht legitim: Datenhaltung als Mitgliederbindungsinstru‐

unterscheiden sich erheblich in den Konsequenzen für Land‐

ment statt als Serviceleistung

wirte, Organisationen und die Zucht insgesamt.

K E R N S AT Z

Organisationen, die ihre Modelle schützen, handeln richtig. Organisationen, die die Daten ihrer Mitglieder schützen – vor ihren eigenen Mitgliedern –, verwechseln Verwahrung mit Eigentum.

Merkmal

Modell A – Geschlossene Welt

Modell B – Kontrollierte Offenheit

Modell C – Volle Souveränität

Datenzugang

Nur über Organisation

CSV-Export auf Anfrage

Landwirt verwaltet selbst

Beraterwahl

Nur Verbandberater

Externe Programme zugelassen

Freie Wahl aller Dienstleister

Datenweitergabe

Entscheidet Organisation

Entscheidet Landwirt

Innovationsoffenheit

Gering

Mittel

Hoch

Datensicherheit

Hoch (zentral)

Mittel

Hängt vom Landwirt ab

Kompatibel mit EU Data Act

Nein

Modell A – die geschlossene Welt – ist de facto in vielen

und sinnvollste Szenario. Der Landwirt erhält Zugang zu sei‐

Organisationen heute noch die Realität. Sie bietet Stabilität

nen eigenen Tier- und Genomdaten in maschinenlesbaren For‐

und Datenqualitätssicherung, schafft aber strukturelle Abhän‐

maten. Er kann externe Programme nutzen, eigene Auswer‐

gigkeiten, die unter dem EU Data Act zunehmend schwer zu

tungen erstellen und seinen Datenfluss selbst steuern. Die

verteidigen sind.

Organisation schützt weiterhin ihre Modelle und die aggre‐

Modell C – vollständige Datensouveränität des Landwirts – ist theoretisch konsequent, aber praktisch riskant: Wer alle

gierte Populationsebene. Beide Seiten behalten, was ihnen gehört.

Daten dezentral hält, verliert die Referenzpopulation, ohne die genomische Zuchtwertschätzung nicht funktioniert. Dieser Weg würde die Schwäche des Einzelbetriebs gegenüber der kollektiven Infrastruktur wieder sichtbar machen. Modell B – kontrollierte Offenheit – ist das wahrscheinlichste 30

KI & ZUCHT

K E R N S AT Z

Kontrollierte Offenheit ist kein Kompromiss zwischen

Wer seine Mitglieder befähigt, bleibt relevant. Wer ihre

zwei Extremen. Sie ist das Modell, das sowohl der Logik

Daten verwaltet, ohne sie einzubeziehen, wird früher

des EU Data Act als auch der genossenschaftlichen

oder später durch Anbieter ersetzt, die es besser

Grundidee am nächsten kommt.

machen.

8. Die Genossenschaftsfrage: Verwaltung oder Befähigung?

Fazit: Daten sind die Währung der Zukunft – die Frage ist, wer sie prägt

Genossenschaften wurden gegründet, um Landwirten mehr Unabhängigkeit und mehr Marktmacht zu geben. Das war ihre

Die Frage, wem die Daten der modernen Rinderzucht gehören,

Geschäftsgrundlage. Die Frage, ob sie heute noch konsequent

lässt sich juristisch nicht einfach beantworten – und sie lässt

diesem Auftrag folgen, ist keine sentimentale Frage – sie ist

sich auch politisch nicht einfach lösen. Aber sie lässt sich

eine strategische.

ehrlich stellen. Und das ist der erste Schritt.

Im Kontext der Datenwirtschaft stellt sie sich so: Wenn Daten

Die Antwort, die diesem Thema gerecht wird, lautet nicht: Die

die wichtigste Ressource der zukünftigen Rinderzucht werden

Daten gehören ausschließlich dem Landwirt. Sie lautet: Die

– sollten Genossenschaften Daten für ihre Mitglieder verwal‐

Daten entstehen gemeinsam – aber der Landwirt sollte selbst

ten? Oder sollten sie ihre Mitglieder befähigen, diese Daten

entscheiden können, wer sie nutzen darf und in welchem

selbstbestimmt zu nutzen?

Format sie ihm zur Verfügung stehen.

Der Unterschied ist nicht trivial. Eine Organisation, die Daten

Das ist keine radikale Position. Es ist die Grundlage, auf der

verwaltet, trifft Entscheidungen über Zugang, Format und Wei‐

der EU Data Act aufbaut. Es ist die Logik, der die Genossen‐

tergabe. Eine Organisation, die Mitglieder befähigt, schafft

schaften ursprünglich verpflichtet waren. Und es ist die Vor‐

Infrastruktur, erklärt Zusammenhänge, baut Werkzeuge – und

aussetzung dafür, dass die organisierte Rinderzucht in einer

gibt die Kontrolle dorthin zurück, wo die Daten entstanden

datengetriebenen Landwirtschaft weiterhin die zentrale Rolle

sind.

spielen kann, die sie heute noch innehat.

Die erste Rolle ist bequemer. Die zweite ist genossenschaft‐

Die Betriebe der Zukunft werden enorme Mengen wertvoller

lich konsequenter.

Daten produzieren. Wer diese Daten kontrolliert, gestaltet die

Und sie ist auch wirtschaftlich klüger: In einer Welt, in der externe Datenplattformen, KI-basierte Analysedienste und

Rinderzucht mit. Die Frage ist nur, wer das sein soll – und ob die Landwirte dabei wirklich am Steuer sitzen.

internationale Genetikunternehmen zunehmend um den

Wenn Daten die wichtigste Ressource der zukünftigen Rinder‐

Datenzugang der Landwirte konkurrieren, werden Organisatio‐

zucht werden – sollten Genossenschaften Daten für ihre Mit‐

nen, die ihre Mitglieder im Umgang mit Daten stärken, mehr

glieder verwalten oder ihre Mitglieder befähigen, diese Daten

Vertrauen und damit mehr Bindung erzeugen als solche, die

selbstbestimmt zu nutzen?

Daten primär als Ressource der Organisation behandeln.

QUELLEN (AUSWAHL) Verordnung (EU) 2023/2854 des Europäischen Parlaments und des Rates über harmonisierte Vorschriften für einen fairen Datenzugang und eine faire Datennutzung (Data Act), ABl. L 2023/2854. Verordnung (EU) 2016/679 (DSGVO): Artikel 20 – Recht auf Datenübertragbar‐ keit. Europäische Kommission (2022): Data Act – Proposal and Impact Assessment. Brüssel.

VIT (2024): Zuchtwertschätzung Rind – Erläuterungen und Methoden. Verden. Meuwissen, T. H. E. et al. (2001): Prediction of total genetic value using genome-wide dense marker maps. Genetics 157. Europäisches Parlament (2023): Bericht zum Data Governance Act und seiner Anwendung im Agrarsektor. Erfahrungswerte aus der Beratungspraxis und den DairyTalk-Analysen des Autors.

ICAR (2022): Guidelines for genomic data management and interoperability. Rome.

KI & ZUCHT

B E T R I E B & W I R T S C H A F T · FA C H A R T I K E L

Welche Rasse passt zu welchem Betrieb? Holstein, Fleckvieh, Jersey und Braunvieh im betriebswirtschaftlichen Vergleich

H E L M U T D E M M E L H U B E R | U N T E R N E H M E N S B E R AT E R U N D H O L S T E I N Z Ü C H T E R

Früher war die Rassewahl oft eine Frage der Region,

Braunvieh / Brown Swiss verfolgen grundlegend

der Tradition oder schlicht des verfügbaren Besa‐

unterschiedliche Zuchtziele. Wer die falschen Tiere

mungsangebots. Heute ist sie eine strategische Ent‐

in den falschen Stall stellt, verliert Geld. Wer die

scheidung – mit messbaren wirtschaftlichen Konse‐

Passende wählt, gewinnt Stabilität und Ertrag.

quenzen. Holstein, Deutsches Fleckvieh, Jersey und

Vier Rassen – vier Konzepte Die Wahl der passenden Rasse ist eine der folgenreichsten Managemententscheidungen in der Milchviehhaltung. Sie betrifft nicht nur Leistung und Genetik, sondern greift tief in die Betriebswirtschaft ein: Futterkosten, Remontierungsrate, Kälbererlöse, Gesundheitskosten – all das hängt unmittelbar mit der Rasse zusammen. Vier Rassen dominieren die deutschsprachige Milchwirtschaft und verfolgen dabei klar unterschiedliche Konzepte. Die Rasse entscheidet nicht allein. Sie entscheidet mit.

Holstein – maximale Milchleistung bei funktionaler Absicherung Holstein ist die leistungsstärkste Milchrasse weltweit. Geneti‐

Jersey – Effizienz und Inhaltsstoffe im Fokus

sches Potenzial von 10.000 kg Milch und mehr ist heute Stan‐

Jersey-Kühe liefern mit rund 7.000 kg Milch weniger Menge,

dard,

deutlich.

punkten aber mit extrem hohen Inhaltsstoffen: rund 6 % Fett

Moderne Zuchtprogramme gehen dabei längst über die reine

und über 4 % Eiweiß. In inhaltsstofforientierten Auszahlungs‐

Mengensteigerung

systemen

Spitzentiere

überschreiten hinaus:

diese

Marke

Fruchtbarkeit,

Nutzungsdauer,

Eutergesundheit und Stoffwechselstabilität sind integraler Bestandteil der Zuchtziele – in Deutschland abgebildet im RZG, international in TPI und LPI.

und

der

Käserei-Vermarktung

sind

das

entscheidende Vorteile. Die geringe Körpergröße reduziert die Erhaltungskosten spür‐ bar. Jerseys gelten als besonders futtereffizient – ein Argu‐

Der entscheidende Faktor bei Holstein: Die Rasse vergibt

ment vor allem für weidebasierte oder futterknappe Systeme.

Managementfehler

Futterqualität,

Die Kehrseite: schwächere Kälber- und Schlachtwerte sowie

lückenhafte Reproduktionskontrolle oder unzureichende Tier‐

ein deutlicher Nachteil, wenn der Milchpreis primär nach

beobachtung schlagen sich schnell in steigenden Tierarzt-

Litern bezahlt wird.

weniger.

Schwankende

und Remontierungskosten nieder. Wer Holstein erfolgreich hält, braucht ein konsequent geführtes Betriebs- und Gesund‐ heitssystem.

Braunvieh / Brown Swiss – Langlebigkeit und Eiweißleistung

Deutsches Fleckvieh – die wirtschaftliche Allroundkuh

Braunvieh und Brown Swiss nehmen eine Mittelstellung ein,

Das Deutsche Fleckvieh verfolgt ein grundlegend anderes

stein-Kühe häufig nach drei bis vier Laktationen remontiert

Konzept: Balance zwischen Milch, Fleisch und Fitness. Mit

werden, bleiben gut geführte Braunvieh-Herden länger in Leis‐

Leistungen von 7.000 bis über 10.000 kg Milch bei gleichzeitig

tung.

hoher Mastleistung bietet die Rasse eine Kombination, die in

mit klarer Ausrichtung auf Eiweiß und Nutzungsdauer. Die Rasse punktet besonders bei der Lebensleistung: Wo Hol‐

rein literorientierten Vergleichen unterschätzt wird.

Der wirtschaftliche Vorteil zeigt sich oft erst in der Mehrjah‐

Besonders relevant: Fleckvieh-Kälber erzielen auf dem Markt

Gesundheitslage und ein günstiges Kaseinprofil für die Käse‐

deutlich höhere Preise als Holstein-Kälber. In Betrieben, in

verarbeitung summieren sich über die Laktationen.

reskalkulation:

Niedrigere

Remontierungskosten,

stabile

denen Kälbererlöse eine nennenswerte Rolle spielen, ver‐ schiebt sich das Deckungsbeitragsmodell zugunsten von Fleckvieh erheblich. Hinzu kommt eine hohe Robustheit, die Managementfehler besser abfedert.

Direkter Vergleich: Stärken, Schwächen und Betriebsfokus Die folgende Übersicht fasst die zentralen Unterschiede der vier Rassen zusammen:

BE TRIEB & WIRTSCH AF T

Rasse

Zuchtziel

Hauptstärke

Betriebsfokus

Besonderheit

Holstein

Milchleistung + Funktion

Maximale Milch

Intensiver Betrieb

Schnellster Zuchtfortschritt

Dt. Fleckvieh

Balance Milch/Fleisch/Fitness

Vielseitigkeit

Gemischte Systeme

Höchster Kälbererlös

Jersey

Effizienz + Inhaltsstoffe

Fett & Eiweiß

Weide / Effizienz

Höchste Futtereffizienz

Braunvieh/BS

Eiweiß + Langlebigkeit

Nutzungsdauer

Nachhaltige Systeme

Beste Käseeignung

Tabelle 1: Vergleich der vier wichtigsten Milchrassen in Zucht‐

ches Scoring-Modell: Jede Rasse erhält pro Kriterium 1 bis 5

ziel, Stärke und betrieblichem Einsatzbereich.

Punkte. Der Vergleich ersetzt keine betriebswirtschaftliche Auswertung – er macht Entscheidungslogiken transparent.

Betriebswirtschaftliche Einordnung: Ein vereinfachtes Punktemodell Für den praxisnahen Betriebsvergleich eignet sich ein einfa‐

Kriterium

Holstein

Fleckvieh

Jersey

Braunvieh

Milchmenge

Fett / Eiweiß

Futtereffizienz

Kälbererlös

Gesundheitsstabilität

Nutzungsdauer

Managementanforderung

Tabelle 2: Vereinfachtes Punktemodell zum Rassenvergleich (1 = gering, 5 = sehr stark). Interpretation: Mehrheit der Punkte in einer Spalte zeigt den Vorteil der jeweiligen Rasse.

Remontierungskosten in Abhängigkeit von Nutzungsdauer Holstein gewinnt den Vergleich über Milchmenge – verliert aber bei Gesundheits- und Fruchtbarkeitskosten, wenn das

Die wirtschaftlichste Rasse ist nicht überall dieselbe. Sie ist

Management lückenhaft ist. Fleckvieh punktet über die breite

die Rasse, die am besten zu Auszahlungssystem, Futterbasis,

Erlösbasis. Jersey überzeugt in inhaltsstofforientierten Syste‐

Stall und Management passt.

men, fällt bei Literpreisen zurück. Braunvieh zeigt seine Stärke oft

Der Deckungsbeitrag entscheidet – nicht die Laktationsleistung Ein häufiger Fehler in Rassevergleichen: ausschließlich auf die Milchmenge zu schauen. Entscheidend ist der Deckungsbei‐ trag je Kuh und Jahr – und der ergibt sich aus mehreren Stell‐ hebeln. Milcherlös (Menge × Preis, je nach Auszahlungssystem) Kälbererlös und anteiliger Schlachtkuherlös Futter- und Grundfutterkosten Tiergesundheits- und Besamungskosten

erst

Mehrjahresdurchschnitt

über

niedrige

Remontierung und stabile Gesundheit.

Welche Rasse für welchen Betrieb? Die Betriebsanalyse sollte an vier zentralen Fragen ansetzen: Vermarktung: Wird nach Litern oder nach Inhaltsstoffen bezahlt? Sind Kälberpreise ein relevanter Erlösbaustein? Fütterung: Steht ein intensives Fütterungssystem mit Hoch‐ leistungssilagen zur Verfügung – oder ist der Betrieb grund‐ futterbetont? Management: Ist konsequentes Fruchtbarkeits- und Gesund‐ heitsmanagement etabliert oder wird auf Robustheit und

BE TRIEB & WIRTSCH AF T

geringe Eingriffsintensität gesetzt? Standort: Intensiver Laufstall, Grünlandlage oder Weidesys‐ tem?

Kreuzungszucht als strategische Option Für Betriebe, die konkret unter Fruchtbarkeits- oder Gesund‐

Aus diesen vier Parametern ergibt sich die Rassewahl fast

heitsproblemen leiden, kann Kreuzungszucht eine legitime

zwangsläufig. Wer alle vier Faktoren konsequent analysiert,

kurzfristige Strategie sein. Holstein × Jersey oder Holstein ×

trifft keine schlechten Entscheidungen.

Fleckvieh zeigen messbare Heterosiseffekte in Fruchtbarkeit und Lebensleistung. Allerdings: Kreuzungszucht erfordert ein klares Rotationskonzept und ein langfristiges Zuchtprogramm – sonst droht genetische Unschärfe über mehrere Generatio‐ nen.

Fazit: Genetik bringt Leistung – das System entscheidet über Gewinn Die Zuchtziele moderner Milchrassen sind klar wirtschaftlich Nicht die Laktationsleistung zahlt die Rechnung.

ausgerichtet, unterscheiden sich aber grundlegend in ihrer Schwerpunktsetzung. Holstein optimiert auf maximale Milch‐

Chancen und klare Grenzen Wo Monokultur riskant wird In der Praxis sind Reinrassenherden der Normalfall – aber nicht immer das Optimum. Betriebe, die ihren gesamten Bestand auf eine einzige Rasse ausrichten, ohne das Betriebs‐ system zu hinterfragen, riskieren strukturelle Fehlanpassun‐

menge, Fleckvieh auf Ausgewogenheit, Jersey auf Effizienz und Inhaltsstoffe, Braunvieh auf Stabilität und Langlebigkeit. Entscheidend ist nicht die Suche nach der "besten" Rasse – diese Frage ist falsch gestellt. Entscheidend ist die Frage nach der passenden Kombination aus Genetik und Betriebss‐ trategie: Welche Rasse arbeitet in meinem System am effizi‐ entesten? Welche Tiere liefern unter meinen spezifischen Bedingungen den höchsten Deckungsbeitrag?

gen. Eine Holstein-Herde in einem schlecht geführten Betrieb

Nicht die beste Rasse wählen – sondern die passendste für

mit schwacher Grundfutterqualität wird dauerhaft schlechte

den Betrieb.

Ergebnisse liefern – nicht wegen der Rasse, sondern wegen des Mismatches zwischen Genetik und Betriebsrealität.

Wer diese Frage konsequent beantwortet und die Rassewahl mit Auszahlungssystem, Futterbasis und Management in Ein‐ klang bringt, wird dauerhaft wirtschaftlich erfolgreich sein – unabhängig davon, welche Rasse auf dem Hofschild steht.

BE TRIEB & WIRTSCH AF T

TIERGESUNDHEIT · PRAXIS

Was ein verlorenes Viertel wirklich kostet Zitzenverletzung, chronische Mastitis, Dreistrichkuh: was die Literatur über Heilungschancen, Kompensation und die Abgangsentscheidung hergibt

H E L M U T D E M M E L H U B E R | U N T E R N E H M E N S B E R AT E R U N D H O L S T E I N Z Ü C H T E R

Ein dauerhaft ausgefallenes Euterviertel beendet die

tatsächlich, und wie lebt und rechnet man mit einer

Nutzungsdauer einer Kuh nicht automatisch. Es ver‐

Dreistrichkuh. Grundlage sind veröffentlichte Stu‐

ändert ihre Leistung, ihre Zellzahl und die Rechnung,

dien, die Zuchtwertschätzbeschreibung des vit und

die über ihren Verbleib entscheidet. Dieser Beitrag

die Abgangsstatistik des vit-Gebietes. Der Beitrag

geht vier Fragen in fester Reihenfolge nach: Woran

argumentiert methodisch und nicht aus eigenen

lässt sich vorbeugen, was ist in den ersten Stunden

Betriebsfällen.

nach einer Verletzung zu tun, was leisten drei Viertel

Vorbeugen, Erstversorgung, Weitermelken, Rechnen: was der

setzt: Die meisten Anlagen melken zu lange nach, und das

Betrieb

kostet Zitzengewebe, ohne Milch zu bringen. Dieselbe Arbeit

bei

Zitzenverletzung,

chronischer

Mastitis

und

Viertelverlust tatsächlich in der Hand hat

nennt mindestens 30 bis 32 Kilopascal Systemvakuum, eine Entlastungsphase der Pulsation von mindestens 150 Millise‐ kunden und einen Lufteinlass im ISO-Bereich von 4 bis 12

Zwei Wege in dieselbe Lage

Litern je Minute.

Der Tritt der Nachbarkuh, das Hängenbleiben an der Stallein‐ richtung, die Quetschung im Fanggitter – das sind die Bilder, die einem zur Dreistrichkuh zuerst einfallen. Sie sind nicht falsch, aber nur die eine Hälfte der Geschichte, und vermutlich nicht die größere.

Zitzenkondition ist ein Frühindikator, kein Schönheitsthema. Ein systematischer Review über 18 Arbeiten kommt zu dem Schluss, dass schwere Hyperkeratose am Zitzenende ein Risi‐ kofaktor für klinische wie subklinische Mastitis ist. Berichtet werden unter anderem eine 2,28-fache Chance für klinische

Der zweite Weg ist leiser und dauert länger. Ein Viertel entzün‐ det sich, wird behandelt, beruhigt sich, entzündet sich wieder. Irgendwann lautet die Frage nicht mehr, ob man es noch ein‐ mal therapieren kann, sondern ob man es noch einmal thera‐ pieren soll. Dass dieser Weg der häufigere ist, zeigt die Indika‐ tionsstellung, mit der Viertel stillgelegt werden: In einer deutschen Untersuchung an 25 Vierteln aus zehn nordrheinwestfälischen Betrieben stand in 17 Fällen eine rezidivierende Mastitis dahinter, in einem einzigen eine Zitzenläsion.1 Wer nur den Tritt im Blick hat, arbeitet an der selteneren Ursache. Eine Einschränkung vorweg: Wie häufig Dreistrichkühe in deut‐ schen Herden stehen, ist nicht belegt – es gibt dazu keine Erhebung, weder aus der Milchleistungsprüfung noch aus der Bestandsbetreuung, sondern nur Klinikpopulationen und ein‐ zelbetriebliche Auswertungen. Wer hier eine Zahl nennt, schätzt.

Mastitis und eine 6,01-fache für Mastitis durch Escherichia coli; für milde bis mittlere Verhornung fand sich dagegen ein eher günstiger Zusammenhang mit der Zellzahl.4 Nicht jede Verhornung ist also ein Problem – die schwere ist es. Erheben lässt sich das ohne Gerät: zwanzig Zitzen unmittelbar nach dem Abnehmen, einmal im Monat, immer dieselbe Gruppe. Beim Thema Bewegungssicherheit wird die Datenlage dünner. Eine deutschsprachige Schrifttumsübersicht zur Vorbeuge von Zitzenverletzungen nennt einen fest sitzenden Eutersitz oberhalb des Sprunggelenks, trittsicheren Boden, komfortable Liegeflächen, die Vermeidung von Stoffwechselstörungen, regelmäßige Klauenpflege, gewartete Melktechnik, das Unter‐ lassen von Blindmelken sowie Euternetze und Fesselringe.5 Die Arbeit stammt aus 2002 und quantifiziert keine Risiko‐ maße. Eine peer-reviewte Arbeit, die Liegeboxenmaße oder Bodenbeschaffenheit gegen das Risiko mechanischer Zitzen‐ verletzungen rechnet, habe ich nicht gefunden. Die Maßnah‐

Die Größenordnung am anderen Ende lässt sich belegen. Im

men sind plausibel und in der Beratung üblich – belegt im

Kontrolljahr 2024/25 entfielen im vit-Gebiet 12,8 Prozent aller

Sinne einer quantifizierten Risikoreduktion sind sie nicht.

Abgänge auf Euterkrankheiten und 2,5 Prozent auf Melkbar‐ keit – dritter Platz hinter Unfruchtbarkeit und Klauen. Der Anteil steigt mit dem Herdenniveau von 7,8 Prozent in Herden

DIE STELLSCHRAUBEN VOR DEM SCHADEN

bis 6.999 kg auf 13,7 Prozent über 10.000 kg.2 Wer das Leis‐

1 A B N A H M E F R Ü H E R S C H A LT E N

tungsniveau anhebt, hebt die Euterproblematik mit an.

400 bis 600 Gramm je Minute kosten keine Milch. Wer bei 200 Gramm abnimmt, melkt Zitzengewebe leer statt Euter. Die Einstellung steht im Steuergerät und ist in fünf Minuten

Vorbeugen: die Stellschrauben im Stall

geändert – gemeinsam mit dem Melktechniker, nicht im Alleingang.

Über die Dreistrichkuh wird meist geredet, wenn sie schon dasteht. Der Betrieb hat vorher aber mehr Einfluss als nach‐ her, verteilt auf vier Felder: Melktechnik, Zitzenkondition, Bewegungssicherheit und Trockenstellen. Die Melktechnik hat die härtesten Zahlen – und ist das Feld, an dem auf vielen Betrieben seit Jahren nichts verstellt wurde.

2 DIE ANLAGE PRÜFEN LASSEN UND DIE ZAHLEN AUF‐ SCHREIBEN

Systemvakuum, Entlastungsphase der Pulsation, Lufteinlass. Der Prüfbericht gehört in den Ordner. Ohne Vorwert lässt sich beim nächsten Mal nicht sagen, ob sich etwas verändert hat. 3 BLINDMELKEN ABSTELLEN

Die Abnahmeschwelle zuerst. Eine Übersichtsarbeit zu Melk‐

Ansetzen erst bei Milchfluss, kein Nachmelken von Hand am

maschineneinstellungen

leergemolkenen Viertel. Kein Technikproblem, sondern eine

fasst

zusammen,

dass

eine

Abnahme bei 400 oder 600 Gramm Milchfluss je Minute die

Frage der Arbeitsanweisung im Melkstand.

Melkdauer verkürzt, ohne Milchmenge oder -zusammenset‐ zung negativ zu beeinflussen; eine Abschaltschwelle von 800 gegenüber 200 Gramm je Minute verringerte Gewebeverdi‐ ckung und Hyperkeratose am Zitzenende erheblich.3 Über‐ TIERGESUNDHEIT

4 Z I T Z E N E N D E N M O N AT L I C H S C O R E N

Zwanzig Zitzen direkt nach dem Abnehmen, immer dieselbe Gruppe, Ergebnis auf einen Zettel. Steigt der Anteil schwerer Verhornung, ist das ein Signal an die Melktechnik – lange

Die Zitzenverletzung: das Zeitfenster entscheidet

bevor die Zellzahl reagiert. 5 BODEN, KLAUEN, STOFFWECHSEL

Trittsicherheit im Treibegang und am Fressgitter, regelmä‐ ßige Klauenpflege, keine wackeligen Kühe. Eine Kuh, die sicher aufsteht, tritt sich seltener selbst auf die Zitze. 6 TROCKENSTELLEN ALS EIGENEN ARBEITSGANG BEHANDELN

Auf 765 deutschen Betrieben lag das Neuinfektionsrisiko über die Trockenperiode im Median bei 24 Prozent im Nor‐ den, 25 Prozent im Osten und 8 Prozent im Süden, bei sehr großer Streuung zwischen den Betrieben.6 Die Streuung ist die Botschaft: Der Betriebsunterschied ist größer als der Regionsunterschied. Belegt sind die Punkte 1, 2, 4 und 6. Die Punkte 3 und 5 stammen aus einer Schrifttumsübersicht ohne quantifizierte Risikomaße – fachlich unstrittig, aber ohne Effektgröße.

Die belastbarste deutsche Datengrundlage zur akuten Zitzen‐ verletzung stammt aus der Klinik für Klauentiere der Universi‐ tät Leipzig: 120 Zitzenverletzungen bei 116 Deutsch-HolsteinKühen, Mai 2012 bis Juli 2017. Bei 70,8 Prozent war der Verschlussapparat beteiligt.9 87,4 Prozent der behandelten Zitzen waren nach der Ausheilung melkbar, 7,2 Prozent wurden amputiert.10 Diese Zahl wird gern als Entwarnung gelesen. Sie ist keine. Bei der Nachfrage nach mindestens 700 Tagen waren 21,5 Prozent der chirurgisch versorgten Tiere wegen Problemen mit dieser Zitze oder dem zugehörigen Viertel geschlachtet worden.11 Die Zitze lässt sich fast immer erhalten, und trotz‐ dem verlässt gut jede fünfte operierte Kuh die Herde später aus genau diesem Grund. Es sind zudem Patientinnen einer Universitätsklinik: Vorgestellt wird, wo sich der Weg in die Klinik lohnt.

Züchterisch fassbar ist vor allem der Eutersitz. An 29.284 französischen Holstein-Erstlaktierenden waren Eutertiefe, Vor‐ dereuteraufhängung und Euterbalance günstig mit Zellzahls‐ core und klinischer Mastitis assoziiert, mit genetischen Korrelationen zwischen −0,29 und −0,46.7 Die Heritabilitäten der deutschen Zuchtwertschätzung sind brauchbar: Eutertiefe 0,33, Strichplatzierung vorne 0,26, hinten 0,23.8 Dass ein tiefes Euter häufiger getreten wird, ist dagegen naheliegend, aber nicht quantifiziert. Der züchterische Weg ist ohnehin der lang‐ same – für die Kuh, die morgen früh mit Blut am Melkzeug steht, ist er ohne Belang.

Der Hebel liegt vor der Klinik. In einer prospektiven Studie an 106 laktierenden Kühen war das Risiko einer Fistelbildung 8,3fach erhöht, wenn die Zitze erst 48 bis 72 Stunden nach der Verletzung genäht wurde statt innerhalb von 24 Stunden. Nahtmaterial und Nahttechnik hatten dagegen keinen Ein‐ fluss.12 Die Arbeit stammt aus dem Iran und aus einem Weide‐ system; die absolute Höhe des Risikos ist nicht auf deutsche Laufstallherden übertragbar, die Richtung sehr wohl. Was zählt, ist die Stunde, nicht das Nahtmaterial. Wer am Freitag‐ abend eine blutende Zitze sieht und auf Montag wartet, hat über den Ausgang bereits entschieden.

Die Abnahmeschwelle ist die billigste Vorbeugemaßnahme im ganzen Betrieb. Sie kostet fünf Minuten am Steuergerät.

DIE ERSTEN STUNDEN NACH EINER ZITZENVERLET‐ ZUNG

1 ERKENNEN, BEVOR GEMOLKEN WIRD

Blut am Melkzeug, Milch aus einer Wunde, Ausweichen beim Ansetzen. Wer erst beim Abnehmen hinsieht, hat das Zeitfenster oft schon halb verbraucht. 2 T I E R A R Z T A M S E L B E N TA G , N I C H T A M N Ä C H S T E N

Die Datenlage stützt die Versorgung innerhalb von 24 Stun‐ den; eine Verzögerung auf 48 bis 72 Stunden war mit deut‐ lich häufigerer Fistelbildung verbunden. Hier bestimmt der Betrieb den Ausgang, nicht die Klinik. 3 DAS TIER AUS DER HERDE NEHMEN

Eine blutende Zitze in der Gruppe wird ein zweites Mal getre‐ Die Zellzahl rechnet mit — Viertel für Viertel.

ten. Ein ruhiger Einzelstand mit trockener Liegefläche kostet nichts und verhindert den Folgeschaden, während auf den Tierarzt gewartet wird.

TIERGESUNDHEIT

4 D A S V I E RT E L N I C H T S I C H S E L B S T Ü B E R L A S S E N

Für die Praxis heißt das: Die Erfolgskontrolle nach einer Masti‐

Milchstau erhöht Druck auf die Wunde und Schmerz. Regel‐

tisbehandlung darf nicht bei der klinischen Besserung enden.

mäßiges, kontrolliertes Entleeren – von Hand und in ein eige‐

Wer nach drei Wochen keine Kontrollprobe zieht, erfährt von

nes Gefäß – gehört zur Erstversorgung, nicht erst zur Nach‐

der chronischen Infektion erst beim nächsten Schub.

sorge. 5 Z E L L Z A H L D E S V I E RT E L S V O R D E M E I N G R I F F E R FA S ‐

Eine Arbeit aus Belgien und den Niederlanden an 117 klini‐

SEN

schen Mastitisfällen zeigt, wie oft die Leistung nicht zurück‐

Eine hohe Zellzahl bei Einlieferung war in einer Schweizer

kommt: Nur 47 Prozent der entzündeten Viertel erreichten

Auswertung prognostisch ungünstig für die restliche Lakta‐

innerhalb von vier Wochen wieder die erwartete Milchmenge,

tion. Ohne Viertelgemelksprobe fehlt zudem der

bei den nicht entzündeten Vierteln derselben Kühe waren es

Vergleichswert für später.13

68 Prozent.18 Dass der Verlust irreversibel wäre, belegt das

6 D I E E R S T E N Z E H N TA G E N A C H D E R O P E R AT I O N E N G

nicht – vier Wochen sind keine Laktation. Eine Arbeit, die

KONTROLLIEREN

Dreistrichkühe über eine vollständige Laktation verfolgt, gibt

Entzündungszeichen in diesem Zeitraum waren in derselben

es nach meiner Recherche nicht.

Auswertung ebenfalls prognostisch ungünstig. In diesen Tagen entscheidet sich, ob das Viertel funktionell bleibt –

Wird ein Viertel gezielt stillgelegt, funktioniert das unvollstän‐

und in diesen Tagen wird im Betriebsalltag am ehesten nicht

diger als angenommen. In einem randomisierten dänischen

hingesehen.

Feldversuch mit 70 Kühen waren um Tag 40 noch 35 Prozent

Der Ablauf ersetzt keine tierärztliche Indikationsstellung. Er

der trockengestellten Viertel nicht atrophiert und nur 6 Pro‐

sortiert, was in der Hand des Melkpersonals liegt, und gehört

zent vollständig trocken; um Tag 10 traten vermehrt Schwel‐

als Aushang in den Melkstand – dort fällt die Entscheidung.

lung, Verhärtung und Schmerzanzeichen auf.19 Ein Viertel still‐ zulegen ist also kein Weglassen, sondern ein Eingriff mit eigenem Verlauf. Er gehört terminiert, dokumentiert, in den

An 100 schwermelkbaren Zitzen lagen Höchstmilchfluss,

ersten zwei Wochen täglich kontrolliert – und möglichst nicht

Durchschnittsmilchfluss und Milchmenge vor dem Eingriff bei

in die Hochlaktation gelegt.

20, 14 und 53 Prozent der Werte gesunder Vergleichszitzen; sechs Monate danach bei 79, 76 und 71 Prozent.14 Eine erheb‐ liche Verbesserung – und der Beleg, dass das Ausgangsni‐ veau nicht wieder erreicht wird. Wer nach einer Zitzenopera‐ tion die alte Leistung einplant, plant falsch.

Was drei Viertel leisten – und was das kostet Hier weicht die verbreitete Darstellung am weitesten von der Datenlage ab. Der Satz, die verbliebenen Viertel übernähmen

Und die Amputation? Sie ist nicht zwangsläufig das Ende. In

einen Teil der Milchproduktion, ist richtig – nur kleiner

einer kanadischen Auswertung an 22 Kühen mit distaler Zit‐

gemeint, als er klingt. In einer Kieler Arbeit, bei der einzelne

zenteilamputation standen von den 18 nachverfolgbaren Tie‐

Viertel zwölf Tage nicht gemolken wurden, fiel die Tagesleis‐

ren 13 – 72 Prozent – zu Beginn der Folgelaktation noch in

tung je Kuh beim Melken von drei Vierteln auf 75 Prozent; die

der Herde.15 Die Stichprobe ist klein, taugt als Größenordnung

weiter gemolkenen Viertel steigerten ihre Leistung um 4

aber und widerspricht der Annahme, eine Amputation sei

Prozent je Viertel.20

gleichbedeutend mit der Schlachtung.

Vier Prozent je Viertel. Das ist die belegte Größenordnung – nicht ein Drittel, nicht die Hälfte. Die Kuh landet bei rund drei

Wenn die Entzündung nicht ausheilt

Vierteln ihrer vorherigen Leistung, also dort, wo die reine Vier‐ telarithmetik sie ohnehin erwarten lässt. Die Daten stammen

Beim häufigeren zweiten Weg liegt die entscheidende Zahl

aus einem Kurzzeitversuch des Jahres 1990; für heutige Leis‐

nicht bei der bakteriologischen Heilung, sondern bei der Voll‐

tungsniveaus ist das ein Vorbehalt, den man mitnennen muss.

heilung – und der Abstand zwischen beiden ist groß. In einer Auswertung von 2.883 klinischen Mastitisfällen auf zwölf

Kompensation gibt es. Sie ist zeitabhängig, laktationsabhän‐

norddeutschen Betrieben lag die bakteriologische Heilungs‐

gig – und sie ist Teilkompensation, nie Ersatz.

rate bei 73,3 Prozent, die Vollheilungsrate bei 21,4 und die Rezidivrate bei 18,8 Prozent.16 Erregerspezifisch reicht die bakteriologische Heilung von 44,7 Prozent bei Staphylococ‐ cus aureus bis 87,1 Prozent bei coliformen Erregern.17

Das Feld liefert die Zahl, mit der sich rechnen lässt. Im däni‐ schen Feldversuch lag der Leistungsverlust der Kühe mit tro‐ ckengestelltem Viertel im Mittel 4,1 kg je Tag über dem der Kontrollkühe, bei einem 95-Prozent-Konfidenzintervall von 3,1

Der Befund dahinter: Der Erreger ist in drei von vier Fällen weg

bis 5,0 kg. Das größte Kompensationsvermögen zeigten

– das Viertel ist es in vier von fünf Fällen nicht. Zurück bleibt

mehrkalbige Kühe in der Frühlaktation.21

ein Viertel mit erhöhter Zellzahl, das erneut erkranken kann.

TIERGESUNDHEIT

Berechnet: Eine Kuh verliert am 120. Laktationstag ein Viertel. 39

Bis zum 305. Tag bleiben 185 Melktage. Mit 4,1 kg Mehrver‐

stabil – und ausgerechnet die Hinterviertel sind bei Zitzenver‐

lust je Tag ergibt das 759 kg Milch, über das Konfidenzinter‐

letzungen die häufiger betroffenen. Wer Schritt 2 ohne Viertel‐

vall gerechnet 574 bis 925 kg. Bei 45 Cent Milchgeld je Kilo‐

milchmengen angeht, rechnet bei einem Hinterviertel deshalb

gramm entspricht das 342 Euro, in der Spanne 258 bis 416

am oberen Ende der Spanne.

Euro.

Das ist weniger, als viele erwarten – und der Grund,

warum die Dreistrichkuh selten allein am Milchverlust schei‐ tert. Sie scheitert an dem, was daneben steht: Zellzahl, Arbeitszeit im Melkstand, Melksystem. Die Zahl stammt aus dänischen Biobetrieben und betrifft gezielt trockengestellte Viertel, nicht den akuten Verletzungsfall. Wer Viertelmilch‐ mengen aus dem Melksystem hat, setzt die tatsächliche Leis‐ tung des Viertels ein – dann wird aus der Orientierungsgröße eine Betriebszahl.

SO RECHNEN SIE ES FÜR IHRE KUH

S C H R I T T 1 R E S T TA G E B E S T I M M E N

Die Entscheidung fällt am Tier, nicht in der Tabelle.

Vom heutigen Laktationstag bis zu dem Tag, an dem diese Kuh auf diesem Betrieb tatsächlich trockengestellt würde – nicht bis zum Laktationsende laut Lehrbuch.

Mit der Dreistrichkuh leben

S C H R I T T 2 TÄ G L I C H E N V E R L U S T A N S E T Z E N

Mit Viertelmilchmengen aus dem Melksystem: die tatsächli‐ che Leistung des betroffenen Viertels in den letzten vier

Bleibt die Kuh, ändert sich der Alltag an mehreren Stellen – die wichtigste ist unsichtbar. Mit dem Viertel ändert sich die

Wochen vor dem Ausfall. Ohne: 4,1 kg je Tag als Orientie‐

Rechengrundlage der Zellzahl: Die Zellzahl des Gesamtge‐

rung, bewusst mit der Spanne 3,1 bis 5,0 kg gerechnet.

melks ist kein Mittelwert über vier Viertel, sondern ein nach

S C H R I T T 3 M I T D E M E I G E N E N M I LC H G E L D M U LT I P L I ‐ ZIEREN

den Viertelmilchmengen gewichtetes Mittel.25 Daraus folgen zwei Dinge. Fällt ein chronisch infiziertes

Auszahlungspreis, nicht Erzeugerpreis-Durchschnitt. Wer Zellzahlzuschläge bezieht, rechnet mit dem Preis, der bei der zu erwartenden Zellzahl gilt – nicht mit dem heutigen.

Viertel mit hoher Zellzahl aus der Rechnung, sinkt die Gesamt‐ gemelkszellzahl der Kuh – auch wenn sich am Zustand der übrigen drei nichts verbessert hat. Und die Milchmenge, über

S C H R I T T 4 D A S Z E L L Z A H L R I S I K O D A G E G E N H A LT E N

die die Zellen der verbleibenden Viertel verteilt werden, ist

Drei Viertel tragen künftig die gesamte Milchmenge, eine

kleiner geworden; eine Erhöhung schlägt stärker durch als

Neuinfektion schlägt stärker durch als vorher. Dieser Posten

zuvor.

lässt sich nicht seriös in Euro beziffern, gehört aber benannt, bevor gerechnet wird.

Für die Bestandsbetreuung heißt das: Eine Dreistrichkuh

SCHRITT 5 GEGEN DIE REMONTE RECHNEN

gehört nach dem Wegfall des Viertels neu bewertet, nicht

Was kostet die Färse, die tatsächlich zur Verfügung steht –

anhand ihrer alten Zellzahlhistorie. Wer sie nur über die

nicht die, die theoretisch zur Verfügung stünde? Und was

Gesamtgemelkszellzahl überwacht, sieht eine Verbesserung,

leistet sie in der ersten Laktation gegenüber dieser Kuh mit

die keine ist, und übersieht eine Verschlechterung, die eine ist.

drei Vierteln? Wer für die Färse keine belastbare Zahl hat, hat

Praktisch: neuen Ausgangswert festhalten und die Aufmerk‐

auch für die Dreistrichkuh keine.

samkeitsgrenze darauf beziehen – nicht auf den Herden‐

Die Rechnung entscheidet nichts allein. Sie sorgt dafür, dass

grenzwert.

die Entscheidung nicht am Anblick des Euters hängt, sondern

Der Schalmtest gehört dazu, hat aber Grenzen. In einer Unter‐

an Zahlen.

suchung an 520 Vierteln von 131 Kühen lag die Sensitivität des Schalmtests am dritten Tag nach der Kalbung bei 56,7 Welches Viertel ausfällt, macht einen Unterschied. In einer

Prozent für beliebige Erreger und 66,7 Prozent für Major

litauischen Auswertung an 229 Kühen an Melkrobotern entfie‐

Pathogens, die Spezifität bei rund 55 Prozent.26 Als Screening

len 2016 auf die Vorderviertel 42,2 und auf die Hinterviertel

ist er schnell und brauchbar, als Freispruch taugt er nicht. Bei

57,8 Prozent der Milchmenge.

Eine polnische Arbeit an

der Dreistrichkuh also: Schalmtest bei jeder Gelegenheit, an

1.891 Erstlaktierenden beziffert den Unterschied auf rund 1 kg

der man ohnehin am Euter steht – und zusätzlich eine bakteri‐

mehr je Hinterviertel bei 28,5 kg Tagesleistung. Der Abstand

ologische Viertelgemelksprobe, wenn über den Verbleib ent‐

fällt je nach Population unterschiedlich aus, die Richtung ist

schieden wird oder trockengestellt werden soll.

TIERGESUNDHEIT

Eine Entwarnung gibt es: Nach einer deutschen Untersuchung an 16 Betrieben mit 1.126 Kühen erhöhte ein infiziertes Viertel das Neuinfektionsrisiko der übrigen Viertel derselben Kuh nicht.27 Die Dreistrichkuh ist also keine wandernde Infektions‐ quelle für ihr eigenes Euter. Sie ist eine Kuh mit geringerer Reserve.

D I E D R E I S T R I C H K U H I M A L LT A G

SICHTBAR KENNZEICHNEN – AM TIER UND IM PRO‐ GRAMM

Eine farbige Markierung, die jeder Melker vor dem Ansetzen

Eine Dreistrichkuh ist kein Sonderfall, sondern eine Rechnung.

sieht, und ein Eintrag im Herdenmanagementprogramm. Aushilfen und Urlaubsvertretungen kennen die Kuh nicht, und ein einziges falsch angesetztes Melkzeug reicht.

Die Entscheidung: bleiben oder gehen

D A S V I E RT E L N I C H T M I T M E L K E N

Eine Dreistrichkuh ist kein Merzungsgrund, sondern eine Kuh

Melkbecher blindstecken oder Viertel abschalten, kein Nach‐

mit veränderter Kalkulationsgrundlage. Die Frage lautet nicht,

melken von Hand. Blindmelken ist in der Literatur ausdrück‐

ob sie ein Viertel verloren hat, sondern ob sie mit drei Vierteln

lich als Risikofaktor benannt – hier an einem ohnehin

besser ist als die Färse, die an ihre Stelle träte. Vergleichs‐

vorgeschädigten Viertel.

maßstab ist der erwartete Rest ihrer eigenen Nutzungsdauer

V I E RT E LG E M E L K S Z E L L Z A H L E N S TAT T G E S A M T G E M E L K

– im vit-Gebiet lag diese bei den gemerzten Kühen 2024/25

Der Gesamtgemelkswert täuscht bei diesen Tieren in beide

bei 38,2 Monaten, die Lebensleistung bei 31.691 kg.28 Eine

Richtungen. Wer keine viertelgetrennten Werte erhebt,

Kuh in der zweiten Laktation mit drei gesunden Vierteln steht

überwacht die falsche Größe.

darin anders da als eine in der fünften mit erhöhter Zellzahl.

NEUE AUFMERKSAMKEITSGRENZE FESTLEGEN

– Welches Viertel ist ausgefallen – vorne oder hinten, und

Ausgangswert nach dem Ausfall des Viertels notieren, Grenze auf diesen Wert beziehen. Der alte Verlauf der Kuh ist als Vergleichsmaßstab wertlos geworden. L E I S T U N G S E R WA RT U N G K O R R I G I E R E N

Rund drei Viertel des vorherigen Niveaus, bei einem Hinter‐ viertel eher weniger. Wer die Kuh weiter an ihrer alten Laktati‐ onskurve misst, merzt sie aus dem falschen Grund. VOR DER ENTSCHEIDUNG MIT DEM MELKSYSTEM KLÄ‐ REN

Ob und wie sich ein einzelnes Viertel an der eigenen Anlage dauerhaft deaktivieren lässt, beantwortet der Servicepartner – schriftlich, bevor die Kuh bleibt. Am Roboter kommt hinzu, ob das Ansetzen mit drei Vierteln stabil funktioniert. Der Aufwand je Tier ist gering. Er fällt aber täglich an, und an Stellen, an denen niemand nachfragt – deshalb gehört er auf‐ geschrieben.

wie viel Milch hat es zuletzt tatsächlich gegeben? – Wie sind die Zellzahlen der drei verbleibenden Viertel, einzeln gemessen und nicht aus dem Gesamtgemelk abgeleitet? – In welchem Laktationsstadium und in welcher Laktation steht die Kuh? – Wie tragfähig ist sie außerhalb des Euters – Fruchtbarkeit, Klauen, Stoffwechsel? – Wie hoch ist ihr Zuchtwert, und steht oder entsteht von ihr Nachzucht im Bestand? – Gibt es einen Aufzuchtplatz und eine Färse, die tatsächlich zur Verfügung steht? – Wird das Melksystem mit ihr zurechtkommen – und zu welchem Aufwand? Zum letzten Punkt eine ehrliche Auskunft: Ob und wie sich an den gängigen Melkrobotersystemen ein einzelnes Viertel dau‐ erhaft deaktivieren lässt, ließ sich in dieser Recherche nicht aus einer belastbaren, datierten Quelle klären; die Herdenma‐ nagement-Dokumentation der Hersteller ist nicht öffentlich. Wer vor der Entscheidung steht, fragt den eigenen Service‐ partner und lässt sich die Antwort schriftlich geben. Belegt ist, dass das Ansetzen an der Zitzenanordnung hängt und sich Euterexterieurmerkmale aus den Zitzenkoordinaten des Robo‐ ters mit Heritabilitäten zwischen 0,37 und 0,67 schätzen lassen – deutlich höher als aus der Einstufung.29

TIERGESUNDHEIT

zelnen Betrieb folgt – Milchgeldrechnung, Vergleich mit der Remonte, Effekt auf die Herdenzellzahl. Diese Rechnungen

Fazit: Belegt, berechnet, offen Belegt sind vier Aussagen. Erstens: Der häufigere Weg zum stillgelegten Viertel ist nicht die Verletzung, sondern die Entzündung, die bakteriologisch abheilt und zytologisch nicht. Zweitens: Bei der Verletzung entscheidet die Stunde, nicht das Nahtmaterial – und der Erhalt der Zitze ist nicht gleichbedeu‐ tend mit dem Verbleib der Kuh. Drittens: Die Kompensation liegt in der Größenordnung von 4 Prozent je Viertel. Viertens: Eine früher geschaltete Abnahme bei 400 bis 600 Gramm je Minute kostet keine Milch und schont das Zitzengewebe messbar.

sind nur so gut wie die Viertelgemelksdaten, die in sie einge‐ hen. Wer keine hat, entscheidet nach Gefühl. Offen bleibt dreierlei: Wie häufig Dreistrichkühe in deutschen Herden stehen, ist nicht erhoben. Wie sich ihre Leistung über eine vollständige Laktation entwickelt, ist nicht untersucht – alle verfügbaren Arbeiten enden nach Wochen. Und welchen Anteil Stallbau und Boden am Risiko mechanischer Zitzenver‐ letzungen haben, ist nicht quantifiziert. Alle drei Lücken betreffen Fragen, die im Stall täglich entschieden werden. Nicht das fehlende Viertel entscheidet über den Verbleib der Kuh, sondern der Zustand der drei anderen.

Berechnet, nicht gemessen, ist alles, was daraus für den ein‐

QUELLEN (AUSWAHL) 1 Tho Seeth, M.; Wente, N.; Paduch, J.-H.; Klocke, D.; Hoedemaker, M.; Krömker,

7 Rupp, R.; Boichard, D. (1999): Genetic parameters for clinical mastitis,

V. (2016): Drying-off single udder quarters of dairy cattle during lactation

somatic cell score, production, udder type traits, and milking ease in first

using a casein hydrolysate. Milk Science International – Milchwissen‐

lactation Holsteins. Journal of Dairy Science 82(10), 2198–2204. DOI

schaft 69(5), 23–26. Indikationen: rezidivierende Mastitis n = 17, hohe

10.3168/jds.S0022-0302(99)75465-2. Bezugspopulation: 29.284

Zellzahl n = 3, zu geringe Leistung n = 3, beides n = 1, Zitzenläsion n = 1.

französische Holstein-Kühe in erster Laktation.

Bezugspopulation: 25 Viertel von 25 Kühen (22 Deutsche Holstein, 3 Fleckvieh) auf zehn Betrieben in Nordrhein-Westfalen. 2 vit w.V.: Trends · Fakten · Zahlen 2025 (Jahresbericht), Kapitel Milchleis‐

8 vit w.V. (2026): Zuchtwertschätzbeschreibung Milchrind, Stand August 2026, Tabelle 10, S. 23. Bezugspopulation: 3.100.189 beurteilte schwarzbunte Kühe in erster Laktation, Daten ab 1. Januar 2000. vit führt die Merkmale

tungsprüfung, Tabelle „Abgänge in Abhängigkeit vom Herdenniveau“, S.

als Eutertiefe, Strichlänge und Strichplatzierung vorne beziehungsweise

17. Bezugsperiode: Kontrolljahr 2024/25, Grundgesamtheit 503.259

hinten; die in der Fachpresse gebräuchliche Bezeichnung „RZEuter“

Abgänge. Bezugspopulation: vit-Gebiet – Niedersachsen, Hessen, Rhein‐

existiert dort nicht.

land-Pfalz-Saar, Luxemburg, Berlin-Brandenburg, Mecklenburg-Vorpom‐ mern, Sachsen, Sachsen-Anhalt, Thüringen –, alle MLP-Rassen. Es handelt sich nicht um eine gesamtdeutsche Statistik. 3 Odorčić, M.; Rasmussen, M. D.; Paulrud, C. O.; Bruckmaier, R. M. (2019): Review: Milking machine settings, teat condition and milking efficiency in dairy cows. Animal 13(S1), s94 – s99. DOI 10.1017/ S1751731119000417. Übersichtsarbeit ohne eigene Bezugspopulation; die genannten Werte fassen Ergebnisse mehrerer Einzelstudien zusam‐ men. 4 Pantoja, J. C. F.; Correia, L. B. N.; Rossi, R. S.; Latosinski, G. S. (2020): Association between teat-end hyperkeratosis and mastitis in dairy cows: A systematic review. Journal of Dairy Science 103(2), 1843–1855. DOI 10.3168/jds.2019-16811. Eingeschlossen wurden 18 Arbeiten (8 prospek‐ tive Kohortenstudien, 9 Querschnittsstudien, 1 hybride Fall-KontrollStudie). Die genannten Chancenverhältnisse stammen aus einzelnen ein‐ geschlossenen Arbeiten, nicht aus einer Metaanalyse; eine gepoolte Effektschätzung wird im Review nicht ausgewiesen. 5 Geishauser, T.; Querengässer, K. (2002): Vorbeuge von Zitzenverletzungen bei Milchkühen – eine Schrifttumsübersicht. Der Praktische Tierarzt 83, 997–1005. Schrifttumsübersicht ohne eigene Erhebung und ohne quanti‐ fizierte Risikomaße. Die Heftnummer ließ sich aus dem Verlagsverzeich‐ nis nicht zweifelsfrei klären; Erscheinungsmonat November 2002. 6 Böker, A. R.; Merle, R.; Do Duc, P.; Hentzsch, A.; Stock, A.; Reichmann, F.; Bartel, A.; Woudstra, S.; Hoedemaker, M. (2025): Drying-off practices and cell count-based new infection and cure risk over the dry period on 765 German dairy farms. JDS Communications 7(2), 227–232. DOI 10.3168/ jdsc.2025-0782. Bezugspopulation: 765 Betriebe in Nord-, Ost- und Süddeutschland; Bezugsperiode 2016 bis 2019.

9 Kaiser, M.; Starke, A. (2020): Zitzenverletzungen – retrospektive Datenaus‐ wertung von 116 Deutsch-Holstein-Kühen. Tierärztliche Praxis Ausgabe G: Großtiere/Nutztiere 48(6), 367–377. DOI 10.1055/a-1274-9011. Bezugs‐ population: Patientinnen der Klinik für Klauentiere der Universität Leipzig; Bezugsperiode Mai 2012 bis Juli 2017. 10 Wie Fußnote 9, Zusammenfassung. Bezugsgröße der Prozentangaben ist die Zahl der behandelten Zitzen, nicht die Zahl der 120 dokumentierten Verletzungen. 11 Wie Fußnote 9, Zusammenfassung; Nachverfolgung nach mindestens 700 Tagen. Von den konservativ versorgten Tieren wurden 2 von 4 – 50 Prozent – aus demselben Grund geschlachtet. 12 Azizi, S.; Rezaei, F.; Saifzadeh, S.; Dalir-Naghadeh, B. (2007): Associations between teat injuries and fistula formation in lactating dairy cows treated with surgery. Journal of the American Veterinary Medical Association 231(11), 1704–1708. DOI 10.2460/javma.231.11.1704. Bezugspopula‐ tion: 106 laktierende Kühe in Weidehaltung, Urmia University, Iran – nicht auf deutsche Laufstallhaltung übertragbar. 13 Bleul, U. T.; Schwantag, S. C.; Bachofner, C.; Hässig, M. R.; Kähn, W. K. (2005): Milk flow and udder health in cows after treatment of covered teat injuries via theloresectoscopy: 52 cases (2000–2002). Journal of the American Veterinary Medical Association 226(7), 1119–1123. DOI 10.2460/javma.2005.226.1119. Bezugspopulation: 52 Kühe der Universi‐ tät Zürich, Bezugsperiode 2000 bis 2002; 49 auswertbare Nachbefragun‐ gen. 14 Querengässer, J.; Geishauser, T.; Querengässer, K.; Bruckmaier, R. M.; Fehlings, K. (2002): Investigations on milk flow and milk yield from teats with milk flow disorders. Journal of Dairy Science 85(4), 810–817. DOI 10.3168/jds.S0022-0302(02)74140-4. Bezugspopulation: 100 schwer‐ melkbare Zitzen von 97 Kühen; Messung mit dem Lactocorder vor der Operation und sechs Monate danach.

TIERGESUNDHEIT

15 Klostermann, C. A.; Babkine, M.; Desrochers, A.; Lardé, H.; Nichols, S.

23 Mišeikienė, R.; Tušas, S.; Matusevičius, P.; Kerzienė, S. (2019): Quarter

(2024): Distal teat amputation for distal papillary canal injuries in

milking parameters by lactation in dairy cows. Mljekarstvo 69(2), 108–

lactating dairy cows. Journal of the American Veterinary Medical Associa‐

115. DOI 10.15567/mljekarstvo.2019.0203. Bezugspopulation: 229 Kühe

tion 263(2), 199–207. DOI 10.2460/javma.24.05.0313. Bezugspopulation:

an Melkrobotern in Litauen, 30 Erhebungstage im Jahr 2016. Die Prozent‐

22 laktierende Kühe, Farm Animal Hospital der Université de Montréal,

angaben beziehen sich auf je ein Viertelpaar und Melkung.

Kanada; Bezugsperiode 2015 bis 2021; Langzeitnachverfolgung für 18 der 22 Tiere über das Canadian Dairy Network.

24 Sitkowska, B.; Siatka, K.; Ghiasi, H.; Piwczyński, D.; Ptak, E. (2025): Estimation of genetic parameters for udder quarters milk yield and mil‐

16 Schmenger, A.; Krömker, V. (2020): Characterization, cure rates and associ‐

king traits in Holstein cattle. Animal 19(11), 101667. DOI 10.1016/j.ani‐

ated risks of clinical mastitis in Northern Germany. Veterinary Sciences

mal.2025.101667. Bezugspopulation: 1.891 erstlaktierende Polnische

7(4), 170. DOI 10.3390/vetsci7040170. Bezugspopulation: 2.883 klinische

Holstein-Friesian-Kühe der Geburtsjahrgänge 2011 und 2012 auf 23

Mastitisfälle auf zwölf Betrieben in Norddeutschland; Bezugsperiode

Betrieben mit automatischem Melksystem; 450.607 Tagesdatensätze.

2014 bis 2018. 17 Wie Fußnote 16, erregerspezifische bakteriologische Heilungsraten. 18 Song, Y.; D’Anvers, L.; Gote, M. J.; Adriaens, I.; Aernouts, B. (2025): Quarterlevel milk yield recovery following clinical mastitis: associations with milk loss, somatic cell count, clinical severity, and pathogens. Agriculture

25 Thurmond, M. C. (1990): A method to estimate the somatic cell count of milk from a mastitic quarter using composite somatic cell count. Cana‐ dian Journal of Veterinary Research 54(1), 190–194. Es ist kein DOI verge‐ ben. 26 Sargeant, J. M.; Leslie, K. E.; Shirley, J. E.; Pulkrabek, B. J.; Lim, G. H. (2001):

15(17), 1805. DOI 10.3390/agriculture15171805. Bezugspopulation: drei

Sensitivity and specificity of somatic cell count and California mastitis

Betriebe mit automatischem Melksystem in Belgien und den Niederlan‐

test for identifying intramammary infection in early lactation. Journal of

den; 117 klinische Mastitisfälle bei 96 Kühen in 104 Laktationen; Bezugs‐

Dairy Science 84(9), 2018–2024. DOI 10.3168/

periode Januar 2019 bis August 2021. Vergleichswert nicht entzündeter

jds.S0022-0302(01)74645-0. Bezugspopulation: 131 Kühe mit 520 Vier‐

Viertel: 203 von 299 Vierteln.

teln aus drei Versuchsherden in den USA und Kanada; Messung am drit‐

19 Skarbye, A. P.; Krogh, M. A.; Sørensen, J. T. (2018): The effect of individual quarter dry-off in management of subclinical mastitis on udder condition and milk production in organic dairy herds: a randomized field trial. Journal of Dairy Science 101(12), 11186–11198. DOI 10.3168/jds.

ten Tag nach der Kalbung, Schwellenwert Schalmtest größer null. Die Werte gelten für die Frühlaktation und sind nicht ohne Weiteres auf spätere Laktationsstadien übertragbar. 27 Beckmann, A.; Barth, K.; Knappstein, K. (2025): Investigation of quarter-

2018-14794. Bezugspopulation: fünf ökologisch wirtschaftende Betriebe

selective dry cow therapy based on bacteriological outcomes on dairy

in Dänemark, 70 Kühe, randomisiert kontrolliert.

farms. Journal of Dairy Research 92(2), 194–200. DOI 10.1017/

20 Hamann, J.; Reichmuth, J. (1990): Compensatory milk production within the bovine udder: effects of short-term non-milking of single quarters. Journal of Dairy Research 57(1), 17–22. DOI 10.1017/ S002202990002656X. Bezugspopulation: acht hochleistende Kühe und acht Erstlaktierende, Bundesanstalt für Milchforschung Kiel; Erhebung vor 1990. Bei einem gemolkenen Viertel fiel die Tagesleistung auf 26 Prozent, bei zwei Vierteln auf 59 Prozent, bei drei Vierteln auf 75 Prozent. 21 Wie Fußnote 19, Milchleistungsverlust und Kompensationspotenzial. 22 Berechnet: eigene Rechnung auf Grundlage des in Fußnote 19 belegten Mehrverlusts von 4,1 kg je Tag (95-Prozent-Konfidenzintervall 3,1 bis 5,0

S0022029925101234. Bezugspopulation: 16 deutsche Praxisbetriebe, 1.126 Kühe und 1.155 Trockenperioden; Bezugsperiode Februar 2021 bis Dezember 2022. 28 Wie Fußnote 2, S. 18: Nutzungsdauer und Lebensleistung der Merzungen; 438.376 Merzungen bei einem lebenden Bestand von 1.464.579 Kühen. 29 Poppe, M.; Mulder, H. A.; Ducro, B. J.; de Jong, G. (2019): Genetic analysis of udder conformation traits derived from automatic milking system recording in dairy cows. Journal of Dairy Science 102(2), 1386–1396. DOI 10.3168/jds.2018-14838. Bezugspopulation: 70 niederländische Herden, 12.663 Kühe in erster Laktation.

kg), angesetzt über 185 Melktage vom 120. bis zum 305. Laktationstag, bewertet mit einem frei gewählten Auszahlungspreis von 45 Cent je Kilo‐ gramm. Weder der Laktationstag noch der Milchpreis stammen aus einer Quelle; beide sind Rechenannahmen und durch die Werte des eigenen Betriebs zu ersetzen.

TIERGESUNDHEIT

T I E R G E S U N D H E I T · FA C H A R T I K E L

Was die Klaue jeden Tag erlebt Laufflächen, Roboterbereich und Stehzeit — wo die Klauengesundheit entschieden wird und warum die Fütterung dabei Verstärker ist, nicht Alleinursache

H E L M U T D E M M E L H U B E R | U N T E R N E H M E N S B E R AT E R U N D H O L S T E I N Z Ü C H T E R

Wenn die Klauenbefunde zunehmen, wird zuerst

korganisation, im Roboterbetrieb zusätzlich aus

über die Ration gesprochen — sie lässt sich am

Weglänge und Wartezeit. Dieser Beitrag ordnet die

schnellsten ändern. Belegt ist etwas anderes: Was

Belege, nennt die abgesicherten Zielwerte und

die Klaue belastet, ist der Boden, auf dem sie steht,

benennt die Stellen, an denen die Forschung nichts

und die Zahl der Stunden, die sie darauf steht. Bei‐

hergibt.

des entsteht aus Stallgeometrie, Belegung und Mel‐

verschmutzte Fläche.

Zwei von drei lahmen Kühen sieht niemand Am Anfang steht die Zahl, die jede Diskussion über Laufflä‐ chen einordnet. Eine Metaanalyse fasste 2025 fünfundzwan‐

Kein Boden kann alles

zig Jahre nordwesteuropäischer Literatur zusammen: 53 Stu‐

Dass Beton der Klaue schlechter bekommt als eine weiche

dien, gepoolte Lahmheitsprävalenz 28 Prozent bei einem Kon‐

Fläche, ist gut belegt, und am deutlichsten bei den Erstkalbin‐

fidenzintervall von 23 bis 33 Prozent.1 Der Wert gilt für die wei‐

nen. In einem schwedischen Versuch hatten Färsen, die nach

ter gefasste Lahmheitsdefinition — für die enge weisen die

der Kalbung auf Betonspalten statt auf gummiaufgelegten

Autoren wegen zu großer Streuung gar keinen aus. Wer die

Spalten standen, ein 3,6-fach erhöhtes Lahmheitsrisiko und

Zahl zitiert, sollte die Definition mitliefern.

ein 2,2-fach erhöhtes für Sohlenblutungen und -geschwüre. In

Der eigentliche Befund steht woanders. Im deutschen PraeRiDatensatz wurden auf 765 Betrieben rund 85.000 Kühe boni‐ tiert und die Betriebsleiter parallel nach ihrer eigenen Ein‐

der Aufzuchtphase derselben Tiere betrug der Hornabrieb auf dem Betonlaufgang 6,08 Millimeter im Monat gegenüber 2,09 auf Tiefstreu.5

schätzung gefragt. Die tierärztlich erhobene mediane Präva‐

Wer daraus ableitet, Gummi löse das Problem, liest die Litera‐

lenz lag bei 23,1 Prozent im Norden, 39,1 Prozent im Osten

tur zur Hälfte. Eine deutsche Dissertation hat Wachstum und

und 23,2 Prozent im Süden. Die Landwirte schätzten 9,5, 9,5

Abrieb über zwölf Monate an 69 Kühen beziffert: Netto-Horn‐

und 7,1 Prozent. Daraus errechnet sich, dass 45,3 Prozent der

zuwachs 3,4 Millimeter im Monat auf Gummi gegenüber 1,2

lahmen Tiere im Norden, 24,0 Prozent im Osten und 30,0 Pro‐

auf Beton, weil der Abrieb von 3,5 auf 0,3 Millimeter zurück‐

zent im Süden überhaupt als lahm wahrgenommen wurden.

ging. Eine Verminderung von Prävalenz oder Schweregrad der

Zwei von drei lahmen Kühen werden im Stall nicht als lahm wahrgenommen. Wer seine Klauengesundheit einschätzen will, muss bonitieren.

Klauenerkrankungen brachte der Belagwechsel nicht. Der umgekehrte Fehler ist hierzulande ein Randthema und in ame‐ rikanischen Daten ein Hauptbefund: Auf einem Großbetrieb im Südosten der USA entfielen auf Zehengeschwüre infolge dün‐ ner Sohle 20 Prozent der erfassten Läsionen und auf dünne Sohlen als eigenständigen Befund weitere 13 Prozent — mehr

Was auf der Klaue lastet

als auf die Weiße-Linie-Erkrankung.6

Die Biomechanik ist der Teil der Klauengesundheit, der sich messen lässt. Eine Leipziger Arbeitsgruppe hat an isolierten, funktionell geschnittenen Hintergliedmaßen die Druckvertei‐ lung gemessen: auf Beton im Mittel 44,7 Newton je Quadrat‐ zentimeter bei einem Maximum von 130,3, verteilt auf rund 33 Quadratzentimeter belastete Fläche — auf den geprüften Gummiböden 24,9 bis 29,7 im Mittel, Maximum 71,9 bis 87,2, bei 48 bis 58 Quadratzentimetern.3 Entscheidend ist nicht nur die Höhe, sondern die Lage: Die Druckmaxima traten an der

Bei den infektiösen Erkrankungen kehrt sich die Rangfolge um. Eine norwegische Fall-Kontroll-Studie fand für planbefes‐ tigte Laufgänge gegenüber Spaltenboden eine 2,36-fach erhöhte Wahrscheinlichkeit für Mortellaro. Eine zweite norwe‐ gische Arbeit fasst den Zielkonflikt zusammen: Planbefestigte Böden sind für die meisten reheassoziierten Läsionen günsti‐ ger, Spaltenboden für die infektiösen Erkrankungen — aber nicht für das Gangbild.7

Außenklaue plantar und abaxial auf — dort, wo das Ruster‐

Wer die Sohle entlastet, verliert Abrieb; wer den Kot wegbe‐

holzsche Sohlengeschwür entsteht.

kommt, verliert Gangkomfort. Die Frage ist, welches Problem

Der zweite Mechanismus wird häufiger übersehen. Eine Kuh

die Herde gerade hat.

rutscht nicht auf der Geraden, sondern in der Kurve, beim Anfahren und beim Abbremsen. Eine niederländische Arbeits‐ gruppe hat die Bodenreaktionskräfte gemessen und daraus

Stehzeit ist die Währung

den erforderlichen Reibungskoeffizienten abgeleitet: Beim

Das Zeitbudget einer Kuh ist ein Nullsummenspiel: Was das

Geradeausgehen und in der Kurve erreichte er das, was der

Melken nimmt, fehlt beim Liegen. Eine Videoauswertung an

Boden gerade noch hergibt, bei plötzlichem Stoppen und

205 Kühen in sechzehn Liegeboxenlaufställen zeigt die

Anfahren lag er darüber. Eine kanadische Versuchsreihe mit

Spannweite in der Praxis. Die Zeit außerhalb der Bucht für das

eigens gebauten Laufwegen bestätigt das für Start, rechtwink‐

Melken lag zwischen einer halben und sechs Stunden pro Tag,

lige Kurve und Rinne — und liefert einen Befund, der in der

im Mittel bei 2,7 Stunden, und sie wirkte sich negativ auf

Beratung zu selten ankommt: Eine dünne Gülleschicht erhöhte

Fress- und Liegezeit aus.8 Dass erzwungenes Stehen unmittel‐

Rutschhäufigkeit, Schrittzahl und Zeitbedarf, und das ließ sich

bar auf das Verhalten schlägt, ist experimentell belegt; der

weder

höhere

Weg vom Stehen zum fertigen Sohlengeschwür dagegen ist

Nachgiebigkeit ausgleichen.4 Ein gerillter Boden rettet keine

epidemiologisch gestützt, aber im Versuch bis heute nicht

durch

TIERGESUNDHEIT

höhere

Rauheit

noch

durch

sauber reproduziert. Der wichtigste Befund für den deutschsprachigen Raum betrifft nicht den Laufgang. In einer Querschnittsstudie an 103 Betrieben in Deutschland und Österreich mit Holstein und Fleckvieh lag die mittlere Lahmheitsprävalenz bei 34 Prozent, die Spanne reichte von null bis 81 Prozent. Ins finale Risiko‐ modell gelangten drei liegeplatzbezogene Risikofaktoren — Matten statt Tiefstreu, behinderter Kopfschwung, zu kurze Nackenriegeldiagonale —, das Liegeverhalten und die Körper‐ kondition. Laufflächenvariablen erscheinen dort nicht.9 Das ist

ser fermentierter Ration entwickelten in einer britischen Unter‐ suchung mehr Klauenhornläsionen und weicheres Horn als solche mit trockener Ration. Die Erklärung der Autoren war nicht der Pansen, sondern das lange Stehen in dünnflüssiger Gülle. Die Ration verändert die Konsistenz des Kots, der Kot verändert die Lauffläche, die Lauffläche verändert das Horn. Dazu passt der nüchterne Stand der Metaanalysen: Von allen fütterungsnahen Größen hat es bislang nur die Körperkondi‐ tion in eine belastbare Poolung geschafft.13 Kein Rationspara‐ meter ist darunter.

ein Gegengewicht zu einer allzu bodenzentrierten Argumenta‐ tion: In diesem Datensatz war der Liegeplatz wichtiger als der Laufgang.

Maße und Zielwerte — und was davon abgesichert ist Bei den Gangmaßen ist die Beleglage anders als bei Boden

Im Roboterbereich bündelt sich beides Ein Roboterbetrieb hat keine Melkzeit und keinen Wartehof — und trotzdem stehen die Kühe erhebliche Zeit am engsten Punkt des Stalles. Eine Videoauswertung an einer Bucht mit 59 Kühen ergab: Die Tiere suchten den Roboter im Mittel

und Liegeplatz: viele Empfehlungen, wenige Studien. Die fol‐ genden Werte stammen aus den Regelwerken des deutsch‐ sprachigen Raums und aus der internationalen Beratungslite‐ ratur — nützlich, aber fast keiner davon aus einer Schwellen‐ wertanalyse mit Lahmheitsendpunkt abgeleitet.14

sechsmal täglich auf und warteten je Besuch fünfzehn Minu‐ ten, zusammen 88 Minuten je Kuh und Tag bei einer Spanne von 5 bis 322 Minuten. Erstlaktierende warteten länger, und Kühe mit langen Wartezeiten lagen kürzer — 9,5 gegenüber 11,1 Stunden.10 Die Arbeit umfasst einen Betrieb und zwei

PLANUNGSMASSE IM ÜBERBLICK L AUF F L ÄCHE N UND E NTMISTUN G

Beobachtungstage; sie taugt als Illustration, nicht als Kenn‐ zahl. Die Rückkopplung ist der eigentliche Punkt. Eine Querschnitts‐ studie an 41 Roboterbetrieben fand, dass lahme Kühe 1,6 Kilo‐ gramm weniger Milch in 0,3 Melkungen weniger gaben und

R O BOTE RBE RE ICH

mit 2,2-facher Wahrscheinlichkeit innerhalb von sechs Tagen mehrfach nachgetrieben werden mussten.11 Die lahme Kuh geht seltener von selbst, wird deshalb geholt, steht dabei zusätzlich — und wird dadurch nicht gesünder.

• Laufgang im Neubau, enthornte Tiere: mindestens 2,50 m, empfohlen 3,00 m · • Lauf-Fressgang im Neubau: mindestens 3,50 m, empfohlen 4,00 m · • Quergänge nach 15 bis 20 gegenständigen Liegebo‐ xen, Sackgassen vermeiden · • Spalten‐ weite maximal 3,5 cm, Auftrittsbreite 8 bis 13 cm · • Planbefestigte Flächen min‐ destens zweimal täglich abschieben • Wartebereich 15 bis 20 m² je Melkbox, keine Seite unter 3 m · • Übergänge im AMS-Stall 2,5 bis 3,5 m, also zwei bis drei Liegeboxenbreiten · • Futtergang unter 430 cm: eigenständiger Risikofaktor, Odds Ratio 1,9

Der Roboter macht die Melkzeit unsichtbar, nicht die Stehzeit.

• Freiraum vor dem Roboter 6,1 m bei einem, 7,0 bis 7,6 m bei

Sie verteilt sich nur über den ganzen Tag.

zwei nebeneinander • Kühe je Roboter 55 bis 60 — andere Beratungsquellen

Wo die Fütterung hineinspielt — und wo nicht

nennen 60 bis 80 • Nachtreiben im Mittel 10 Prozent der laktierenden Kühe pro

Den klarsten verfügbaren Test für die Gewichtung liefert ein

Tag oder weniger

schwedischer Versuch, der Bodenart und Kraftfutterniveau bei

L IE GE P L ATZ

Färsen faktoriell gegeneinander geprüft hat: Die Tiere auf

• Boxenbreite 0,83 × Widerristhöhe, Liege‐ länge 1,1 × diagonale Rumpflänge

Beton mit hoher Kraftfuttergabe hatten die höchsten Sohlen‐

• Einstreu mindestens 30 cm Tiefstreu auf Beton, mindestens

blutungsscores, und die Bodenart hatte dabei größeren Ein‐

5 cm komprimiert auf Matten

fluss als das Kraftfutterniveau. Als bedeutsamste Faktoren benannten die Autoren den abrupten Wechsel von Weide auf Stall und die peripartale Phase.12 Die Tiere standen angebun‐ den — auf heutige Laufstallverhältnisse nur eingeschränkt übertragbar.

• Stallfläche mindestens 9 m² je Kuh einschließlich Liegeflä‐ che

Von diesen Werten ist einzig die Futtergangbreite aus einer Auswertung mit Lahmheitsendpunkt abgeleitet. Die Angaben zur Roboterauslastung weichen zwischen

Ein zweiter Wirkungsweg läuft über den Kot. Färsen mit nas‐ 46

TIERGESUNDHEIT

den Beratungsquellen erheblich ab — wer plant, wählt zwischen zwei Schulen, nicht zwischen richtig und falsch.

Ein Fall aus der Beratungspraxis Der folgende Fall stammt aus einer aktuellen Herdenanalyse

Drei Lücken gehören benannt. Für Kurvenradien, Engstellen und Übergänge als quantifizierte Risikofaktoren gibt es keine Studie mit Effektschätzer — die Argumentation stützt sich

und zeigt eine Herde, in der der Boden die Ursache ist und die Ration die Nebenrolle spielt. Betrieb und Tiere sind anonymi‐ siert, die Zahlen sind unverändert.

indirekt auf die Reibungsmessungen. Zum Spaltenschieber als Störfaktor im Tierverkehr liegt keine belastbare Primärstu‐

R O BOTE RHE RD E , RUN D 120 ME L KE N D E KÜHE , 33

die vor. Und ein direkter Zusammenhang zwischen Schieber‐

K I LO G R A M M TA G E S G E M E L K

frequenz und Klauengesundheit ist nicht belegt, nur die beiden Teilstücke der Kette sind es.

BEFUNDBILD

Über vier Jahre betriebseigener Klauenpflegedokumentation hatten 64 Prozent der dokumentierten Kühe mindestens ein‐ mal einen Befund, 34 Prozent mindestens einmal einen geklebten Klotz. Häufigste Einzelbefunde: Hornqualität, Ein‐ risse und Rehe bei 27 Prozent, Weiße-Linie-Defekt bei 22 Prozent, Sohlengeschwür bei 15 Prozent. DAS ALARMSIGNAL

An einem Pflegetermin im August wurden erstmals alle vier Klauen jedes Tieres bewertet: 22 von 22 Kühen mit Befund, darunter 20 Weiße-Linie-Defekte, 18 davon an einer Hinter‐ klaue. Betroffen waren Laktation 1 bis 7 und Laktationstage zwischen 40 und 420 — kein Frischmelkercluster, kein Alters‐ muster. D I E R O B OT E R K E N N Z A H L E N Was die Kuh jeden Tag läuft, steht in keiner Ration.

2,6 bis 2,8 Melkungen und zusätzlich 2,5 bis 3,3 Verweigerun‐ gen je Kuh und Tag über ein volles Jahr — fünf bis sechs

Früherkennung ist der größte Hebel Zwei randomisierte Versuche derselben britischen Arbeits‐ gruppe prüfen dieselben Behandlungen und kommen zu ent‐

Gänge zum Roboter täglich, fast die Hälfte davon ohne Mel‐ kung, jeder mit Hingehen, Warten, Drehen und Zurücklaufen auf dem am stärksten frequentierten Stück Beton des Stal‐ les.

gegengesetzten Ergebnissen; der Unterschied liegt allein im

DIE FÜTTERUNGSSEITE

Zeitpunkt. Bei 167 neu lahmen Kühen heilten nach 35 Tagen

Der Fett-Eiweiß-Quotient lag über 366 Tagesdatensätze

24,4 Prozent mit therapeutischem Ausschneiden allein und

monatlich zwischen 1,07 und 1,13, der Fettgehalt zwischen

56,1 Prozent mit Klotz und Schmerzmittel zusammen. Bei Kühen, die bereits länger als zwei Wochen lahm waren, lagen die Anteile nach 42 Tagen bei 15,4, 14,8 und 16,0 Prozent — kein Behandlungseffekt mehr.15

3,81 und 4,09 Prozent. Kein Monat sprach auf Herdenebene für eine chronische Pansenazidose — das entlastet die Ration in ihrer Grundauslegung, sagt aber nichts über einzelne Gruppen. D I E D O K U M E N TAT I O N S FA L L E

Damit wird die Bonitur zur eigentlichen Maßnahme. Die inter‐

Vollständig dokumentierte Pflegetermine fanden bei 60 Pro‐

nationale Leitlinie empfiehlt eine fünfstufige Skala, eine

zent der Kühe einen Befund, unvollständige bei 14 Prozent.

Erhebung optimal alle zwei Wochen und rund 90 Prozent der

Der Unterschied lag im Haken, nicht in der Klaue.

Kühe in Note 1 als Zielgröße. Was daran hängt, zeigt die Kos‐

D I E R E I H E N F O LG E D E R A B K L Ä R U N G

tenseite: Ein bioökonomisches Modell beziffert 391,80 Euro je

Erstens Laufflächen und Roboterbereich — Griffigkeit, Beton‐

von Dermatitis digitalis betroffener Kuh und Jahr.16 Der grö‐

zustand, Kanten, Engstellen, Wendebereiche. Zweitens Steh‐

ßere Teil davon steht nirgends als Rechnung, sondern als

zeiten und Wartezeit am Roboter. Drittens Klauenpflegeinter‐

nicht gemolkene Milch, verlängerte Zwischenkalbezeit und vorzeitiger Abgang — deshalb fällt Klauengesundheit in der Betriebsbuchhaltung so selten auf.

vall und Sohlendicke. Viertens die Kraftfutterkurve am Robo‐ ter, nicht wegen der Stärkemenge, sondern wegen der Besuchsfrequenz. Und erst danach die Ration selbst.

Zwei Dinge lassen sich verallgemeinern. Ein Befundbild ohne Laktationsstadien-Muster spricht gegen eine Transit- und für

TIERGESUNDHEIT

eine Belastungsursache. Und die erste vollständige Dokumen‐

gewirkt hat. Scheitert die Bedienung der App im Klauenstand

tation aller vier Klauen erzeugt eine scheinbare Verschlechte‐

an den Handschuhen, hilft die Entkopplung: je Kuh ein

rung, die in Wirklichkeit ein Dokumentationssprung ist.

gesprochener Satz aufs Aufnahmegerät, Übertragung anschließend am Schreibtisch.

Zwanzig Weiße-Linie-Defekte an einem Tag quer durch alle Laktationen sind eine Aussage über den Stall, nicht über den Futtertisch.

WERKZEUG 4 — DIE STEHZEITUHR

ZIEL: DAS ZEITBUDGET BEZIFFERN

An einem normalen Tag mitschreiben: Wann wird fixiert und wie lange? Wie lange dauert Besamen, Klauenpflege, Tierarz‐ trunde? Wie lange steht die Gruppe beim Einstreuen drau‐ ßen? Alles zusammenzählen. Über drei Stunden außerhalb der normalen Routine bedeutet, dass Liege- oder Fresszeit fehlt. Im Roboterbetrieb gehört dazu die Wartezeit am Roboter. Wer keine Sensordaten hat, stellt sich an einem Nachmittag eine Stunde an den Roboter und zählt, wie viele Tiere warten und wie lange.

Jede Stunde, die eine Kuh nicht stehen muss, ist Klauenpflege. W E RKZ E UG 5 — VIE R RO BOTE RKE N N Z A HL E N

Zehn Werkzeuge für den Stallalltag Die ersten fünf Werkzeuge kosten nichts außer Zeit und Auf‐ merksamkeit. Die letzten fünf kosten Geld oder einen Umbau.

ZIEL: DIE LAUFWEGBELASTUNG SICHTBAR MACHEN

Melkungen je Kuh und Tag, Verweigerungen je Kuh und Tag, Kühe je Roboter, Anteil nachgetriebener Tiere. Nähern sich die Verweigerungen der Zahl der Melkungen, läuft jede Kuh fünf- bis sechsmal täglich hin. Beim Nachtreiben gilt als Ori‐ entierung: im Mittel zehn Prozent der laktierenden Kühe oder

WERKZEUG 1 — DER KUHRUNDGANG

weniger.

ZIEL: SEHEN, WO DIE KLAUE ARBEITET

Und die Rückkopplung mitdenken: Die Kuh, die am häufigs‐

Einmal mit den Augen einer Kuh durch den Stall. Wo macht

ten geholt werden muss, ist überdurchschnittlich oft die

sie kurze, vorsichtige Schritte? Wo rutscht sie? Wo dreht sie

lahme.

auf der Stelle? Wo wird gedrängelt? Die kritischen Punkte sind bekannt: Roboterausgang, Wartebereich, Übergänge, Tränkebereich, enge Kurven. Die Reibungsmessungen sagen dasselbe — auf der Geraden reicht die Griffigkeit, in der Kurve und beim Anfahren nicht.

WERKZEUG 6 — SOHLENDICKE ZUR REGEL MACHEN

ZIEL: DEN UNSICHTBAREN FEHLER ABSTELLEN

Mit dem Klauenpfleger festlegen, dass die Dorsalwandlänge gemessen und nicht geschätzt wird, und dass eine MindestW E R K Z E U G 2 — B O N I T I E R E N S TAT T S C H ÄT Z E N

ZIEL: DAS PROBLEM ÜBERHAUPT SEHEN

Sohlendicke eingehalten wird. Zu dünn ausgeschnittene Klauen sind ein Befund, der erst Wochen später als Lahmheit sichtbar wird — und dann dem Boden zugeschrieben wird.

Fünfstufige Bewegungsnote, alle zwei bis vier Wochen, an derselben Stelle, von derselben Person. Zielgröße rund 90 Prozent mit Note 1. Wer das drei Monate durchhält, weiß mehr über seinen Stall als aus jedem Gutachten — und erkennt die Tiere, bei denen eine Behandlung noch wirkt.

WERKZEUG 7 — DER SCHIEBERPLAN

Z I E L : D I E S C H M I E R S C H I C H T LO S W E R D E N

Mindestens zweimal täglich abschieben ist der Mindeststan‐ dard der Tierschutzleitlinie; in der Praxis wirkt deutlich WERKZEUG 3 — ALLE VIER KLAUEN DOKUMENTIEREN

häufigeres Schieben. Der Punkt ist nicht die Sauberkeit an sich, sondern die Griffigkeit: Eine dünne Gülleschicht kostet

ZIEL: TERMINE VERGLEICHBAR MACHEN

Trittsicherheit, und das lässt sich weder durch Rillen noch

Je Kuh alle vier Klauen bewerten, auch wenn dreimal ohne

durch Gummi ausgleichen.

Befund dabei steht. Erst dann lassen sich Termine verglei‐ chen und erst dann lässt sich prüfen, ob eine Maßnahme

TIERGESUNDHEIT

Der Grund ist physiologisch: Die Hornbildung passt sich an eine veränderte Abriebrate nur mit Verzögerung an. Die Wochen dazwischen sind die, in denen die Sohle zu dünn

W E R K Z E U G 8 — G U M M I G E Z I E LT, N I C H T F L Ä C H I G

wird.

Z I E L : D O RT E N T L A S T E N , W O E S Z Ä H LT

Vorrang haben die Bereiche mit Wendungen, Warten und Drängeln: Roboter- oder Melkstandausgang, Wartebereich, Übergänge, Fressgang. Flächige Gummierung senkt den Abrieb so stark, dass das Pflegeintervall angepasst werden

Fazit: Die Klaue trägt

muss — sonst tauscht man ein Problem gegen ein anderes.

die Folgen mit Verzögerung

Bei infektiösen Erkrankungen die Richtung prüfen: Planbefes‐ tigte Flächen sind für Mortellaro der ungünstigere Boden.

Die Belege ergeben ein Bild, das für die Praxis unbequemer ist

Wer dort gummiert, muss die Entmistung mitdenken.

als die Fütterungshypothese, weil es auf Dinge zeigt, die sich nicht in einer Woche ändern lassen. Beton erzeugt fast den doppelten Sohlendruck auf deutlich kleinerer Fläche, und zwar

WERKZEUG 9 — DIE BOX VOR DEM GANG

dort, wo das Sohlengeschwür entsteht. Die Reibungsreserve reicht für gerades Gehen, nicht für Kurven und Stop-and-go.

ZIEL: DIE BELEGTE HAUPTURSACHE ZUERST ANGEHEN

Eine dünne Gülleschicht kostet Griffigkeit, die kein Rillenmus‐

In den deutschsprachigen Risikodaten war der Liegekomfort

ter zurückholt. Und im Roboterbetrieb verschwindet die Melk‐

wichtiger als die Lauffläche. Prüfen Sie zuerst: Nackenrohr‐

zeit aus dem Tagesablauf und taucht als Wartezeit wieder

position, Kopfschwungraum, Bugschwellenhöhe, Einstreu‐ menge, Boxenbreite im Verhältnis zur größten Vierteilgruppe

auf. Die Fütterung ist darin kein Nebenschauplatz, aber sie hat

der Herde — und die Belegung. Über hundert Prozent

eine andere Rolle als gedacht: Wo Boden und Kraftfutter direkt

Boxenbelegung kostet Liegezeit.

gegeneinander geprüft wurden, wog der Boden schwerer.

Bei Färsen entscheidet die Nackenrohrposition darüber, ob

Für die Herdenanalyse folgt daraus eine Reihenfolge. Erst das

sie die Box überhaupt benutzen lernen. Wer Erstkalbinnen

Befundbild sortieren: Dominieren Weiße-Linie-Defekte und

eingliedert, sollte diesen Bereich am großzügigsten ausle‐ gen.

Sohlengeschwüre, geht es um Belastung und Hornqualität; dominieren Mortellaro und Klauenfäule, um Feuchtigkeit und Hygiene — zwei Baustellen mit teilweise gegenläufigen Lösun‐ gen. Dann das Entstehungsfenster bestimmen, acht bis zwölf

WERKZEUG 10 — DIE ÜBERGANGSPHASE PLANEN

ZIEL: KEINE WELLE ACHT WOCHEN NACH DEM UMBAU

Wochen zurück. Dann Liegeplatz, Laufflächen und Stehzeiten. Und erst danach die Ration.

Frisch betonierte oder gefräste Flächen, ein Wechsel von

Die Klaue trägt die Folgen des Stallmanagements. Sie trägt

Weide auf Stall, eine neue Gruppeneinteilung: Das sind Belas‐

sie

tungsphasen. In diesen Wochen Bonitur verdichten, nicht zusätzlich treiben, und die Klauenpflege vorziehen statt ver‐

nur

mit

Verzögerung

—

und

deshalb

wird

der

Zusammenhang so oft übersehen.

schieben.

QUELLEN (AUSWAHL) 1 Wessels, W., Bokkers, E. A. M., de Boer, I. J. M., Meijer, E., Rodenburg, T. B.,

3 Oehme, B., Geiger, S. M., Grund, S., Hainke, K., Munzel, J., Mülling, C. K. W.

Hostens, M., Koop, G. (2025): A systematic review and meta-analysis of

(2018): Effect of different flooring types on pressure distribution under

lameness scoring methods and the prevalence of lameness of dairy cows

the bovine claw — an ex vivo study. BMC Veterinary Research 14, 259. Ex-

in Northwest Europe. Journal of Dairy Science 108(9), 10037–10059.

vivo-Messung an zwölf isolierten Hintergliedmaßen bei rund 143 Kilo‐

Bezugspopulation: Milchkühe in Nordwesteuropa, 53 Prävalenzstudien

gramm Auflast; geprüft wurden Beton sowie die Matten KARERA, KURA

aus 25 Jahren. Die 28 Prozent gelten für die weiter gefasste Lahmheitsde‐

und profiKURA. Die belastete Fläche auf Beton wird im Abstract mit 32,2,

finition; für die enge Definition weisen die Autoren wegen zu großer

im Ergebnisteil mit 33,2 Quadratzentimetern angegeben; hier ist der

Streuung keinen Punktschätzer aus. Dieselbe Arbeit fand niedrigere Prä‐

Ergebnisteil zugrunde gelegt.

valenzen bei Weidegang, bei Tiefstreuboxen und auf Gummi statt Beton. 2 Jensen, K. C., Oehm, A. W., Campe, A., Stock, A., Woudstra, S., Feist, M.,

4 van der Tol, P. P. J., Metz, J. H. M., Noordhuizen-Stassen, E. N., Back, W., Braam, C. R., Weijs, W. A. (2005): Frictional forces required for unrestrai‐

Müller, K., Hoedemaker, M., Merle, R. (2022): German farmers' awareness

ned locomotion in dairy cattle. Journal of Dairy Science 88(2), 615–624;

of lameness in their dairy herds. Frontiers in Veterinary Science 9,

neun nicht lahme Kühe auf rutschfest gummibeschichtetem Beton. —

866791. Bezugspopulation: Bonitur von 85.549 Kühen auf 765 deutschen

Rushen, J., de Passillé, A. M. (2006): Effects of roughness and compressi‐

Betrieben (ausgewertet 84.998 Kühe auf 751 Betrieben), Betriebsbesuche

bility of flooring on cow locomotion. Journal of Dairy Science 89(8),

Dezember 2016 bis Juli 2019, PraeRi-Datensatz. Die Autoren nennen den

2965–2972; 16 Kühe auf eigens gebauten Laufwegen. Die Autoren mer‐

Quotienten aus geschätzter und erhobener Prävalenz Farmers' Detection

ken an, dass technische Standardmaße für Bodeneigenschaften deren

Index.

Wirkung nur unzureichend vorhersagen.

TIERGESUNDHEIT

5 Bergsten, C., Telezhenko, E., Ventorp, M. (2015): Influence of soft or hard

12 Bergsten, C., Frank, B. (1996): Sole haemorrhages in tied primiparous cows

floors before and after first calving on dairy heifer locomotion, claw and

as an indicator of periparturient laminitis: effects of diet, flooring and

leg health. Animals 5(3), 662–686. Bezugspopulation: 139 Aufzuchtfär‐

season. Acta Veterinaria Scandinavica 37(4), 383–394; 56 beziehungs‐

sen und 118 Erstkalbinnen eines westschwedischen Betriebs, Stallperio‐

weise 21 angebundene Färsen, Beton gegen Gummimatten, drei Wochen

den 2005/06 und 2006/07. Die Odds Ratios stammen aus der Phase nach

ante partum bis dreizehn Wochen post partum. Die Gegenüberstellung

der Kalbung (Betonspalten gegenüber gummiaufgelegten Spalten), die

von Boden und Kraftfutter stammt aus Versuch I.

Abriebwerte aus der Aufzuchtphase (Betonlaufgang gegenüber Tiefstreu‐ bucht). 6 Samel, M. (2005): Gummibeschichtete Laufflächen für Milchkühe und deren

13 Livesey, C. T., Harrington, T., Johnston, A. M., May, S. A., Metcalf, J. A. (1998): The effect of diet and housing on the development of sole hae‐ morrhages, white line haemorrhages and heel erosions in Holstein hei‐

Einfluss auf Klauenwachstumsparameter und Klauengesundheit im Ver‐

fers. Animal Science 67(1), 9–16. — Oehm, A. W., Knubben-Schweizer, G.,

gleich zu betonierten Laufflächen. Dissertation, Tierärztliche Hochschule

Rieger, A., Stoll, A., Hartnack, S. (2019): A systematic review and meta-

Hannover; 69 Kühe, zwölf Monate, monatliche Messung an der dorsalen

analyses of risk factors associated with lameness in dairy cows. BMC

Wand der lateralen Hinterklauen. — Sanders, A. H., Shearer, J. K., De Vries,

Veterinary Research 15, 346; 53 eingeschlossene Studien, 128 geprüfte

A. (2009): Seasonal incidence of lameness and risk factors associated

Risikofaktoren, Metaanalyse für fünf davon. Liegefläche, Boxenmaße und

with thin soles, white line disease, ulcers, and sole punctures in dairy

Einstreu ließen sich wegen zu heterogener Datenlage nicht poolen.

cattle. Journal of Dairy Science 92(7), 3165–3174. Bezugspopulation: ein Betrieb mit 2.100 Kühen im Südosten der USA, Mai 2004 bis Oktober 2007; die Prozentwerte sind Anteile an den erfassten Läsionen, nicht an den Lahmheitsereignissen.

14 Tierschutzleitlinie für die Milchkuhhaltung, Niedersächsisches Ministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Verbraucherschutz / LAVES, 1. Auflage Mai 2007; die Laufgangmaße gelten für enthornte Tiere im Neubau. — Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft (2017): Automatisches Mel‐

7 Ahlén, L., Hunter Holmøy, I., Nødtvedt, A., Sogstad, Å. M., Fjeldaas, T. (2022):

ken, Tagungsband März 2017 (Wartebereich); LfL-Information Automati‐

A case-control study regarding factors associated with digital dermatitis

sierung im Milchviehstall, 1. Auflage Februar 2018 (Übergänge, zwei bis

in Norwegian dairy herds. Acta Veterinaria Scandinavica 64, 19; 113 DD-

drei Liegeboxenbreiten). — Solano, L. (2024): Automatic milking system

positive gegenüber 446 DD-negativen Herden, Odds Ratio 2,36 bei einem

facilities. Lactanet Canada, Constru+ Dairy Portal, Kapitel 2, Stand

Konfidenzintervall von 1,30 bis 4,26. — Fjeldaas, T., Sogstad, Å. M.,

Februar 2024 — Beratungsunterlage ohne Primärbelege; die abweichende

Østerås, O. (2011): Locomotion and claw disorders in Norwegian dairy

Angabe 60 bis 80 Kühe je Roboter stammt von University of Wisconsin –

cows housed in freestalls with slatted concrete, solid concrete, or solid

Madison Extension (Januar 2026). — EFSA Panel on Animal Health and

rubber flooring in the alleys. Journal of Dairy Science 94(3), 1243–1255;

Welfare (2023): Welfare of dairy cows. EFSA Journal 21(5), 7993; Boxen‐

66 Herden, 2.709 Kühe, Hauptrasse Norwegisches Rotvieh.

maße Tabelle 6, Einstreu und Stallfläche Abschnitt 4.3.7.2.2, die 5 cm

8 Gomez, A., Cook, N. B. (2010): Time budgets of lactating dairy cattle in commercial freestall herds. Journal of Dairy Science 93(12), 5772–5781. Bezugspopulation: 205 laktierende Kühe in 16 Liegeboxenlaufställen in Wisconsin, USA; erfasst wurde die Zeit außerhalb der Bucht einschließlich Treibwegen. 9 Dippel, S., Dolezal, M., Brenninkmeyer, C., Brinkmann, J., March, S., Knierim, U., Winckler, C. (2009): Risk factors for lameness in freestall-housed dairy cows across two breeds, farming systems, and countries. Journal of Dairy Science 92(11), 5476–5486. Bezugspopulation: 103 konventionelle und ökologische Betriebe in Deutschland und Österreich, 3.514 bonitierte Holstein- und Fleckviehkühe, Stallperiode 2004/05. Dass Laufflächenvari‐ ablen geprüft und verworfen wurden, geht aus dem Abstract nicht hervor — belegt ist nur, dass sie im finalen Modell nicht erscheinen. 10 Solano, L., Halbach, C. E., Bennett, T. B., Cook, N. B. (2022): Milking time behavior of dairy cows in a free-flow automated milking system. JDS Communications 3(6), 426–430. Bezugspopulation: 40 Fokuskühe aus einer Bucht mit 59 Kühen an einem Roboter, ein Betrieb in Wisconsin, zwei Beobachtungstage im Juli 2019; die Autoren bezeichnen die Arbeit selbst als vorläufig und fordern eine Bestätigung über mehrere Herden. 11 King, M. T. M., LeBlanc, S. J., Pajor, E. A., DeVries, T. J. (2017): Cow-level associations of lameness, behavior, and milk yield of cows milked in automated systems. Journal of Dairy Science 100(6), 4818–4828. Bezugspopulation: 41 kanadische Roboterbetriebe, Erhebung Oktober 2014 bis Juni 2015, je Betrieb eine Sechstageperiode, 29 Prozent der Kühe klinisch lahm. Der Faktor 2,2 gilt für die Wahrscheinlichkeit, in

gelten für komprimiertes Material. — Westin, R., Vaughan, A., de Passillé, A. M., DeVries, T. J., Pajor, E. A., Pellerin, D., Siegford, J. M., Witaifi, A., Vasseur, E., Rushen, J. (2016): Cow- and farm-level risk factors for lameness on dairy farms with automated milking systems. Journal of Dairy Science 99(5), 3732–3743; 1.378 Kühe auf 36 Betrieben in Kanada und Michigan, Erhebung Juni 2010 bis November 2012. 15 Thomas, H. J., Miguel-Pacheco, G. G., Bollard, N. J., Archer, S. C., Bell, N. J., Mason, C., Maxwell, O. J. R., Remnant, J. G., Sleeman, P., Whay, H. R., Huxley, J. N. (2015): Evaluation of treatments for claw horn lesions in dairy cows in a randomized controlled trial. Journal of Dairy Science 98(7), 4477–4486; 167 neu lahme Kühe auf fünf Betrieben, Heilung 35 Tage nach Behandlung, nur die vollständige Kombination war der Kon‐ trolle signifikant überlegen. — Thomas, H. J., Remnant, J. G., Bollard, N. J., Burrows, A., Whay, H. R., Bell, N. J., Mason, C., Huxley, J. N. (2016): Recovery of chronically lame dairy cows following treatment for claw horn lesions: a randomised controlled trial. Veterinary Record 178(5), 116–122; 189 eingeschlossene Fälle auf sieben Betrieben, 156 davon nach 42 Tagen ausgewertet, 38 Prozent zum Auswertungszeitpunkt am gegenüberliegenden Hinterbein lahm. 16 Robcis, R., Ferchiou, A., Berrada, M., Ndiaye, Y., Herman, N., Lhermie, G., Raboisson, D. (2023): Cost of lameness in dairy herds: An integrated bioe‐ conomic modeling approach. Journal of Dairy Science 106(4), 2519– 2534. Die 391,80 Euro gelten je von Dermatitis digitalis betroffener Kuh und Jahr, nicht je Fall; Preisbasis Frankreich. Zur Kostenstruktur: Dole‐ check, K., Bewley, J. (2018): Animal board invited review: Dairy cow lameness expenditures, losses and total cost. animal 12(7), 1462–1474.

diesen sechs Tagen mehr als einmal nachgetrieben zu werden.

TIERGESUNDHEIT

TIERGESUNDHEIT · PRAXIS

Shamonda und der Frühling danach Was zum neuen Orthobunyavirus bei Rindern belegt ist und was der Betrieb jetzt tun kann

H E L M U T D E M M E L H U B E R | U N T E R N E H M E N S B E R AT E R U N D H O L S T E I N Z Ü C H T E R

Seit Juni 2026 läuft in Mitteleuropa ein Infektionsge‐

tes Bild, Melde- und Rechtslage, Trächtigkeiten, ver‐

schehen bei Rindern, das Untersuchungsämter,

bleibender Handlungsspielraum. Grundlage sind die

Zuchtverbände und Beratung gleichzeitig überholt

Veröffentlichungen des Friedrich-Loeffler-Instituts,

hat. Dieser Beitrag ordnet ein, was zum Shamonda-

der Landesbehörden sowie der Schweizer und fran‐

Virus belegt ist, was aus dem Schmallenberg-

zösischen Institute mit Stand 14. September 2026

Geschehen von 2011 als Größenordnung taugt und

und die zitierte Literatur zum Schmallenberg-Virus.

wo die Datenlage offen bleibt. Er folgt der Reihen‐

Jede übernommene Zahl trägt Bezugsperiode und

folge, in der die Fragen im Betrieb auftauchen: aku‐

Bezugspopulation mit.

Was zum neuen Orthobunyavirus bei Rindern belegt ist, was

Genetisch liegt SHAV-EU1 nahe am Referenzisolat des Sha‐

aus dem Schmallenberg-Geschehen übertragbar erscheint

monda-Virus: 93 Prozent Nukleotididentität in den Segmenten

und was der Betrieb bis zur Abkalbesaison 2027 tun kann

L und M, 97 Prozent im S-Segment. Aus derselben Untersu‐ chung stammt die einzige belastbare Größenangabe zum

Ein Erreger, zwei Einschleppungen Das Shamonda-Virus ist ein Orthobunyavirus der Simbu-Sero‐ gruppe und wird durch Gnitzen übertragen, also durch blut‐ saugende Kleinmücken der Gattung Culicoides. Zur selben Serogruppe gehören das Schmallenberg-Virus und das Aka‐ bane-Virus. Für den Menschen besteht nach Einschätzung des Friedrich-Loeffler-Instituts kein relevantes Infektionsrisiko. 1

Ausmaß: Bis Ende Juli 2026 waren weit über 100 betroffene Betriebe in Baden-Württemberg beim Rindergesundheits‐ dienst gemeldet — eine Meldung an einen Gesundheitsdienst, keine amtliche Fallzahl.8 Die Ausbreitung verlief schnell. In der Schweiz erfolgte der erste Nachweis am 31. Juli 2026; bis zum 20. August waren 22 Kantone sowie Liechtenstein betrof‐ fen.9 In Bayern liegen Nachweise inzwischen aus allen Regierungsbezirken vor.10

Neu ist der Erreger nicht: Erstmals nachgewiesen wurde er

Mitte der 1960er Jahre in Nigeria, danach bis 2026 vereinzelt im westlichen, östlichen und südlichen Afrika sowie in Asien.2 In Japan wurden 2002 sechs Isolate aus Culicoides-Gnitzen und aus Blutproben von Sentinelrindern in den Präfekturen Kagoshima und Miyazaki gewonnen; der Befund galt schon damals als Hinweis auf eine weitere Verbreitung als ange‐ nommen.3 Neu ist das Auftreten in Mitteleuropa. Im Juni 2026 wurden in Milchviehbeständen in Ostfrankreich akutes Fieber, Durchfall, Apathie und ein deutlicher Milchleistungsrückgang beobach‐ tet. Eine ungerichtete Nanopore-Metagenomik aus gepooltem Plasma erkrankter Kühe lieferte vollständige Genome eines

Die offene Frage steht nicht im Stall, sondern in den Trächtigkeiten.

Orthobunyavirus der Simbu-Serogruppe; die Segmente L und M gruppierten sich mit dem nigerianischen Shamonda-Virus, das S-Segment zeigte ein abweichendes Muster.4 Anfang August 2026 stellte das Friedrich-Loeffler-Institut denselben Erregertyp bei Rindern in Süddeutschland fest. Die Proben kamen über das Chemische und Veterinäruntersuchungsamt Freiburg; die Pan-Simbu-PCR ergab deutlich positive Signale mit Ct-Werten um 20, also hohe Viruslasten.5 Das süddeut‐

Das akute Bild ist nicht zu übersehen Das klinische Bild beim adulten Rind ist gleichförmig beschrieben: deutlicher Milchleistungsrückgang, Fieber, matte und apathische Tiere, deutlich reduzierte Futteraufnahme, teil‐ weise Durchfall, in einem Teil der Bestände auch milde respi‐ ratorische Symptome. Nach wenigen Tagen kommt es bei den

sche Isolat trägt die Bezeichnung Shamonda-Virus/DE/2026.6

erkrankten Tieren in der Regel zu einer deutlichen Erholung.11

Wichtig für die Einordnung: Es handelt sich nicht um ein

gang eine Größenordnung von mehr als fünf Kilogramm je

Geschehen, sondern um zwei. Am 1. September 2026 bestä‐

Tier.12 Aus der Schweiz werden Fieber über 40 Grad Celsius

tigte das Friedrich-Loeffler-Institut eine zweite, ebenfalls mit

über ein bis zwei Tage und ein Krankheitsverlauf von 14 bis 21

dem Shamonda-Virus verwandte Variante. Die positiven Rin‐

Tagen berichtet.13 Auf Herdenebene erreichte die Morbidität in

derproben stammten aus Nordrhein-Westfalen, Niedersach‐

der Erhebung des Friedrich-Loeffler-Instituts bis zu 100

sen, Hessen und Thüringen. Zur Unterscheidung heißen die

Prozent, bei bislang keinen Todesfällen.14

Varianten seither Shamonda-Virus Europe 1 (SHAV-EU1) für die zuerst in der Schweiz, Frankreich und Süddeutschland nachgewiesene und Shamonda-Virus Europe 2 (SHAV-EU2) für die zweite. Erste Untersuchungen zeigen, dass sich alle drei Genomsegmente der beiden Varianten unterscheiden. Ob eine Infektion mit der einen Variante vor der anderen schützt, ist nicht geklärt. Damit zirkulieren in Deutschland gegenwärtig drei Orthobunyaviren der Simbu-Serogruppe — das Schmallen‐ berg-Virus und die beiden Shamonda-Varianten —, und ein Austausch von Genomsegmenten zwischen ihnen gilt als nicht unwahrscheinlich.7

Der Tiergesundheitsdienst Bayern nennt für den Milchrück‐

Aus einem betroffenen Bestand: Die Betriebsleiterin eines bayerischen Milchviehbetriebs berichtet, das Geschehen habe innerhalb von zwei Wochen die gesamte Herde erfasst. Der Einbruch in der Milchleistung sei zum größten Teil fulminant gewesen und für sie eindeutig von Hitzestress zu unterschei‐ den. Von unterschiedlicher Intensität der Ausprägung in ande‐ ren Beständen habe sie gehört; im eigenen Bestand sei das Bild nicht zu übersehen gewesen. Der Bericht ist keine erho‐ bene Fallzahl, sondern die Schilderung einer Betriebsleiterin. Er deckt sich in Verlauf und Geschwindigkeit mit den

TIERGESUNDHEIT

veröffentlichten Beobachtungen. „Das war nicht verwechselbar mit Hitzestress." — Betriebslei‐ terin

eines

betroffenen

bayerischen

Milchviehbetriebs,

September 2026

Die Information kam nach dem Geschehen Das neuartige Shamonda-Virus ist keine gelistete Tierseuche. Es ist weder melde- noch bekämpfungspflichtig. Daraus folgt

Aus einem zweiten Bestand: Dort verlief das Geschehen

unmittelbar, dass es derzeit keine Möglichkeit einer Leistungs‐

schwerer und vor allem länger. Berichtet werden zahlreiche

gewährung durch die Tierseuchenkasse gibt; für Bayern ist

immunschwache Tiere und Abgänge durch Folgeerkrankun‐

das ausdrücklich festgehalten.19 Aus derselben Rechtslage

gen. Die Herdenleistung fiel von gut 40 auf 33 Liter je Kuh und

folgt aber auch etwas, das in der Diskussion meist untergeht:

Tag; nach sechs Wochen lag sie wieder bei 36 Litern und

Ohne Meldepflicht entsteht kein Pflichtdatenstrom. Es gibt

damit weiterhin rund vier Liter unter dem Ausgangsniveau.

keine amtliche Fallzahl, weil es keine geben kann. Was vor‐

Das Besuchsverhalten der Tiere ließ deutlich nach, was über

liegt, sind Einsendungen an die Landeslabore und Meldungen

den gesamten Zeitraum erhebliche Mehrarbeit nach sich zog.

an Gesundheitsdienste. In Bayern wurde dafür ein passives

Auch dies ist eine Betriebsschilderung und keine erhobene

Monitoring am Landesamt etabliert.20

Kennzahl.

Passives Monitoring heißt: Das System sieht, was einge‐

Berechnet: Bei einer Herdengröße von 100 Kühen entspricht

schickt wird. Bei einem vektorübertragenen Erreger, der eine

der geschilderte Einbruch rund 700 Litern je Tag im Tief und

naive Population in Wochen durchläuft, ist der Rückstand zwi‐

rund 400 Litern je Tag auch sechs Wochen später. Der kumu‐

schen Geschehen und Information damit systemisch ange‐

lierte Verlust über die sechs Wochen lässt sich daraus nicht

legt. Das ist kein Versäumnis einzelner Stellen. Es ist die

berechnen, weil der Verlauf zwischen Tief und aktuellem

Konsequenz aus Vektorübertragung, fehlender Meldepflicht

Stand nicht bekannt ist.15

und einem Erreger, den vorher niemand auf dem Zettel hatte.

Was die beiden Berichte hinzufügen: Die veröffentlichten Angaben beschreiben einen milden bis moderaten, vorüberge‐ henden Verlauf mit deutlicher Erholung nach wenigen Tagen und einer Krankheitsdauer von zwei bis drei Wochen. Das trifft

Praktisch führt es dazu, dass ein Betrieb die Verbandsinfor‐ mation über Fälle in einem Nachbarland zu einem Zeitpunkt erhält, zu dem das Geschehen im eigenen Bestand bereits läuft. Genau so ist es im Sommer 2026 vielerorts gewesen.

den mittleren Verlauf. Es beschreibt nicht den Rand: eine

Was trotzdem gilt: Auch ohne Melde- und Bekämpfungspflicht

Milchleistung, die nach sechs Wochen noch nicht zurück ist,

bestehen für Tierhalter allgemeine Pflichten aus dem europäi‐

Abgänge durch Folgeerkrankungen und einen Arbeitsaufwand,

schen Tiergesundheitsrecht. Dazu gehören dem jeweiligen

der einen Bestand über Wochen bindet. Zu diesem Rand lie‐

Risiko entsprechende Biosicherheitsmaßnahmen, unter ande‐

gen bislang keine Erhebungen vor, weder zur Häufigkeit noch

rem die Isolation erkrankter Tiere. Tiere, die entsprechende

zur Höhe. Wer aus den Übersichtsdarstellungen ableitet, der

klinische Symptome aufweisen, dürfen nicht verbracht wer‐

wirtschaftliche Schaden erschöpfe sich in ein paar Tagen

den.21 Wer in der akuten Phase Tiere verkauft oder auf eine

Milchrückgang, unterschätzt ihn in einem Teil der Bestände

Auktion bringt, bewegt sich damit nicht in einem rechtsfreien

deutlich. Das ist kein Widerspruch zu den Veröffentlichungen.

Raum, sondern gegen eine ausdrückliche Vorgabe.

Es ist der Unterschied zwischen einer Verlaufsbeschreibung und einer Schadensschätzung, die bisher niemand vorgelegt hat.

Der offene Punkt sind die Trächtigkeiten

Empfänglich sind nach bisherigem Kenntnisstand Rind, Schaf,

Für das akute Geschehen beim adulten Tier ist die Lage

Ziege, Alpaka und Pferd; bei Pferden wurden in Europa nach Infektion mit SHAV-EU1 zentralnervöse Störungen beobach‐ tet.16 Für SHAV-EU2 stammen bislang alle positiven Proben von Rindern, das Wirtsspektrum ist noch nicht bestimmt.17 Die Virämie ist kurz. Für den Erregernachweis mittels PCR eignen sich Serum- oder EDTA-Blutproben, die während dieser kurzen Phase entnommen werden müssen. Entscheidend ist deshalb, akut klinisch kranke Tiere zu beproben — Tiere mit Fieber, Durchfall und Milchrückgang, nicht Tiere in der Erholungs‐ phase.18

beschrieben. Für die Trächtigkeiten ist sie es nicht. Das Fried‐ rich-Loeffler-Institut formuliert zurückhaltend: Für das neu eingeschleppte Virus lasse sich derzeit noch nicht abschät‐ zen, ob und in welchem Umfang Infektionen tragender Tiere zu Schädigungen der Feten führen können; Aborte, Totgebur‐ ten und missgebildete Kälber oder Lämmer aus möglicher‐ weise betroffenen Beständen sollten deshalb besonders aufmerksam untersucht werden.22 Das bayerische Landesamt geht einen Schritt weiter: Ob Infektionen während der Träch‐ tigkeit zum Arthrogrypose-Hydranencephalie-Syndrom führen, sei aktuell noch unklar, aufgrund der engen Verwandtschaft zum Schmallenberg-Virus aber sehr wahrscheinlich.23

TIERGESUNDHEIT

Für die vulnerable Phase der Trächtigkeit nennt das Friedrich-

geburten oder Missbildungen durch fetale Schmallenberg-

Loeffler-Institut beim Schaf ungefähr die vierte bis achte

Infektion angegeben.27 Auch die Leistungsseite blieb anders

Trächtigkeitswoche und beim Rind ungefähr den 75. bis 175.

als 2026 unauffällig: Zwischen dem 15. August und dem 19.

Trächtigkeitstag. Diese Angaben sind ausdrücklich in Analo‐

September 2011 lag der Milchverlust in niederländischen

gie zum Schmallenberg-Virus formuliert und für das Sha‐

Milchviehbetrieben bei 0,26 Kilogramm je Kuh und Tag gegen‐

monda-Virus

experimentell

über der Referenzperiode 2009 bis 2010; in der Teilgruppe der

bestimmt.

noch

nicht

abschließend

Das ist keine Spitzfindigkeit, sondern der ent‐

Betriebe, die während der damaligen Meldepflicht Missbildun‐

scheidende Vorbehalt: Hier wird mit einem übertragenen Zeit‐

gen bei Neugeborenen angezeigt hatten, waren es 0,43 Kilo‐

fenster gearbeitet, nicht mit einem für diesen Erreger gemes‐

gramm.28

senen.

Hier ist Vorsicht geboten: Das akute Bild beim Shamonda-

Rechnet man das auf einen Bestand herunter, der im Juli oder

Virus ist ungleich schwerer als das, was 2011 und 2012 beim

August 2026 erfasst wurde, dann standen dort Kühe im ange‐

Schmallenberg-Virus dokumentiert wurde — gut fünf Kilo‐

nommenen vulnerablen Fenster, die im Frühjahr und Frühsom‐

gramm Milchrückgang je Tier gegenüber gut einem Viertelki‐

mer 2026 besamt worden sind. Deren Abkalbungen fallen in

logramm im Herdendurchschnitt. Daraus folgt für die fetale

das Frühjahr 2027. Die Sorge vor diesen Geburten, die in

Schadensrate jedoch nichts, weder in die eine noch in die

betroffenen Beständen derzeit geäußert wird, ist damit fach‐

andere Richtung. Wie stark ein Virus das adulte Tier klinisch

lich begründet und nicht wegzureden. Sie lässt sich mit den

trifft und wie teratogen es wirkt, sind zwei verschiedene

vorliegenden Daten aber auch nicht beziffern.

Eigenschaften. Die 0,5 Prozent stammen zudem aus einer anderen Population, einer anderen Bezugsperiode und von

Was das Schmallenberg-Geschehen hergibt — und was nicht Das Schmallenberg-Geschehen von 2011 und 2012 ist der ein‐ zige mitteleuropäische Präzedenzfall mit belastbarer Nach‐ verfolgung. Es ist ein anderes Virus und darf nicht als Pro‐

einem anderen Erreger. Sie taugen als Anhaltspunkt für die erwartbare Größenordnung. Sie taugen nicht als Zahl für den eigenen Bestand im Frühjahr 2027. Das Schmallenberg-Geschehen liefert eine Größenordnung. Es liefert keine Prognose für den Frühling 2027.

gnose gelesen werden; es liefert aber Größenordnungen, an denen sich die Erwartung ausrichten lässt. Zur Ausbreitungs‐ geschwindigkeit: In einem eng beprobten Rinderbestand in der Kernregion erreichte die herdeninterne Prävalenz während der Vektorsaison 2011 innerhalb von knapp einem Monat 100 Prozent.25 Das entspricht dem, was Betriebe 2026 zum Shamonda-Virus beschreiben. Zu den Folgen für die Nachkommen: In einer Nachverfolgung auf zwei Milchviehbetrieben in Nordrhein-Westfalen wurden 71 Kälber untersucht, deren Mütter in den ersten fünf Träch‐ tigkeitsmonaten natürlich mit dem Schmallenberg-Virus infi‐ ziert worden waren, rechnerisch zwischen dem 13. und dem

Dokumentieren ist die einzige Maßnahme, die heute schon wirkt.

162. Trächtigkeitstag. Ein Kalb zeigte typische Missbildungen und wurde tot geboren, ein weiteres kam ohne sichtbare Ver‐ änderungen tot zur Welt. Zwei Kühe abortierten, ohne dass in den Feten Virusgenom oder Antikörper nachweisbar waren. Neun der 71 Kälber trugen bereits vor der Kolostrumauf‐ nahme hohe spezifische Antikörpertiter, waren also im Mutter‐ leib infiziert worden, und alle neun wurden lebend und klinisch unauffällig geboren. Im Dezember 2011 waren auf denselben Betrieben 80,1 Prozent der untersuchten Rinderseren positiv; für das Frühjahr 2012 wird für die Kernregion an der deutschniederländisch-belgischen Grenze eine Seroprävalenz beim Rind von rund 70 bis nahezu 100 Prozent berichtet.26 Auf Populationsebene fiel die Schadensrate niedrig aus. Für

Besamungspause — was sie kann und was nicht Die derzeit am häufigsten genannte Maßnahme ist die Verle‐ gung des Besamungszeitpunkts. Das Friedrich-Loeffler-Insti‐ tut formuliert sie zurückhaltend: Grundsätzlich könne ver‐ sucht werden, besonders empfindliche Phasen der Trächtig‐ keit außerhalb der vektoraktiven Jahreszeit zu legen. Die höchste Gnitzenaktivität wird üblicherweise zwischen Juli und Oktober beobachtet; je nach Witterung kann die Saison bis in den späten November reichen. Vollständig unterbinden lässt sich die Übertragung durch klassische Vektorbekämpfung

niederländische Milchviehherden werden rund 0,5 Prozent Tot‐ 54

TIERGESUNDHEIT

nach derselben Einschätzung kaum.29 Der Einwand aus der Praxis gegen diese Maßnahme ist berechtigt und sollte nicht weggewischt werden. Eine Besa‐ mungspause wirkt prospektiv. Sie setzt voraus, dass ein

und Milchrückgang zeigen, den Tierarzt hinzuziehen und Serum- sowie EDTA-Blutproben akut kranker Tiere an das zuständige Untersuchungsamt einsenden, nicht von Tieren, die sich bereits erholen.33

Betrieb Monate vor dem Geschehen weiß, dass es kommt. Im

2. Aborte und Missbildungen konsequent abklären. Bei Abor‐

Sommer 2026 war das nicht gegeben: Zu dem Zeitpunkt, an

ten nach vorangegangener Symptomatik des Muttertiers und

dem die Empfehlung im Umlauf war, hatte das Geschehen die

bei Missbildungen des muskuloskelettalen Systems des Fetus

betroffenen Regionen bereits erfasst. Für 2026 war die Maß‐

gehört der ganze Tierkörper in die Untersuchung. Der Erreger‐

nahme in weiten Teilen Süddeutschlands gegenstandslos.

nachweis erfolgt nach derzeitigem Stand analog zum Schmal‐

Für 2027 stellt sich die Frage anders. Wer die Besamungsund Abkalbeplanung jetzt legt, plant mit Vorlauf und nicht im

lenberg-Virus aus Organmaterial, insbesondere aus Gehirn und Milz.34

Nachhinein. Und wer in einer noch nicht erfassten Region wirt‐

3. Gnitzenexposition senken, ohne sich etwas vorzumachen.

schaftet, hat die Option tatsächlich. Die zweite verbreitete

Repellentien, Netze an den Öffnungen und erhöhte Luftbewe‐

Überlegung — eine durchgemachte Infektion schütze die

gung im Stall senken die Exposition. Eine vollständige Unter‐

Herde, eine Pause sei damit ohnehin überflüssig — ist aller‐

brechung der Übertragung ist damit nicht zu erreichen.35 Die

dings genau das: eine Annahme. Für das Shamonda-Virus

Maßnahme ist Risikominderung, keine Barriere.

sind Dauer und Belastbarkeit der Immunität nach natürlicher Infektion nicht beschrieben. Ob eine Infektion mit einer der beiden europäischen Varianten vor der jeweils anderen schützt, war nach Stand vom 9. September 2026 nicht geklärt. 30

Da beide Varianten in Deutschland zirkulieren und sich in

allen drei Genomsegmenten unterscheiden, ist die Frage nicht akademisch.31 Ein Impfstoff steht nicht zur Verfügung; Impf‐ stoffe gegen Orthobunyaviren lassen sich grundsätzlich ent‐ wickeln, brauchen dafür aber ausreichenden Vorlauf.32 – Ist mein Bestand nachweislich erfasst worden — mit PCRBefund aus der akuten Phase, oder nur nach klinischem Eindruck?

4. Zukauf und Verbringung prüfen. Klinisch auffällige Tiere dürfen nicht verbracht werden; unabhängig davon ist Zukauf aus akut betroffenen Beständen während der Vektorsaison eine vermeidbare Exposition.36 5. Die Tiergruppe für das Frühjahr 2027 jetzt bilden. Alle Kühe und Rinder, die während der Vektorsaison 2026 zwischen dem 75. und dem 175. Trächtigkeitstag standen, in einer Liste zusammenführen und deren Abkalbungen gezielt begleiten. Diese Liste ist die Grundlage für alles Weitere, und sie lässt sich nur aus den Besamungsdaten bilden, nicht aus der Erin‐ nerung.

– Welche Variante wurde nachgewiesen, und liegt meine Region im Überschneidungsbereich beider Varianten? – Welche Kühe standen zwischen Juli und Oktober 2026 zwi‐

D O K U M E N TAT I O N S S T R E C K E S H A M O N D A — W A S B I S Z U R A B K A L B E S A I S O N 2 0 2 7 F E S T G E H A LT E N G E H Ö R T

schen dem 75. und 175. Trächtigkeitstag, und wann kalben

Z U M A K U T E N G E S C H E H E N I M B E S TA N D

sie?

• Datum des ersten auffälligen Tiers und Datum, an dem das

– Sind für diese Tiergruppe die Besamungsdaten so doku‐ mentiert, dass sich die Abkalbungen im Frühjahr 2027 gezielt begleiten lassen? – Wäre eine Verschiebung der Besamungen für die Saison 2027 betriebswirtschaftlich darstellbar — und was kostet sie in Zwischenkalbezeit und Remontierung?

Geschehen als beendet gilt • Anzahl klinisch erkrankter Tiere im Verhältnis zur Herden‐ größe • Tagesmilchmenge der Herde über den gesamten Zeitraum, mit Referenzwoche davor • Datum, an dem das Leistungsniveau von davor wieder erreicht war — oder die Feststellung, dass es ausblieb

Was jetzt im Betrieb zu tun ist

• Abgänge und Folgeerkrankungen während und nach dem Geschehen, jeweils mit Abgangsursache

Der Handlungsspielraum ist begrenzt, aber er ist nicht null. Er

• Besuchs-, Fress- und Aktivitätsdaten, soweit das Herden‐

liegt weniger in der Abwehr als in Diagnostik und Dokumenta‐

managementsystem sie hergibt, sowie die zusätzlich

tion. Wer jetzt sauber erfasst, was im Bestand passiert ist,

angefallene Arbeitszeit

kann im Frühjahr 2027 unterscheiden, ob ein missgebildetes

• Befunde: Datum der Probennahme, Probenmaterial,

Kalb zum Geschehen gehört oder nicht, und muss nicht raten.

Ergebnis, nachgewiesene Variante

1. Die Akutphase nutzen. Der Erregernachweis gelingt nur während der kurzen Virämie. Sobald Tiere Fieber, Durchfall TIERGESUNDHEIT

ZUR TIERGRUPPE IM ANGENOMMENEN VULNERABLEN

Belegt sind das klinische Bild, die Übertragung über Gnitzen,

FENSTER

das Vorliegen zweier unabhängig eingeschleppter Varianten

• Besamungsdatum und Trächtigkeitstag zum Zeitpunkt des

und die genetische Nähe zum seit den 1960er Jahren bekann‐

Bestandsgeschehens je Tier

ten Shamonda-Virus. Nicht belegt ist, was mit den Trächtigkei‐

• Bulle und Anpaarung, um eine genetische Fehldeutung

ten passiert. Das angenommene vulnerable Fenster ist vom

späterer Missbildungen auszuschließen

Schmallenberg-Virus übertragen, nicht für das Shamonda-

• voraussichtlicher Abkalbetermin

Virus gemessen. Ob und wie häufig Feten geschädigt werden,

Z UR A BKA L BE SA ISO N 2 027

• jede Fehl- und Totgeburt mit Trächtig‐ keitsdauer und Befund · • jede Missbil‐ dung mit Beschreibung und Untersu‐ chungsergebnis · • Schwergeburtenrate und Kälberverluste im Vergleich zu den drei Vorjahren

wird sich in der Abkalbesaison 2027 zeigen und nicht vorher. Für den Betrieb heißt das dreierlei. Erstens: In der akuten Phase ist Diagnostik möglich, danach nicht mehr — das Zeit‐ fenster ist kurz und es kommt nicht wieder. Zweitens: Die Besamungsverlegung war für 2026 in den betroffenen Regio‐

Der Vergleich mit den Vorjahren ist der eigentliche

nen gegenstandslos, für 2027 ist sie eine echte Entscheidung,

Punkt: Ohne Basislinie lässt sich im Frühjahr 2027

die man mit Zahlen unterlegen sollte statt mit Gefühl. Drit‐

weder eine Häufung belegen noch eine Entwarnung

tens: Was jetzt zählt, ist die Dokumentation. Wer im Frühjahr

begründen.

2027 eine Häufung belegen oder ausschließen will, braucht

Die Liste ersetzt keine Diagnostik. Sie stellt sicher, dass die Diagnostik im Frühjahr 2027 auf die richtigen Tiere trifft.

die Basislinie aus den Vorjahren und die Zuordnung jeder betroffenen Trächtigkeit. Beides entsteht heute oder gar nicht. Und ein struktureller Punkt bleibt: Dass die Information dem Geschehen hinterherlief, ist kein Kommunikationsfehler ein‐

Fazit: Einordnen, dokumentieren, nicht hochrechnen

zelner Stellen, sondern die Folge davon, dass für einen nicht gelisteten Erreger kein Pflichtdatenstrom existiert. Solange ausschließlich passiv überwacht wird, wird die nächste Ein‐ schleppung eines vektorübertragenen Erregers denselben Ver‐

Das Shamonda-Virus hat im Sommer 2026 in Mitteleuropa ein

lauf nehmen. Mit drei zirkulierenden Orthobunyaviren der

akutes Bestandsgeschehen ausgelöst, das in Geschwindigkeit

Simbu-Serogruppe und der Möglichkeit, dass diese unterein‐

und Leistungseinbruch deutlich über dem liegt, was 2011 und

ander

2012 beim Schmallenberg-Virus dokumentiert wurde. Direkte

theoretische Sorge.

Todesfälle sind aus den veröffentlichten Erhebungen nicht berichtet; aus der Praxis werden allerdings Abgänge durch Folgeerkrankungen und Bestände geschildert, die auch nach

Genomsegmente

austauschen,

ist

das

keine

Was sich im Frühjahr 2027 belegen lässt, entscheidet sich an den Aufzeichnungen des Herbstes 2026.

sechs Wochen nicht auf dem alten Leistungsniveau sind.

QUELLEN (AUSWAHL) 1 Friedrich-Loeffler-Institut (2026): Shamonda-Virus (SHAV). Tierseuchenge‐

4 Kelleci, M., Fusade-Boyer, M., Chrétien, D. et al. (2026): Detection of a novel

schehen, Greifswald-Insel Riems. https://www.fli.de/de/aktuelles/tierseu‐

Shamonda Orthobunyavirus in dairy cattle, France, June 2026. Eurosur‐

chengeschehen/shamonda-virus/ (abgerufen am 14.09.2026). Dort: Ein‐

veillance 31(33), 2600689. DOI 10.2807/1560-7917.ES.

ordnung als Orthobunyavirus der Simbu-Serogruppe, Übertragung durch

2026.31.33.2600689. Dort Abstract: Klinik, Nanopore-Metagenomik aus

Gnitzen, Einschätzung zum Infektionsrisiko für den Menschen.

gepooltem Plasma, Clusterung der Segmente L und M mit dem nigeriani‐

2 Bayerisches Landesamt für Gesundheit und Lebensmittelsicherheit (2026): Shamonda-Virus (SHAV). Tiergesundheit, Dokument aktualisiert am

schen Shamonda-Virus, abweichendes Muster im S-Segment. 5 Friedrich-Loeffler-Institut (2026): FLI weist neues Orthobunyavirus der

02.09.2026. Dort Abschnitt „Vorkommen und Übertragung": Erstnachweis

Simbu-Serogruppe („Shamonda-like") bei Rindern in Deutschland nach.

Mitte der 1960er Jahre in Nigeria, danach bis 2026 vereinzelt im westli‐

Pressemitteilung vom 03.08.2026. Dort: Probenweg über das Chemische

chen, östlichen und südlichen Afrika und in Asien.

und Veterinäruntersuchungsamt Freiburg, Pan-Simbu-PCR mit Ct-Werten

3 Yanase, T., Maeda, K., Kato, T. et al. (2005): The resurgence of Shamonda virus, an African Simbu group virus of the genus Orthobunyavirus, in Japan. Archives of Virology 150(2), 361–369. DOI 10.1007/s00705-0040419-3. Bezugspopulation und -periode: sechs Isolate aus CulicoidesGnitzen und Blutproben von Sentinelrindern, Präfekturen Kagoshima und Miyazaki, Japan, 2002.

um 20. 6 Wie Fußnote 1: Isolatbezeichnung Shamonda-Virus/DE/2026 für das süddeutsche Isolat. 7 Friedrich-Loeffler-Institut (2026): FLI bestätigt weiteres Shamonda-Virusverwandtes Orthobunyavirus in Deutschland. Pressemitteilung vom 01.09.2026. Dort: Bezeichnungen SHAV-EU1 und SHAV-EU2, Herkunft der positiven Rinderproben aus Nordrhein-Westfalen, Niedersachsen, Hessen und Thüringen, Unterschiede in allen drei Genomsegmenten, ungeklärter Kreuzschutz, drei zirkulierende Orthobunyaviren der Simbu-Serogruppe und Möglichkeit der Reassortierung.

TIERGESUNDHEIT

8 Wernike, K., Hoffmann, B., Link, E.K., Rotheneder, S., Eshak, M., Pfaff, F.,

24 Friedrich-Loeffler-Institut (2026): Fragen und Antworten zum Shamonda-

Höper, D., Beer, M. (2026): It happened again — emergence of a Sha‐

Virus (FAQ). Stand 09.09.2026. Dort: vulnerable Trächtigkeitsphase beim

monda-like orthobunyavirus in Central Europe, 2026. bioRxiv-Preprint, DOI

Schaf ungefähr vierte bis achte Trächtigkeitswoche, beim Rind ungefähr

10.64898/2026.08.06.743243. Nicht begutachtet. Dort: Nukleotididentität

75. bis 175. Trächtigkeitstag, jeweils in Analogie zum Schmallenberg-

zum Referenzisolat des Shamonda-Virus von 93 Prozent in den Segmen‐

Virus und für das Shamonda-Virus noch nicht abschließend experimentell

ten L und M sowie 97 Prozent im S-Segment; bis Ende Juli 2026 weit über

bestimmt.

100 betroffene Betriebe in Baden-Württemberg, gemeldet an den Rinder‐ gesundheitsdienst. 9 Institut für Virologie und Immunologie (2026): Neues Orthobunyavirus der

25 Wernike, K., Silaghi, C., Nieder, M., Pfeffer, M., Beer, M. (2014): Dynamics of Schmallenberg virus infection within a cattle herd in Germany, 2011. Epi‐ demiology and Infection 142(7), 1501–1504. DOI 10.1017/

Simbu-Serogruppe bei Rindern entdeckt. Mittelhäusern und Bern, Stand

S0950268813002525. Bezugspopulation und -periode: ein Rinderbestand

09.09.2026. Dort: Erstnachweis in der Schweiz am 31.07.2026; bis zum

in der Kernregion des Schmallenberg-Geschehens, Beobachtungszeit‐

20.08.2026 22 betroffene Kantone sowie Liechtenstein.

raum Mai 2011 bis Januar 2012; herdeninterne Prävalenz von 100 Prozent

10 Wie Fußnote 2, Abschnitt „Bekämpfung und Monitoring": Nachweise aus allen bayerischen Regierungsbezirken. 11 Landkreis Aschaffenburg (2026): Information über das neuartige Sha‐ monda-Virus (SHAV). Stand 02.09.2026. Dort: Symptomkatalog beim Rind und Hinweis auf die deutliche Erholung nach wenigen Tagen. 12 Tiergesundheitsdienst Bayern e.V. (2026): Neues zum Shamonda-Virus. Stand 02.09.2026. Dort: Milchrückgang von mehr als fünf Kilogramm je Tier; betroffene Bundesländer Baden-Württemberg, Bayern, RheinlandPfalz und Niedersachsen; Diagnostikkaskade Simbu-PCR mit anschlie‐ ßender Schmallenberg-spezifischer PCR. 13 Wie Fußnote 9: Fieber über 40 Grad Celsius über ein bis zwei Tage, Krank‐

innerhalb von knapp einem Monat. Anderer Erreger als der hier behandelte, nur als Größenordnung angeführt. 26 Wernike, K., Holsteg, M., Schirrmeier, H., Hoffmann, B., Beer, M. (2014): Natural Infection of Pregnant Cows with Schmallenberg Virus — A FollowUp Study. PLoS ONE 9(5), e98223. DOI 10.1371/journal.pone.0098223. Bezugspopulation und -periode: zwei Milchviehbetriebe in NordrheinWestfalen, Geburten zwischen Januar und Juni 2012; 71 ausgewertete Kälber; rechnerischer Infektionszeitpunkt der Mütter zwischen Trächtig‐ keitstag 13 und 162; ein missgebildetes totgeborenes Kalb, ein totgebore‐ nes ohne sichtbare Veränderungen, zwei Aborte ohne Erregernachweis im Fetus; neun von 71 Kälbern präkolostral seropositiv, alle lebend und ohne klinische Auffälligkeiten geboren; 80,1 Prozent positive Rinderseren im Dezember 2011; dort referierte Seroprävalenz beim Rind von rund 70 bis

heitsverlauf von 14 bis 21 Tagen. Bezugspopulation: betroffene

nahezu 100 Prozent im Frühjahr 2012 in der Kernregion an der deutsch-

Rinderbestände in der Schweiz, Sommer 2026.

niederländisch-belgischen Grenze. Anderer Erreger als der hier behan‐

14 Wie Fußnote 8: Morbidität auf Herdenebene bis zu 100 Prozent bei keinen Todesfällen. Bezugspopulation: betroffene Bestände in BadenWürttemberg, Schweiz und Frankreich, Sommer 2026. 15 Berechnet: Herdenbezogene Tagesmengen aus den Angaben des Betriebs — rund 40 Liter je Kuh und Tag vor dem Geschehen, 33 Liter im Tief, 36 Liter nach sechs Wochen — bei einer Herdengröße von 100 Kühen. Grund‐ lage: anonymisierte Schilderung eines Milchviehbetriebs, September 2026. Der kumulierte Verlust über die sechs Wochen ist nicht berechnet, weil der Verlauf zwischen Tief und aktuellem Stand nicht bekannt ist. 16 Friedrich-Loeffler-Institut (2026): Steckbrief Shamonda-Virus (SHAV). Stand 03.09.2026. Dort: empfängliche Arten Rind, Schaf, Ziege, Alpaka und Pferd; zentralnervöse Störungen bei mit SHAV-EU1 infizierten Pferden in Europa. 17 Wie Fußnote 7: alle bislang für SHAV-EU2 positiven Proben stammen von Rindern, das Wirtsspektrum dieser Variante ist noch nicht bestimmt. 18 Wie Fußnote 2, Abschnitt „Diagnostik": kurze Virämiephase, Serum- und EDTA-Blutproben, Beprobung akut klinisch kranker Tiere als Voraussetzung für den Erregernachweis. 19 Wie Fußnote 11: SHAV als nicht gelistete, weder melde- noch bekämp‐ fungspflichtige Tierseuche; daraus folgend keine Möglichkeit einer Leis‐ tungsgewährung durch die Bayerische Tierseuchenkasse. 20 Wie Fußnote 2, Abschnitt „Bekämpfung und Monitoring": passives Monito‐ ring am Bayerischen Landesamt für Gesundheit und Lebensmittelsicher‐ heit. 21 Wie Fußnote 11: allgemeine Pflichten der Tierhalter aus dem europäischen Tiergesundheitsrecht, darunter risikoangemessene Biosicherheitsmaß‐ nahmen, Isolation erkrankter Tiere und Verbringungsverbot für Tiere mit entsprechender klinischer Symptomatik. 22 Wie Fußnote 1: Einschätzung, dass sich für das neu eingeschleppte Virus derzeit noch nicht abschätzen lässt, ob und in welchem Umfang Infektio‐ nen tragender Tiere zu Schädigungen der Feten führen können, verbunden mit der Aufforderung zur besonders aufmerksamen Untersuchung von Aborten, Totgeburten und missgebildeten Kälbern oder Lämmern. 23 Wie Fußnote 2, Abschnitt „Krankheitsbild": Unklarheit, ob Infektionen während der Trächtigkeit zum Arthrogrypose-Hydranencephalie-Syndrom führen, bei gleichzeitiger Einschätzung, dies sei aufgrund der engen Ver‐ wandtschaft zum Schmallenberg-Virus sehr wahrscheinlich.

TIERGESUNDHEIT

delte. 27 Veldhuis, A.M., van Dijken, S.C., van Wuijckhuise, L., Witteveen, G., van Schaik, G. (2013): Schmallenberg virus in Dutch dairy herds: Potential risk factors for high within-herd seroprevalence and malformations in calves, and its impact on productivity. Veterinary Microbiology. Angabe von rund 0,5 Prozent Totgeburten oder Missbildungen durch fetale SchmallenbergInfektion auf Populationsebene; Bezugspopulation niederländische Milch‐ viehherden, Bezugsperiode 2011/2012. Zitiert nach Fußnote 25, da Bandund Seitenangabe nicht gegen das Original verifiziert werden konnten. 28 Veldhuis, A.M.B., Santman-Berends, I.M.G.A., Gethmann, J.M., Mars, M.H., van Wuyckhuise, L., Vellema, P., Holsteg, M., Höreth-Böntgen, D., Conraths, F.J., van Schaik, G. (2014): Schmallenberg virus epidemic: impact on milk production, reproductive performance and mortality in dairy cattle in the Netherlands and Kleve district, Germany. Preventive Veterinary Medicine 116(4), 412–422. DOI 10.1016/j.prevetmed.2014.04.015. Milchverlust von 0,26 Kilogramm je Kuh und Tag zwischen dem 15.08. und 19.09.2011 gegenüber der Referenzperiode 2009 bis 2010; 0,43 Kilogramm in der Teil‐ gruppe der Betriebe, die während der damaligen Meldepflicht Missbildun‐ gen bei Neugeborenen angezeigt hatten. Bezugspopulation: niederländi‐ sche Milchviehbetriebe. Anderer Erreger als der hier behandelte. 29 Wie Fußnote 24: Hinweis, dass grundsätzlich versucht werden kann, beson‐ ders empfindliche Phasen der Trächtigkeit außerhalb der vektoraktiven Jahreszeit zu legen; höchste Gnitzenaktivität üblicherweise zwischen Juli und Oktober, Saison je nach Witterung bis in den späten November; voll‐ ständige Unterbindung der Übertragung durch klassische Vektorbekämpfung kaum zu erreichen. 30 Wie Fußnote 24: Aussage, dass derzeit nicht geklärt ist, ob eine Infektion mit einer Variante ausreichenden Schutz vor der jeweils anderen vermittelt. Stand 09.09.2026. 31 Wie Fußnote 7: Unterschiede der beiden Varianten in allen drei Genomseg‐ menten und Überschneidung der Verbreitungsgebiete in einzelnen Bun‐ desländern. 32 Wie Fußnote 5: Aussage, dass sich Impfstoffe gegen Orthobunyaviren grundsätzlich entwickeln lassen, dies aber ausreichenden Vorlauf erfor‐ dert. 33 Wie Fußnote 2, Abschnitt „Bekämpfung und Monitoring": Einsendung von Serum- und EDTA-Blutproben während der akuten Krankheitsphase an das zuständige Untersuchungsamt.

34 Wie Fußnote 2, Abschnitte „Diagnostik" und „Bekämpfung und Monitoring": Untersuchung des ganzen Tierkörpers bei Aborten nach vorangegangener Symptomatik des Muttertiers und bei Missbildungen des muskuloskelet‐ talen Systems; Erregernachweis analog zum Schmallenberg-Virus aus Organmaterial, insbesondere Gehirn und Milz.

36 Wie Fußnote 11: Verbringungsverbot für Tiere mit entsprechender klinischer Symptomatik. 37 Wie Fußnote 7: drei gegenwärtig in Deutschland zirkulierende Orthobunya‐ viren der Simbu-Serogruppe und Einschätzung, dass ein Austausch von Genomsegmenten zwischen ihnen nicht unwahrscheinlich ist.

35 Wie Fußnote 24: Einschätzung, dass eine vollständige Unterbindung der Übertragung durch klassische Vektorbekämpfung kaum zu erreichen ist und die Verringerung des Kontakts zu blutsaugenden Insekten das Risiko in der vektoraktiven Zeit lediglich senken kann.

TIERGESUNDHEIT

M A R K T & V E R M A R K T U N G · FA C H A R T I K E L

Eliteauktionen verstehen Was eine seriöse Eliteauktion ökonomisch ausmacht – und warum der Höchstbietende oft zu viel zahlt

H E L M U T D E M M E L H U B E R | U N T E R N E H M E N S B E R AT E R U N D H O L S T E I N Z Ü C H T E R

Eliteauktionen gelten als Schaufenster der Genetik.

schaftliches Eigeninteresse des Verkäufers ist – und

Ökonomisch sind sie jedoch etwas Präziseres: ein

warum die wichtigste Kaufentscheidung nicht im

Mechanismus zur Preisfindung unter Unsicherheit.

Ring fällt, sondern davor. Dieser Beitrag verbindet

Wer das versteht, erkennt, warum Rekordpreise sel‐

Auktionsökonomie, Verhaltensforschung und Bera‐

ten der Marktwert sind, warum ein vollständiger

tungspraxis zu einem klaren Bild – inklusive zweier

Katalog nicht Großzügigkeit, sondern betriebswirt‐

DairyTalk-Checklisten zum Mitnehmen.

Einstieg: Mehr als ein Zuschlag Die neue Eliteauktionssaison beginnt. Wochenlang werden Kataloge studiert, Tiere besichtigt und Budgets geplant. Für viele Züchter sind Eliteauktionen Höhepunkte des Jahres – Orte, an denen Genetik, Emotion und Markt aufeinandertref‐ fen. Sie setzen Preisreferenzen, prägen den Ruf von Kuhfami‐

nem Stall leistet. Beim gemeinsamen Wert (common value) hängt der Wert dagegen von einer für alle ähnlichen, aber unbekannten Zukunftsgröße ab – etwa der künftigen Nach‐ frage nach der Genetik einer Bullenmutter oder dem Markt‐ wert der Embryonen aus einem Vertrag. Genau hier beginnt das eigentlich Interessante, denn Elitegenetik ist überwiegend ein Gut mit gemeinsamem Wert.

lien und Bullenlinien und beeinflussen züchterische Entschei‐

Der Preis erzählt nie die ganze Geschichte – er verrät nur die

dungen weit über den Auktionstag hinaus.

Zahlungsbereitschaft des Zweithöchsten.

Gerade dort, wo hohe Preise und große Erwartungen zusam‐ menkommen, lohnt der nüchterne Blick auf die Mechanik. Denn ein Rekordzuschlag ist kein Qualitätssiegel, und der höchste Preis ist nicht automatisch der Marktwert eines Tie‐ res. In den vergangenen Monaten habe ich zahlreiche deut‐ sche Eliteauktionen analysiert, Preisverläufe ausgewertet und

K E R N S AT Z

Bei Elitegenetik spielen häufig Elemente eines gemeinsamen, unsicheren Zukunftswerts eine wichtige Rolle – und das verändert die Bewertung.

mich mit Marktpsychologie, Preisbildung und Käuferverhalten beschäftigt. Das Ergebnis lässt sich vorwegnehmen: Wer die ökonomische Logik einer Auktion versteht, kauft besser – und wer sie ignoriert, zahlt sie.

Der Fluch des Gewinners: Warum der Höchstbietende oft zu viel zahlt Wenn der wahre Wert eines Tieres für alle ähnlich, aber unbe‐

Wer Eliteauktionen verstehen will, muss mehr betrachten als den Zuschlag. Er muss den Mechanismus dahinter verstehen.

kannt ist, schätzt ihn jeder Bieter mit einem Fehler ein. Einige überschätzen ihn, einige unterschätzen ihn. Wer gewinnt die Auktion? Systematisch jener Bieter, der am stärksten nach oben abweicht. Der Zuschlag geht damit nicht an denjenigen mit der besten Einschätzung, sondern an denjenigen mit der optimistischsten. Dieses Phänomen ist als „Fluch des Gewin‐ ners" bekannt – erstmals beschrieben von Capen, Clapp und Campbell (1971) für Öllizenzen und später von Thaler (1988)

K E R N S AT Z

Eine Auktion ist kein Schaufenster, sondern ein Verfahren zur Preisfindung unter Unsicherheit.

als systematische Verzerrung eingeordnet. Für Eliteauktionen bedeutet das: Der spektakuläre Rekordpreis markiert häufig nicht den Marktwert, sondern die Schätzung des optimistischsten – oder des emotionalsten – Bieters. Das ist kein Vorwurf an einzelne Käufer, sondern eine strukturelle

Was eine Auktion ökonomisch leistet: Preisfindung

Eigenschaft des Verfahrens. Der wirksamste Schutz dagegen

Eine Eliteauktion in ihrer üblichen, aufsteigenden Form ist ein

– und das eigene Gebot bewusst nach unten korrigieren,

Preisfindungsverfahren: Der Preis steigt so lange, bis nur noch

gerade wenn viele andere mitbieten.

ist unbequem, aber einfach: nicht den erhofften Wiederver‐ kaufswert bieten, sondern den nüchternen eigenen Nutzwert

ein Bieter übrig bleibt. Bei einer klassischen offenen, aufstei‐ genden Auktion liegt der Zuschlag typischerweise knapp ober‐ halb des Punktes, an dem der zweithöchste Bieter aussteigt. Der Zuschlag ist ein beobachteter Marktpreis dieser konkre‐ ten Auktion – nicht automatisch ein objektiver oder dauerhaft gültiger Wert des Tieres. Das ist eine wichtige Unterschei‐

Wer im Ring gewinnt, hat den Wert häufig nicht am besten getroffen – sondern am stärksten überschätzt.

dung, denn sie erklärt, warum zwei fast identische Tiere sehr unterschiedliche Preise erzielen können – abhängig allein davon, wer zufällig im Saal sitzt. Ökonomen unterscheiden zwei Grundtypen von Werten. Beim privaten Wert bewertet jeder Bieter das Tier für den eigenen Gebrauch: Ein Milchviehhalter kalkuliert, was die Kuh in sei‐ 60

MARKT & VERMARKTUNG

nächsten Mal mit vorsichtigeren Bietern. K E R N S AT Z

Deshalb gehört faire Informationspolitik zum Kern der Seriosi‐

Je unsicherer der Wert und je größer die Konkurrenz,

tät: Neue Informationen gehören nicht erst in den Ring. Kurz‐

desto konsequenter muss ein rationaler Bieter sein

fristige Updates sind manchmal unvermeidbar, doch wesentli‐

Gebot dämpfen.

che Informationen müssen allen Käufern so rechtzeitig vorlie‐ gen, dass sie sie in Ruhe bewerten können. Eine Information, die erst im Aufruf fällt, ist formal offengelegt, aber praktisch

Warum Transparenz den Erlös erhöht – und nicht nur dem Käufer nützt Hier liegt die vielleicht wichtigste, weil kontraintuitive Erkennt‐

wertlos – und sie beschädigt das Vertrauen, von dem die nächste Auktion lebt. Gleiches gilt für klare Rollen: Veranstal‐ ter, Auktionator und Vermarkter sollten transparent handeln und Interessenkonflikte offen benennen.

nis. Ein vollständiger, ehrlicher Katalog wird meist als Fairness gegenüber dem Käufer verstanden. Ökonomisch ist er weit mehr: Er liegt im unmittelbaren Interesse des Verkäufers. Milgrom und Weber (1982) haben mit dem sogenannten Lin‐ kage-Prinzip gezeigt, dass ein Verkäufer, der sich glaubwürdig verpflichtet, alle verfügbaren Informationen offenzulegen, im Durchschnitt höhere Erlöse erzielt.

Reputation ist das eigentliche Anlagevermögen eines Auktionshauses – aufgebaut über Jahre, verspielt an einem Nachmittag.

Der Mechanismus ist folgender: Bieter, die den Fluch des Gewinners fürchten, bauen einen Sicherheitsabschlag in ihre Gebote ein – sie bieten vorsichtiger, weil sie Unsicherheit

K E R N S AT Z

einpreisen. Je mehr belastbare Informationen der Verkäufer

Vertrauen entsteht nicht durch spektakuläre Tiere,

offenlegt, desto kleiner wird diese Unsicherheit und damit der

sondern durch nachvollziehbare Entscheidungen – Mal

Abschlag. Die Bieter bieten selbstbewusster und höher. Ein

für Mal.

vollständiger Katalog – nationale und internationale Zucht‐ werte, nachvollziehbare Leistungsdaten, eindeutige Identifika‐ tion, transparente Embryonen- und Stationsverträge, aktuelle Fotos – senkt also nicht die Preise, sondern stabilisiert und hebt sie. Selektive Werbung dagegen erzeugt Misstrauen und damit genau jene Zurückhaltung, die dem Verkäufer schadet. Transparenz ist kein Edelmut des Veranstalters – sie ist die günstigste Form, Vertrauen in Erlös zu verwandeln.

Die Psychologie des Rings: Anker, Stimmung, Eskalation Selbst gut informierte Käufer entscheiden nicht rein rational. Die Verhaltensforschung kennt drei Kräfte, die im Auktionsring besonders stark wirken. Erstens der Ankereffekt: Tversky und Kahneman (1974) zeigten, dass eine einmal genannte Zahl – der Aufruf, eine Schätzung, ein früherer Rekord – die anschlie‐

K E R N S AT Z

Ein ehrlicher Katalog senkt die Unsicherheit der Bieter – und wer Unsicherheit senkt, hebt die Gebote.

ßende Bewertung verschiebt, selbst wenn sie sachlich irrele‐ vant ist. Ariely, Loewenstein und Prelec (2003) gingen weiter und belegten, dass sogar willkürliche Startwerte die Zahlungs‐ bereitschaft messbar prägen. Zweitens das Auktionsfieber. Ku, Malhotra und Murnighan

Auswahl, Information und Vertrauen: das Spiel wird wiederholt

(2005) beschrieben, wie Rivalität, Zeitdruck und die soziale

Elite bedeutet nicht nur hohe Genetik, sondern nachvollzieh‐

tion des Engagements: Wer schon geboten hat, will nicht als

bare Auswahl. Käufer und Beschicker sollten verstehen kön‐

Verlierer dastehen und gibt ein weiteres Gebot ab, um das

nen, warum ein Tier aufgenommen wurde, nach welchen Krite‐

erste zu „retten". Alle drei Kräfte haben denselben Effekt – sie

rien ausgewählt wurde und wie regionale wie externe Anbieter

lösen die Kaufentscheidung von der Kalkulation. Und alle drei

berücksichtigt werden. Ökonomisch ist das eine Frage wieder‐

lassen sich mit einem einzigen Werkzeug entschärfen: einer

holter Spiele: Eine Auktion ist kein einmaliges Ereignis,

vor der Auktion festgelegten, verbindlichen Preisgrenze.

Bühne des Rings eine Wettbewerbserregung erzeugen, die Bieter über ihr eigenes Limit hinaustreibt. Drittens die Eskala‐

sondern Teil einer Serie. Wer einmal den Eindruck erweckt, Informationen selektiv oder zu spät zu streuen, zahlt beim

MARKT & VERMARKTUNG

Emotion gehört zur Auktion – gefährlich wird sie erst, wenn

sie die eigene Kalkulation ersetzt.

tisch die zugrunde liegenden Annahmen sind, welche Risiken bestehen und ob tatsächlich Nachfrage vorhanden ist. Ein Vertrag über Embryonen, für die es keinen Markt gibt, hat

K E R N S AT Z

keinen Wert, so eindrucksvoll er auf dem Papier auch klingt.

Der Ring ist so konstruiert, dass er Grenzen verschiebt – deshalb muss die Grenze vorher feststehen.

Der Prüfstein ist deshalb, ob die eigene Kalkulation auf belast‐ baren Größen beruht oder auf Annahmen und Hoffnungen. Wer einen Vertrag als sichere Einnahme in die Preisgrenze

Der Käufer: Strategie schlägt Stimmung Aus der Mechanik folgt unmittelbar, worauf ein Käufer achten sollte. Zunächst muss er seinen eigenen Käufertyp kennen: Milchviehhalter, Züchter, Programmkäufer oder Investor bewerten dasselbe Tier völlig unterschiedlich, weil ihr Wert

einrechnet, obwohl er in Wahrheit eine unsichere Option ist, überschätzt den Wert des Tieres systematisch – erneut ein Einfallstor für den Fluch des Gewinners. Ein Vertrag kann den Wert erhöhen – aber nur, wenn hinter ihm eine reale Nachfrage steht.

unterschiedlich entsteht – der eine privat aus der Stallleis‐ tung, der andere gemeinsam aus dem künftigen Genetik‐

K E R N S AT Z

markt. Der größte Fehler besteht darin, ein Tier nach den

Bewerten Sie einen Vertrag als das, was er ist: eine

Motiven anderer zu kaufen. Wer als Milchviehhalter den Wie‐

Option auf einen unsicheren Ertrag, nicht als sichere

derverkaufstraum eines Investors mitbietet, kauft sich direkt

Einnahme.

in den Fluch des Gewinners hinein. Die wirksamste Einzelmaßnahme ist deshalb das vorab fest‐ gelegte Limit – nicht als grobe Orientierung, sondern als Selbstbindung. Es wird zu Hause bestimmt, bevor der Auktio‐ nator das Tier aufruft, und es wird eingehalten. Der beste Selbsttest dafür ist eine einzige Frage: Würde ich dieses Tier zum gleichen Preis auch kaufen, wenn heute keine Auktion wäre? Lautet die Antwort Nein, ist der Preis ein Produkt des Rings, nicht des Wertes. Ebenso gehört das Umfeld in die Bewertung: Wer im Saal sitzt, welche Käufergruppen vertreten sind und ob eher rational oder emotional geboten wird, beein‐ flusst den Zuschlag oft stärker als die Genetik selbst.

Glaubwürdigkeit als Kapital der Auktion Die wirtschaftliche Wirkung all dieser Prinzipien lässt sich nicht an einem einzelnen Zuschlag ablesen, sondern am Gesamtbild einer Auktion über die Jahre: an der Zahl der wie‐ derkehrenden Käufer, an der Stabilität der Preise, an der Bereitschaft guter Beschicker, ihre besten Tiere gerade hier zu vermarkten. Eine Auktion, die auf kurzfristige Rekorde setzt und dafür Transparenz oder Fairness opfert, gewinnt einen Nachmittag und verliert eine Reputation. Eine Auktion, die Vertrauen schützt, baut ein Kapital auf, das sich in jeder Saison neu auszahlt.

Die wichtigste Kaufentscheidung fällt nicht im Ring, sondern zu Hause – in der eigenen Kalkulation.

Damit schließt sich der Kreis zur Ökonomie: Seriosität ist bei Eliteauktionen kein moralischer Zusatz, sondern die Bedin‐ gung dafür, dass das Preisfindungsverfahren überhaupt ver‐ lässlich funktioniert. Käufer müssen Vertrauen in die Preisbil‐ dung haben, und Verkäufer müssen darauf vertrauen können, unter fairen Bedingungen vermarktet zu werden. Wo dieses

K E R N S AT Z

Kaufen Sie nicht das lauteste Tier. Kaufen Sie das Tier,

doppelte Vertrauen fehlt, wird die Auktion zur Lotterie – und Lotterien locken auf Dauer die falschen Bieter an.

das zu Ihrer Strategie passt.

Verträge richtig bewerten: Optionswert statt Hoffnung

Langfristig gewinnt nicht die lauteste Auktion, sondern die glaubwürdigste.

Embryonen- und Stationsverträge können den Wert eines Tie‐ res erheblich erhöhen – aber sie ersetzen ihn nicht. Ein Ver‐ trag ist ökonomisch eine Option: ein Anspruch auf einen künf‐ tigen, unsicheren Ertrag. Sein Wert hängt davon ab, wie realis‐

MARKT & VERMARKTUNG

3. Gleicher Informationsstand für alle Käufer K E R N S AT Z

Glaubwürdigkeit ist kein weicher Wert – sie ist die Voraussetzung dafür, dass Preise überhaupt etwas bedeuten.

Wesentliche Updates werden frühzeitig kommuniziert und nicht erst im Ring bekannt gegeben. 4. Klare Rollenverteilung Veranstalter, Auktionator und Vermarkter handeln transparent und professionell. Interessenkonflikte werden offen kommuni‐

Fazit: Vom Zuschlag zum Verständnis

ziert.

Eliteauktionen sind ein unverzichtbarer Bestandteil der moder‐

5. Marktgerechte Preisbildung

nen Rinderzucht: Sie bringen Züchter zusammen, schaffen Aufmerksamkeit, fördern Innovation und setzen Impulse für die gesamte Branche. Gerade deshalb verdienen sie höchste Professionalität – und ein Publikum, das ihre Mechanik ver‐ steht. Seriöse Eliteauktionen erkennt man nicht an einzelnen

Die

Auktion

schafft

nachvollziehbare

Preise,

die

als

Orientierung für den Markt dienen können. 6. Professionelle Organisation

Rekordpreisen, sondern daran, dass Transparenz, faire Infor‐

Pünktlicher Ablauf, gute Tierpräsentation, verständliche Infor‐

mation und nachvollziehbare Preisbildung zusammenkom‐

mationen und ein strukturierter Verkaufsprozess.

men. 7. Emotion mit Augenmaß Für Käufer verdichtet sich all das zu einem einfachen Grund‐ satz: Wer die Logik des Verfahrens kennt, lässt sich vom Ring nicht die Kalkulation abnehmen. Die folgenden beiden Check‐ listen fassen den Beitrag praxisnah zusammen – gedacht zum Ausdrucken oder zum Nachschlagen auf dem Smart‐ phone, direkt während einer Auktion.

Atmosphäre und Spannung gehören dazu – sie sollten ratio‐ nale Kaufentscheidungen unterstützen und nicht ersetzen. 8. Faire Wettbewerbsbedingungen Jeder Käufer hat die gleichen Chancen, jeder Verkäufer wird nach nachvollziehbaren Kriterien behandelt. 9. Glaubwürdigkeit statt Rekordjagd Nicht jeder Höchstpreis ist ein Erfolg. Entscheidend ist das langfristige Vertrauen in den Markt. 10. Respekt vor Käufern und Beschickern Eine seriöse Eliteauktion versteht sich als Partnerschaft mit Züchtern, Käufern und der gesamten Branche.

10 Fragen vor dem ersten Gebot Vor dem Zuschlag steht die Vorbereitung.

1. Warum möchte ich dieses Tier kaufen?

10 Merkmale einer seriösen Eliteauktion 1. Transparenter Auktionskatalog Alle relevanten Informationen – Zuchtwerte, Leistungsdaten, Gesundheitsstatus und Verträge – sind vollständig und rechtzeitig veröffentlicht. 2. Nachvollziehbare Auswahl der Tiere Die Kriterien für die Aufnahme in die Auktion sind klar und für

Für den eigenen Betrieb, die Zucht, ein Programm oder als Investition? 2. Passt das Tier wirklich zu meiner Zuchtstrategie? Oder lasse ich mich gerade von der Stimmung mitreißen? 3. Habe ich den Katalog vollständig geprüft? Zuchtwerte, Leistungsdaten, Pedigree, Gesundheitsmerkmale und Verträge.

Beschicker sowie Käufer verständlich.

MARKT & VERMARKTUNG

4. Ist der aufgerufene Preis noch wirtschaftlich vertretbar? Nicht nur heute – sondern auch in zwei oder fünf Jahren. 5. Was macht dieses Tier wirklich besonders? Knappheit, Kuhfamilie, Genetik oder lediglich die aktuelle Auf‐ merksamkeit? 6. Gibt es vergleichbare Alternativen? Je leichter ein Tier ersetzbar ist, desto konsequenter sollte die Preisgrenze eingehalten werden. Der höchste Preis ist eine Einzelmeinung, kein Marktwert.

7. Ist der ausgewiesene Vertrag tatsächlich werthaltig? Oder basiert meine Kalkulation auf Annahmen und Hoffnun‐ gen?

DairyTalk-Merksatz Der beste Kauf ist nicht der spektakulärste – sondern der, den

8. Habe ich mein persönliches Preislimit vorher festgelegt? Und bin ich bereit, dieses Limit konsequent einzuhalten?

Sie auch am nächsten Morgen noch mit Überzeugung erklären können.

9. Wie beeinflusst das Auktionsumfeld meine Entscheidung? Stimmung, Konkurrenz und Dynamik können den Zuschlag stärker beeinflussen als die Genetik selbst. 10. Würde ich dieses Tier zum gleichen Preis auch ohne

Nicht jedes teure Tier ist seinen Preis wert. Aber jedes gute Geschäft beginnt mit einer klaren Entscheidung – nicht mit einem spontanen Gebot.

Auktion kaufen? Wenn die Antwort „Nein" lautet, ist das oft das deutlichste Warnsignal.

K E R N S AT Z

Langfristig entsteht der Wert einer Eliteauktion nicht durch ihre höchsten Preise, sondern durch ihre höchste Glaubwürdigkeit.

QUELLEN (AUSWAHL) Vickrey, W. (1961): Counterspeculation, Auctions, and Competitive Sealed Tenders. The Journal of Finance 16(1). Capen, E. C.; Clapp, R. V.; Campbell, W. M. (1971): Competitive Bidding in HighRisk Situations. Journal of Petroleum Technology 23(6). Milgrom, P. R.; Weber, R. J. (1982): A Theory of Auctions and Competitive Bidding. Econometrica 50(5). Tversky, A.; Kahneman, D. (1974): Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Science 185(4157).

Thaler, R. H. (1988): Anomalies: The Winner's Curse. Journal of Economic Perspectives 2(1). Ariely, D.; Loewenstein, G.; Prelec, D. (2003): „Coherent Arbitrariness": Stable Demand Curves Without Stable Preferences. The Quarterly Journal of Economics 118(1). Ku, G.; Malhotra, D.; Murnighan, J. K. (2005): Towards a competitive arousal model of decision-making: A study of auction fever. Organizational Behavior and Human Decision Processes 96(2). Erfahrungswerte aus der Beratungspraxis des Autors.

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MARKT & VERMARKTUNG · PRAXIS

Vier Käufer, vier Preislogiken Wer auf den Holstein-Eliteauktionen 2026 bietet, wofür bezahlt wird, was liegen bleibt – und wie sich ein Gebot begrenzen lässt

H E L M U T D E M M E L H U B E R | U N T E R N E H M E N S B E R AT E R U N D H O L S T E I N Z Ü C H T E R

Im selben Saal sitzen vier Käufer, die dasselbe Tier

statt in Eurobeträgen und legt einen Ablauf vor, mit

vor sich haben und zu vier völlig verschiedenen Prei‐

dem sich das eigene Limit vor dem Auktionstag bil‐

sen bereit sind. Wer einen Zuschlag erklären will,

den lässt. Die Typologie stammt aus der Beratungs‐

muss deshalb nicht den Katalog lesen, sondern wis‐

praxis. Die Größenordnungen sind an den veröffent‐

sen, wer bietet. Dieser Beitrag beschreibt die vier

lichten Ergebnissen deutscher Auktionen geprüft

Käufertypen, die den Holstein-Auktionsmarkt tragen,

und als datierte Beispiele gekennzeichnet, nicht als

ordnet ihre Zahlungsbereitschaft in Verhältnissen

Marktprognose.

Wer auf Holstein-Eliteauktionen bietet, wofür bezahlt wird und

frisch abgekalbte Färse von der regulären Zuchtviehauktion

wie sich das eigene Limit bilden lässt, bevor der Ring es tut

als Einheit, lässt sich der übrige Markt daran messen – und diese Leiter bleibt auch dann lesbar, wenn sich alle Sprossen

Zwei Märkte, ein Ring Es gibt nicht einen Auktionsmarkt für Holsteins, sondern zwei, die sich denselben Ring teilen. Der eine handelt Nutzungs‐ wert: Tiere, die Milch geben sollen, in einem Stall, dessen Rechnung am Milchpreis hängt. Der andere handelt Optionen: Tiere, aus denen etwas werden soll – eine Linie, ein Absatz‐ weg, ein Merkmal, das knapp ist. Beide Märkte reagieren auf verschiedene Signale. Das ist der Grund, warum Auktions‐ durchschnitte so schwer zu lesen sind und warum zwei Bieter denselben Katalog völlig unterschiedlich bewerten. Der Nutzungsmarkt folgt dem Milchpreis, und zwar ohne nen‐ nenswerte Verzögerung. Fällt die Auszahlung, fällt die Zah‐ lungsbereitschaft für die abgekalbte Färse, weil derselbe Liter die Anschaffung bezahlen muss. Das ist keine Stimmung, sondern Arithmetik, und es lässt sich an jedem Preiseinbruch nachvollziehen – zuletzt zwischen dem Sommer 2025 und dem Sommer 2026, als der deutsche Erzeugerpreis um rund ein Viertel nachgab und die abgekalbten Färsen auf den regu‐ lären Zuchtviehauktionen entsprechend defensiv bewertet wurden.1 Der Strategiemarkt folgt ihm nicht. Wer ein Tier kauft, um daraus Embryonen, Töchter oder eine Marktposition zu machen, rechnet nicht mit dem Milchpreis des laufenden Jah‐ res, sondern mit der Verfügbarkeit vergleichbarer Genetik in den nächsten Jahren. Beides steht in derselben Auktion nebeneinander, und deshalb kann ein Gesamtdurchschnitt stabil aussehen, während sich darunter alles verschiebt. Im Januar 2026 lag der Gesamtdurchschnitt einer westfälischen Eliteauktion bei 7.195 Euro und damit fast exakt auf dem Vor‐ jahreswert.2 Verändert hatte sich die Zusammensetzung: Das teuerste Kalb legte zu, die Mitte des genomischen Angebots gab um rund ein Fünftel nach, und die abgekalbten Färsen bewegten sich überhaupt nicht.3 Der praktische Schluss daraus: Ein Durchschnittspreis ist für die eigene Entscheidung wertlos, solange nicht klar ist, aus

gemeinsam nach oben oder unten verschieben. Berechnet: Aus den veröffentlichten Ergebnissen der Saison 2026 ergibt sich die folgende Leiter. Sie ist eine eigene Ver‐ hältnisrechnung auf Basis der in den Fußnoten belegten Auktionszahlen, kein erhobener Marktwert.4 0,5 × ein Embryo im Mittel eines Elitekatalogs. 1,0 × die frisch abgekalbte Färse auf der regulären Zuchtvie‐ hauktion – die Einheit, an der alles andere gemessen wird. 1,7 × dieselbe Nutzungsrichtung, aber auf der Eliteauktion gekauft. Der Aufschlag ist der Preis für Abstammung, Katalog und Auswahl. 2 bis 4 × die teuersten abgekalbten Tiere einer Eliteauktion. Hier endet, was mit Exterieur und Kuhfamilie erreichbar ist. rund 4 × das genomische Jungtier im Mittel des Elitekatalogs. 10 bis 13 × die Spitzenlots einer Eliteauktion. Diese Sprosse hat mit den darunterliegenden keinen gemeinsamen Maßstab mehr. Die Leiter sagt nichts über die absolute Höhe. Sie sagt etwas über die Abstände, und die sind die eigentliche Information: Zwischen dem Betriebskäufer und dem Programmkäufer liegt kein Zuschlag, sondern eine Größenordnung. Wer beides in einem Katalog nebeneinander sieht und mit demselben Maß‐ stab bewertet, verrechnet sich zwangsläufig – in die eine oder in die andere Richtung. Zwei Einschränkungen gehören dazu. Die Leiter ist aus einer Saison gerechnet und kein Mehrjahresmittel. Ob die Abstände über längere Zeiträume konstant bleiben, ist für den deut‐ schen Auktionsmarkt nicht belegt, weil es dazu keine öffentli‐ che Zeitreihe gibt. Und sie verschiebt sich, sobald ein Merk‐ mal seine Knappheit verliert: Was heute das Zehnfache kos‐ tet, weil es selten ist, kostet das Dreifache, sobald es verbrei‐ tet ist. Die Leiter ist ein Maßstab, keine Konstante.

welchem der beiden Märkte er stammt. Und die Frage, was ein Tier wert ist, hat keine Antwort ohne die Frage, wer es kaufen soll. Der Ring handelt zwei verschiedene Waren. Nur eine davon ist Milch.

Der Betriebskäufer Er ist der größte Käuferblock und der am wenigsten beach‐ tete. Seine Frage lautet, ob das Tier wirtschaftlich in seinen Stall passt, und sie ist in dem Moment beantwortet, in dem er weiß, wann es sich bezahlt gemacht hat. Er kauft Milch, Ruhe

Eine Rechengröße, die über die Jahre trägt Eurobeträge veralten schnell, weil sie mit dem Milchpreis, dem Futterjahr und der Stimmung wandern. Was länger hält, ist das Verhältnis zwischen den Segmenten. Nimmt man die 66

und einen kalkulierbaren Rückfluss. Er sucht gesunde, unproblematische Tiere mit solider Leis‐ tung und ohne Extreme in irgendeine Richtung; Tiere, die sich ohne Sonderbehandlung in die Herde einfügen und mit dem MARKT & VERMARKTUNG

vorhandenen Melksystem zurechtkommen. Tragende Tiere

Ringpräsenz und bester Präsentation.6 Emotion trägt den

sind ihm häufig lieber als frisch abgekalbte, weil er die

Preis also, aber sie trägt ihn nicht beliebig weit.

Kalbung im eigenen Betrieb steuern kann und das Risiko der ersten Wochen nicht mitkauft.

Sein typischer Fehler ist der zweite Bieter. Ein emotionales Gebot braucht einen Gegner, um sich zu rechtfertigen, und

Er zahlt nicht für Marken, Verträge, Präfixe oder Zukunftsver‐

genau das macht es teuer: Zwei Käufer, die dasselbe Tier aus

sprechen. Ein Index, der ihm nichts über die nächsten zwei

demselben Grund wollen, treiben einen Preis, den keiner von

Laktationen sagt, bewegt ihn nicht. Das wird von Verkäufer‐

beiden vorher kalkuliert hatte. Wer in dieser Rolle bietet,

seite regelmäßig als Desinteresse an Zucht gelesen. Es ist

braucht ein Ausstiegslimit dringender als alle anderen.

das Gegenteil: Es ist eine sehr genaue Vorstellung davon, welche Zucht in seinem Stall ankommt.

Emotion bringt die letzten zwanzig Prozent – und sie bringt sie nur, wenn ein Zweiter mitgeht.

Seine Grenze liegt dort, wo der Mehrpreis gegenüber dem regulären Zuchtviehmarkt nicht mehr durch etwas gedeckt ist, das im Stall ankommt. Das ist die am besten belegte Zah‐ lungsbereitschaft von allen, weil sie mehrmals im Monat öffentlich sichtbar wird – und sie liegt derzeit bei etwa dem Doppelten der Einheit, wenn er auf der Eliteauktion kauft.5 Über dieser Marke kauft er nur noch mit einem zweiten Grund, und der ist dann meist züchterisch. Sein typischer Fehler ist die frisch abgekalbte Jungkuh, die im Ring gut aussieht. Sie bringt den vollen Milchpreis, die vollen laufenden Kosten und den Verlust an Flexibilität sofort in die Rechnung, und sie kommt in einem schwachen Milchjahr fast nie auf ihren Preis. Wer in dieser Kategorie kauft, sollte

Der Katalog entscheidet weniger als der Saal.

defensiv bewerten – nicht aus Vorsicht, sondern weil die Rechnung es hergibt.

Der Züchter mit Auge und Anspruch Er will ein Tier, das ihm Freude macht und das man sieht. Seine Frage ist nicht, ob sich das Tier rechnet, sondern ob es zu ihm gehört. Das ist keine unseriöse Kategorie – sie ist nur eine andere, und sie wird regelmäßig mit der ersten verwechselt, auch von den Käufern selbst. Er sucht Exterieur, eine bekannte Kuhfamilie, ein Präfix mit Geschichte, Ausstrahlung und Präsenz im Ring. Er kauft ein Tier, das er in zwei Jahren auf einer Schau vorstellen oder mit dessen Namen er eine eigene Linie beginnen kann. Der Kata‐ logtext zählt bei ihm mehr als bei allen anderen, und zwar

Der Programm- und Stationskäufer Er kauft kein Tier, sondern eine Option. Seine Frage lautet, was ihm dieses Tier strategisch bringt: für eine Linie, für ein Embryonenprogramm, für einen Absatzweg, für eine Position im Markt. Er ist der Käufer, der die Spitzenzuschläge erklärt, und er ist der einzige, dessen Rechnung über den Milchpreis hinausreicht. Er sucht Knappheit in einer bestimmten Eigenschaft – Hornlo‐ sigkeit, Rotfaktor, eine Merkmalskombination, die im Markt selten ist. Er sucht weibliche Verwertbarkeit, weil sich daraus Embryonen, Töchter und ein Markenaufbau erzeugen lassen. Und er sucht ein klares Profil: nicht „überall gut“, sondern „dafür sehr gut“. Dass die höchsten Zuschläge einer Saison

nicht der Indexteil, sondern die Abstammung.

sämtlich auf weibliche Jungtiere entfallen und mehrheitlich

Er zahlt nicht für reine Indexzahlen, abstrakte Vertragskon‐

Zufall, sondern genau diese Logik.6

struktionen und anonyme Tiere. Ein gutes Durchschnittstier ohne Geschichte lässt ihn kalt, auch wenn alle Zahlen stim‐ men. Umgekehrt zahlt er für eine Geschichte nur, wenn er sie im Tier wiederfindet: Schau ohne Typ ist bei ihm genauso chancenlos wie Typ ohne Bühne. Seine Grenze liegt beim Zwei- bis Vierfachen der Einheit, und sie ist erstaunlich hart. Das zeigt sich am zuverlässigsten bei den abgekalbten Spitzentieren, die auf Eliteauktionen kaum je über diese Marke hinauskommen – auch nicht bei voller MARKT & VERMARKTUNG

auf solche mit Hornlosigkeit, Rotfaktor oder beidem, ist kein

Er zahlt nicht für Durchschnitt, für ersetzbare Genetik und für Unklarheit. Das ist die härteste Grenze im ganzen Markt: Ein Tier, das man in absehbarer Zeit anderswo wieder bekommt, ist für ihn keinen Aufschlag wert, gleich wie gut es ist. Er kauft nicht Qualität, er kauft Nichtverfügbarkeit. Verträge spielen bei ihm eine eigene Rolle, und sie wird regel‐ mäßig missverstanden. Embryonenabnahmen und Stations‐ zusagen wirken als Boden, nicht als Antrieb: Sie sichern den 67

Preis nach unten ab und verhindern Abstürze, lösen aber keine Sprünge aus. Eine hohe Vertragssumme ohne erkennbare Knappheit wird als Marketingzahl gelesen und entsprechend behandelt. Das ist eine Einschätzung aus der Beratungspraxis – Vertragskonstruktionen hinter einzelnen Lots werden in Auktionsberichten nicht ausgewiesen und lassen sich aus ver‐ öffentlichten Zahlen weder belegen noch widerlegen.7 Sein typischer Fehler ist das Jungtier, dessen Genomik er für ein Ergebnis hält. Der genomische Zuchtwert eines Jungtieres ist eine Schätzung mit begrenzter Sicherheit, die sich mit jeder zusätzlichen Information verschiebt.8 Wer auf ein Jung‐

halten abgeleitet und nicht aus einer Preisanalyse berechnet. Knappheit Wie viele vergleichbare Tiere sind in den nächsten zwölf Monaten erreichbar? Lautet die Antwort „einige“, ist der Preis gedeckelt, gleich wie gut das Tier ist. Klarheit Wofür steht das Tier in einem Satz? Wer drei Sätze braucht, verkauft ein Bündel Möglichkeiten und kein Profil. Strategie Lässt sich das Tier in ein bestehendes Programm einhängen, oder müsste dafür erst eines gebaut werden? Der zweite Fall ist teurer, als das Gebot aussieht.

tier bietet, kauft eine Wahrscheinlichkeit. Das ist in diesem

Skalierbarkeit Wie viele Nachkommen lassen sich in welcher

Segment kein Einwand, sondern eine Kalkulationsgröße –

Zeit erzeugen, und wer nimmt sie ab? Ohne Absatzweg ist

aber sie gehört in den Preis und nicht in die Hoffnung.

Skalierbarkeit eine Rechengröße ohne Gegenwert. Risikoarmut Was passiert, wenn das Tier nicht trägt, nicht

Der Investor Der vierte Typ betrachtet ein Tier als Vermögensposition.

spült oder nicht hält? Der Preis enthält diese Antwort, ob sie ausgesprochen wird oder nicht.

Seine Frage ist, ob sich daraus eine Marktstellung machen

Zeitfenster Gibt es einen sachlichen Grund, warum die Ent‐

lässt, und seine Größen sind Seltenheit, internationaler Hebel,

scheidung heute fällt? Wenn nicht, fällt sie zu teuer.

Timing und ein Ausstieg. Er ist der einzige der vier, bei dem die Zuchtfrage der Finanzfrage nachgeordnet ist.

Dahinter steht ein gemeinsamer Mechanismus. Ein Tier wird nicht deshalb teuer, weil es besser ist, sondern weil es dem

Er sucht extreme Seltenheit, mehrere ernsthafte Interessenten

Käufer Entscheidungen abnimmt. Es beantwortet eine Frage,

im selben Zeitfenster und eine Nachfrage, die sich nicht erst

die er ohnehin beantworten muss – welche Linie, welcher

entwickeln muss. Sentimentale Argumente und Stalllogik

Hornlosanteil, welcher Absatzweg –, und es beantwortet sie

erreichen ihn nicht. Nach oben ist seine Zahlungsbereitschaft

schneller und sicherer, als er es selbst könnte. Darin liegt der

nicht begrenzt, solange die Rechnung über den Weiterverkauf

Unterschied zwischen der vierten und der zehnten Sprosse

oder die Vermarktung aufgeht.

der Preisleiter: nicht in der Qualität, sondern in der Zahl der

Hier ist die Beleglage am dünnsten. Ob dieser Typ auf deut‐

Fragen, die danach noch offen sind.

schen Eliteauktionen tatsächlich eine eigenständige Rolle

Bezahlt wird nicht Qualität. Bezahlt wird die Zahl der Fragen,

spielt, lässt sich aus den veröffentlichten Berichten nicht

die ein Tier beantwortet.

ablesen. Als Käufer der Spitzenlots werden dort Zuchtbetriebe genannt, im Inland wie im benachbarten Ausland.6 Ob dahin‐ ter Programmlogik oder Investitionslogik steht, sagt kein

Vor dem Gebot: fünf Prüfungen

Bericht. Wer diese Grenze zieht, tut das aus Kenntnis der

Die praktische Konsequenz ist unspektakulär: Die Arbeit findet

Beteiligten – und sollte das auch so sagen. Für den eigenen Auktionstag ist das trotzdem relevant. Ein Bieter, dessen Rechnung nicht im Stall endet, hat kein Limit, das man ausrechnen kann. Wer gegen ihn bietet, gewinnt ent‐ weder zu teuer oder verliert – und Letzteres ist die bessere

vor dem Auktionstag statt. Im Ring lässt sich kein Limit mehr bilden, dort lässt es sich nur noch einhalten oder überschrei‐ ten. Der folgende Ablauf ist die Fassung, die sich in der Bera‐ tung bewährt hat; er gilt unabhängig davon, in welcher der vier Rollen man antritt.

der beiden Möglichkeiten. F Ü N F P R Ü F U N G E N V O R D E M A U K T I O N S TA G

Was alle vier belohnen So verschieden die vier rechnen: Über die Segmente hinweg lassen sich sechs Eigenschaften benennen, die den Preis nach oben bewegen. Sie wirken additiv, und zwar nicht gleich‐ mäßig, sondern mit zunehmendem Ausschlag: Ein Tier, das drei davon erfüllt, ist nicht doppelt so teuer wie eines mit

A GE N E TIK UN D N UTZ UN GSTIE F E

• Ist die Genomik bestätigt, oder handelt es sich um ein Hoffnungstier? · • Liegt eine Schieflage im Profil vor, etwa Milch hoch und Fitness schwach? · • Ist die Nut‐ zungslogik erkennbar – was genau soll mit dem Tier geschehen? · • Ist die Ersetzbarkeit geprüft? Wenn ersetzbar, ist ein Preisdeckel zwingend.

anderthalb. Die Aufstellung ist aus dem beobachteten Bietver‐ 68

MARKT & VERMARKTUNG

B VE RTRÄGE UN D R ÜCKF LUSS

• Sind Embryonen- und Stationsverträge realistisch – nicht nur hoch? · • Sind die Rückflüsse zeitlich erreichbar, nicht nur rechnerisch möglich? · • Ist der Vertrag als Boden kalkuliert und nicht als Auf‐ wärtspotenzial?

– Welcher Betrag ist verloren, wenn dieser Plan nicht auf‐ geht? – Bei welchem Preis steige ich aus – und wer im Betrieb kennt diese Zahl außer mir?

• Passt der Vertrag zum Standort und zur Organisation, mit der er geschlossen wird?

D IE A MP E L VO R D E M GE BOT

C T I E R K AT E G O R I E S A U B E R E I N O R D N E N

R OT – HIE R WIRD

• Jungtier, Jungrind und Jungkuh getrennt bewerten, nicht in

N ICHT GE BOTE N

einer Preisspanne denken. • Bei abgekalbten Tieren den aktuellen Milchpreis und die laufenden Kosten einpreisen. • Den Flexibilitätsverlust benennen, der mit der Abkalbung eintritt.

G E L B – N UR MIT D ISZ IP L IN

In einem schwachen Milchjahr heißt das: abgekalbte Jungkühe defensiv bewerten. D M A RKTUMF E L D

E D IE E IGE N E ROLLE

• Ist der Standorttyp erkannt – eher ratio‐ nal oder eher emotional geprägt? · • Wie groß ist der Bieterkreis für genau dieses Lot realistisch? · • Wer sitzt im Saal? Das ist an diesem Abend wichtiger als der Katalog. • Trete ich als Betriebskäufer, als Züchter oder als Programmkäufer an? · • Passt das Tier zu meinem Betrieb – oder zum Applaus? · • Steht ein hartes Ausstiegsli‐ mit fest, schriftlich, vor dem ersten Gebot?

Wer bei einem dieser Punkte zögert, bietet nicht. Das Zögern ist die Information.

Aus der Beratungspraxis: Ein Betrieb mit 180 Kühen wollte

G RÜN – KAUF BA R

• abgekalbte Jungkühe weit über der Nut‐ zungsrechnung, ohne Programm dahinter · • Vertragssumme über Marktwert, aber keine Knappheit · • „wird teuer, weil alle das sagen“ · • austauschbare PP-Tiere ohne strategische Rolle · • Emotion schlägt Logik – und man merkt es selbst • seltenes Merkmal vorhanden, aber im Markt nicht wirklich knapp · • gute Schau‐ kuh ohne internationalen Zug · • gute Genomik, aber viele Alternativen · • Ver‐ trag vorhanden, Rückfluss unsicher · Kau‐ fen nur, wenn der Markt an diesem Abend nicht zieht. • klare Nutzungstiefe · • ersatzarm oder selten · • Vertrag unter Marktwert · • der Preis bleibt ruhig · • kein Zugzwang auf der eigenen Seite

Die Ampel ersetzt keine Marktkenntnis. Sie verhindert die drei Fehler, die in der Beratung am häufigsten vorkommen: zu kau‐ fen, weil alle sagen, es werde teuer; ein Limit zu verschieben, während geboten wird; und die eigene Rolle mitten in der Auktion zu wechseln.

Fazit: Belegt, berechnet, offen

zwei abgekalbte Färsen von einer Eliteauktion holen und hatte sich vorher ein Limit von 5.000 Euro je Tier gesetzt. Beide

Belegt ist, dass sich die Segmente eines Auktionskatalogs

Wunschtiere gingen bei 5.800 und 6.200 Euro weg; der Betrieb

unabhängig voneinander bewegen. Ein stabiler Gesamtdurch‐

blieb beim Limit und fuhr ohne Tier nach Hause. Sechs

schnitt kann eine deutliche Verschiebung darunter verdecken

Wochen später kaufte er vier Färsen vergleichbarer Abstam‐

– in einem dokumentierten Fall fiel die Mitte des genomi‐

mung auf einer regulären Zuchtviehauktion für zusammen

schen Angebots um rund ein Fünftel, während die abgekalb‐

10.900 Euro, also 2.725 Euro je Tier. Gemessen am Nutzungs‐

ten Färsen unverändert blieben und das teuerste Kalb zulegte.

ziel – Milch im eigenen Stall – war das die bessere Entschei‐

Belegt ist außerdem, dass die höchsten Zuschläge in weibli‐

dung; gemessen am Katalog die langweiligere. Treffen konnte

che Jungtiere gehen und dort bevorzugt in seltene Merkmals‐

er sie nur, weil das Limit vor dem Auktionstag feststand und

kombinationen.

nicht während des Bietens gebildet wurde.7

Berechnet, nicht gemessen, ist die Preisleiter. Sie ist eine Ver‐

Die Prüfungen laufen auf wenige Fragen hinaus, die sich am

hältnisrechnung auf Basis veröffentlichter Zuschlagspreise

Vorabend beantworten lassen und im Ring nicht mehr:

einer Saison. Auktionsberichte sind keine Marktstatistik: Sie beschreiben die Tiere, die an einem Abend im Ring standen,

– Welche der vier Rollen nehme ich bei diesem Lot ein?

und den Bieterkreis, der anwesend war. Die Leiter taugt als

– Wie viele vergleichbare Tiere sind in den nächsten zwölf

Maßstab für die eigene Einordnung. Als Prognose taugt sie

Monaten erreichbar? – Was genau soll mit dem Tier in den nächsten drei Jahren geschehen?

MARKT & VERMARKTUNG

nicht. Offen bleibt zweierlei: Ob die Abstände zwischen den Spros‐ sen über mehrere Jahre stabil sind, lässt sich ohne öffentliche 69

Zeitreihe nicht entscheiden – und eine solche gibt es für den

dung fällt nicht im Ring, sondern am Küchentisch davor. Und

deutschen Auktionsmarkt nicht. Und ob hinter den Spitzenzu‐

sie fällt besser, wenn vorher feststeht, welche der vier Rollen

schlägen Programm- oder Investitionslogik steht, geht aus

man an diesem Abend einnimmt.

keinem Auktionsbericht hervor. Beides sind Fragen, die man mit Marktkenntnis beantworten kann, aber nicht mit Daten – und die man entsprechend kennzeichnen sollte.

Wer bietet, kauft nicht das Tier, das vor ihm steht, sondern die Entscheidungen, die er danach nicht mehr treffen muss.

Für den Auktionstag selbst ändert das wenig. Die Entschei‐

QUELLEN (AUSWAHL) 1 Agrarmarkt Informations-Gesellschaft mbH (AMI), zitiert nach top agrar vom

5 Rinder Union West eG (2026): Juni-Zuchtviehauktion in Hamm, Auktionsbe‐

3. April 2026, „Milchpreis 2025: Hoch eingestiegen, deutlich nachgelas‐

richt zur Auktion vom 2. Juni 2026, und Zuchtviehauktion in Hamm, Aukti‐

sen“: Jahresmittel 2025 für konventionelle Milch in Deutschland 52,24

onsbericht zur Auktion vom 1. September 2026. Juni: knapp 140 Tiere,

Cent je Kilogramm bei 4,0 Prozent Fett und 3,4 Prozent Eiweiß einschließ‐

davon 123 frisch abgekalbte Färsen zu einem mittleren Steigpreis von

lich Nachzahlungen, Höchstwert 53,51 Cent im August 2025, Tiefstwert

2.504 Euro; Höchstpreis Färse 4.200 Euro (Mo Red PP-Tochter). Septem‐

43,45 Cent im Dezember 2025 (Sekundärzitat). Für Juli 2026 weist agrar‐

ber: 250 Verkaufstiere; Färsen und Kühe 2.580 Euro im Mittel, Jungrinder

heute in den Marktdaten Milch 39,40 Euro je 100 Kilogramm aus. Der Ver‐

838 Euro, Zuchtkälber 463 Euro; Höchstpreis Färse 3.500 Euro, teuerster

gleich eines Monatswertes mit einem Jahresmittel ist als Größenordnung

Deckbulle 3.600 Euro für einen hornlosen DAY PP-Sohn. Bezugspopula‐

zu lesen, nicht als exakter Maßstab.

tion: reguläre Zuchtviehauktionen, nicht Eliteauktionen.

2 Rinder Union West eG (2026): HighlightSALE 2026 – Ein ereignisreicher

6 MASTERRIND GmbH (2026): MASTERRIND EXCLUSIVE – Die Auktion in Ver‐

Abend zum Jahresbeginn. Auktionsbericht zur Auktion vom 9. Januar

den 2026. Auktionsbericht zur Auktion vom 25. Februar 2026. 62 Kälber,

2026, RUW-Arena Hamm. Gesamtdurchschnitt 7.195 Euro; genomische

Tragende und Abgekalbte zu durchschnittlich 7.698 Euro; 14 Embryonen

Jungrinder und Kälber 9.880 Euro im Mittel; abgekalbte Färsen 4.422 Euro

zu durchschnittlich 1.350 Euro; Verkaufsquote 100 Prozent. Spitzenlots:

im Mittel; teuerstes Kalb ZFZ Malawi Red P (Sainz P RDC-Tochter) 27.500

WEH Sainz Barbara P RC 34.000 Euro (Käufer im MASTERRIND-Zuchtge‐

Euro; teuerste Färse Inside (Showtime-Tochter) 5.500 Euro. Bezugspopu‐

biet), ZB Race Lana Del Rey Red PP 28.000 Euro (Käufer in den Niederlan‐

lation: Katalogtiere einer Eliteauktion, keine Marktstatistik. Die

den), ZHW Major Tom Batida 25.000 Euro (Zuchtbetrieb aus Niedersach‐

Gesamtzahl der Lots wird im Bericht nicht genannt.

sen) – sämtlich weibliche Jungtiere; teuerste abgekalbte Kuh Engelkes

3 Rinder Union West eG (2025): HighlightSALE 2025 – Volles Haus in der RUW-

Ella 9.500 Euro.

Arena. Auktionsbericht zur Auktion vom 10. Januar 2025. Gesamtdurch‐

7 Praxisgrundlage: Beobachtungen und Auswertungen aus der Beratungspra‐

schnitt 7.305 Euro; Kälber 12.410 Euro im Mittel; abgekalbte Färsen 4.440

xis des Autors. Die genannten Beträge sind betriebliche Angaben und in

Euro im Mittel; teuerstes Kalb Easypeasy (Real Syn-Tochter) 24.500 Euro.

keiner öffentlich zugänglichen Quelle belegt. Betriebs-, Personen- und

Die Kategoriebezeichnung weicht von der des Folgejahres ab; ob die

Tiernamen sind anonymisiert.

Abgrenzung der Kategorie „Kälber“ mit „genomische Jungrinder und Käl‐ ber“ identisch ist, geht aus den Berichten nicht hervor. Die Richtung der Veränderung hängt daran nicht, ihre genaue Höhe schon. 4 Berechnet: eigene Verhältnisrechnung auf Basis der in den Fußnoten 2, 3, 5

8 Meuwissen, T. H. E.; Hayes, B. J.; Goddard, M. E. (2001): Prediction of total genetic value using genome-wide dense marker maps. Genetics 157(4), 1819–1829. Sowie VanRaden, P. M. (2008): Efficient methods to compute genomic predictions. Journal of Dairy Science 91(11), 4414–4423. DOI

und 6 belegten Zuschlagspreise. Als Einheit dient das Mittel der beiden

10.3168/jds.2007-0980. Und Hayes, B. J.; Bowman, P. J.; Chamberlain, A.

dokumentierten Durchschnittspreise frisch abgekalbter Färsen auf den

J.; Goddard, M. E. (2009): Invited review: Genomic selection in dairy cattle:

regulären Zuchtviehauktionen (2.504 und 2.580 Euro, gerundet 2.540

Progress and challenges. Journal of Dairy Science 92(2), 433–443. DOI

Euro). Daraus ergeben sich: Embryo im Mittel 0,5; abgekalbte Färse auf

10.3168/jds.2008-1646. Die Arbeiten begründen die Methodik und ihre

der Eliteauktion 1,7; teuerste abgekalbte Tiere 2,2 bis 3,7; genomisches

Sicherheitsgrenzen; Aussagen zu Auktionspreisen enthalten sie nicht.

Jungtier im Mittel 3,9; Spitzenlots 9,8 bis 13,4. Die Rechnung stützt sich auf eine Saison und ist kein Mehrjahresmittel.

MARKT & VERMARKTUNG

P E R S P E K T I V E · S TA N D O RT B E S T I M M U N G

Rinderzucht 2040 Vom Zuchtverband zur genetischen Infrastruktur-Plattform – ein Zukunftsbild für die deutsche Rinderzucht zwischen Bewahrung und Erneuerung

H E L M U T D E M M E L H U B E R | U N T E R N E H M E N S B E R AT E R U N D H O L S T E I N Z Ü C H T E R

Wenn über die Rinderzucht des Jahres 2040 nachge‐

Blick – weg von der Organisation, hin zur Infrastruk‐

dacht wird, greift die übliche Frage zu kurz. Sie lautet

tur. Dieser Beitrag würdigt zunächst, was die

meist: Wird es dann noch regionale Zuchtverbände

gewachsenen Strukturen geleistet haben, benennt

geben? Die wichtigere Frage ist eine andere: Welche

dann ihre strukturellen Grenzen und stellt zwei

Struktur braucht die deutsche Rinderzucht, wenn

Zukunftsszenarien einander gegenüber. Er versteht

Genetik, Daten, Reproduktion, Klimaanforderungen,

sich als Diskussionsgrundlage, nicht als fertiger

Tierwohl und internationale Märkte vollständig mit‐

Bauplan.

einander verschmelzen? Die Antwort verschiebt den

1. Was das bestehende System geleistet hat Eine seriöse Zukunftsdebatte beginnt nicht mit der Kritik, sondern mit der Anerkennung. Das deutsche Zuchtsystem ist kein Zufallsprodukt und kein Reformstau – es ist ein über Jahrzehnte gewachsenes Erfolgsmodell, das international Maßstäbe gesetzt hat. Wer es weiterentwickeln will, muss zuerst verstehen, warum es funktioniert hat. Die organisierte deutsche Rinderzucht hat eine Datenqualität, Abstammungssicherheit und methodische Verlässlichkeit her‐ vorgebracht, die im internationalen Vergleich sehr leistungsfä‐ hig ist. Die Leistungsprüfung über die LKV-Strukturen, die

Wer 2040 züchtet, arbeitet heute schon anders.

methodisch hochstehende Zuchtwertschätzung durch das vit in Verden, die genossenschaftlich verankerte Mitbestimmung der Züchter und die regionale Verankerung der Verbände sind keine Relikte. Sie sind die Grundlage, auf der genomische Selektion in Deutschland überhaupt erst zuverlässig funktio‐ niert. Gerade die genomische Zuchtwertschätzung zeigt das eindrü‐ cklich: Ihre Genauigkeit steht und fällt mit der Größe und Qualität der Referenzpopulation. Diese Referenzpopulation existiert nur, weil über Jahrzehnte hinweg standardisiert, kon‐ trolliert und gemeinschaftlich Daten erhoben wurden. Was heute manchmal als schwerfällig empfunden wird, ist in Wahr‐ heit die Voraussetzung für die Innovationen, die das System angeblich nicht hervorbringt.

2. Warum die gewachsene Logik an Grenzen stößt Anerkennung bedeutet nicht Stillstand. Dasselbe System, das unter Bedingungen knapper Daten und regionaler Organisa‐ tion optimal funktionierte, gerät unter neuen Bedingungen an strukturelle Grenzen. Das ist kein Vorwurf – es ist die normale Alterung erfolgreicher Strukturen. Das heutige Modell ist auf eine Welt zugeschnitten, in der die entscheidenden Daten aus Milchkontrolle, Exterieurbeurtei‐ lung und Abstammung stammten, in der Zucht regional orga‐ nisiert war und in der die Mitgliedschaft im Verband der natür‐ liche Zugang zur Zuchtwelt darstellte. Alle drei Voraussetzun‐ gen verändern sich gerade grundlegend.

DIE LEISTUNGEN, DIE BEWAHRT WERDEN MÜSSEN

Bis 2040 werden die zuchtrelevanten Daten überwiegend

• Herdbuchqualität und Abstammungssicherheit auf

nicht mehr aus der klassischen Leistungsprüfung kommen,

international hohem Niveau

sondern aus Sensorik, Melkrobotern, Gesundheitsmonitoring,

• Methodisch unabhängige, wissenschaftlich fundierte

Klauenpflegesystemen, Fütterungstechnik, Fruchtbarkeitssen‐

Zuchtwertschätzung (vit)

soren, Methanmessung, genomischen Profilen, Embryonenda‐

• Flächendeckende, neutrale Leistungsprüfung (LKV-Struktu‐ ren)

ten und ökonomischen Betriebskennzahlen. Die zentrale Res‐ source ist dann nicht mehr das Herdbuch allein – sondern der gesamte Datenraum eines Tieres über sein Leben hinweg.

• Genossenschaftliche Mitbestimmung und langfristige Populationsverantwortung • Eine Referenzpopulation, die genomische Selektion erst belastbar macht • Züchterkultur, Jungzüchterarbeit und regionale Identität

DREI VERSCHIEBUNGEN, DIE DAS SYSTEM UNTER DRUCK SETZEN

1 . V O N W E N I G E N Z U V I E L E N D AT E N Q U E L L E N

• Die Leistungsprüfung war einst die Hauptdatenquelle. Künf‐ tig ist sie eine von vielen – und nicht mehr automatisch die, die der Verband kontrolliert. K E R N S AT Z

2 . V O N R E G I O N A L E R Z U G LO B A L E R G E N E T I K

Wer die deutsche Rinderzucht reformieren will, muss

• Embryonen, Sperma und Zuchtwerte zirkulieren internatio‐

zuerst anerkennen, dass ihre größte Stärke –

nal. Regionale Zuständigkeiten passen immer schlechter zu

verlässliche, gemeinschaftlich erhobene Daten – genau

einer global gewordenen Genetik.

die Ressource ist, auf der jede Zukunft aufbaut.

PERSPEKTIVE

3. VON DER MITGLIEDSCHAFT ZUM MARKTZUGANG

reichende Population und behördliche Genehmigung. Recht‐

• Jüngere Betriebsleiter erwarten Datenzugang, offene

lich ist der Marktzugang offen – praktisch ist er anspruchs‐

Schnittstellen und freie Dienstleisterwahl – nicht den Zugang

voll. Genau an dieser Stelle entscheidet sich, ob Tierzucht‐

über die Verbandszugehörigkeit.

recht vor allem Qualität sichert oder ob es zusätzlich beste‐ hende Strukturen vor Wettbewerb schützt. Die entscheidende Erkenntnis: Der Hebel für eine Modernisierung liegt nicht im Bruch mit dem Recht, sondern in seiner Ausgestaltung. Das

K E R N S AT Z

Die Grenzen des heutigen Systems liegen nicht in mangelnder Kompetenz, sondern darin, dass es für eine Datenwelt gebaut wurde, die es so nicht mehr gibt.

Tierzuchtgesetz sieht bereits heute Zuständigkeiten vor, die diskriminierungsfreien

Zugang

und

Datenweitergabe

ermöglichen würden. Die rechtliche Kernfrage lautet daher nicht: Brauchen wir Regeln? Sie lautet: Sind die Regeln so ausgestaltet, dass neue

3. Der rechtliche Rahmen: Schutz mit Schwelle

Akteure, neue Programme und internationale Kooperationen tatsächlich möglich bleiben?

Jede Strukturdebatte in der Tierzucht bewegt sich innerhalb eines klaren rechtlichen Rahmens. Die EU-Tierzuchtverord‐ nung (Verordnung 2016/1012) regelt europaweit die Anerken‐

K E R N S AT Z

nung von Zuchtverbänden und Zuchtunternehmen, die Geneh‐

Gutes Tierzuchtrecht sichert Qualität, ohne den Status

migung von Zuchtprogrammen, die Führung von Zuchtbü‐

quo zu zementieren. Die Modernisierung beginnt nicht

chern sowie den innergemeinschaftlichen Handel mit reinras‐

mit neuen Gesetzen, sondern mit der konsequenten

sigen Zuchttieren und ihrem Zuchtmaterial. In Deutschland

Nutzung der Offenheit, die das bestehende Recht

wird dieser Rahmen durch das Tierzuchtgesetz konkretisiert,

bereits zulässt.

das insbesondere die Zuständigkeiten für Anerkennung, Pro‐ grammgenehmigung und Datenweitergabe festlegt. Diese Regulierung erfüllt eine wichtige Funktion: Sie sichert Qualität, Transparenz und Verlässlichkeit. Ohne anerkannte Verfahren würden Abstammungsnachweise, Zuchtbescheini‐ gungen und Herdbücher schnell an Glaubwürdigkeit verlieren. Insofern ist der rechtliche Rahmen kein Hindernis, sondern ein Fundament.

4. Das Zielbild: eine offene Zuchtund Dateninfrastruktur Aus diesen Verschiebungen ergibt sich ein Zielbild, das bewusst grundsätzlich gedacht ist. Es geht nicht darum, einen weiteren Verband zu gründen, sondern eine gemeinsame Infrastruktur zu schaffen – eine Art geteiltes Fundament, auf

Zugleich entsteht aus jeder Anerkennungslogik eine faktische Schwelle. Wer ein anerkanntes Zuchtprogramm betreiben will,

dem unterschiedliche Akteure arbeiten können. Vier Ebenen lassen sich unterscheiden.

benötigt Organisation, Datenzugang, Fachpersonal, eine aus‐

Ebene

Funktion

Ebene 1 — Offene Dateninfrastruktur

Standardisierte, qualitätsgesicherte, datenschutzkonforme Zusammenführung aller zuchtrelevanten Daten – von Abstammung und Genomik über Gesundheit und Fruchtbarkeit bis zu Futtereffizienz, Methan und ökonomischer Lebensleistung.

Ebene 2 — Unabhängige Bewertung

Funktionale Trennung von Datenhaltung, Zuchtwertschätzung, Zuchtprogramm, Vermarktung und Besamung, um Interessenkonflikte zu minimieren und Vertrauen in die Bewertung zu sichern.

Ebene 3 — Wettbewerb der Programme

Auf gemeinsamer, geprüfter Datenbasis konkurrieren mehrere transparente Zuchtprogramme (Effizienz, Fitness, Weide, Klima, Tierwohl, Exterieur, Öko) statt eines Einheitszuchtziels.

Ebene 4 — Züchter als Dateneigentümer

Der Betrieb behält die Verfügungsgewalt über seine Daten, sieht deren Nutzung transparent ein und partizipiert am Wert, der aus ihnen entsteht.

Der entscheidende konzeptionelle Schritt liegt in der funktio‐

Bündelung entstehen jedoch potenzielle Interessenkonflikte –

nalen Trennung. Heute vereint eine Organisation häufig meh‐

etwa wenn dieselbe Organisation bestimmt, welche Genetik

rere Rollen in sich: Sie hält Daten, schätzt Zuchtwerte, betreibt

als wertvoll gilt, und diese Genetik gleichzeitig verkauft.

ein Zuchtprogramm, vermarktet Genetik und berät zugleich die Betriebe. Jede dieser Rollen ist für sich legitim. In ihrer

PERSPEKTIVE

Eine Infrastruktur-Plattform würde diese Funktionen nicht abschaffen, sondern entkoppeln. Datenhaltung, Bewertung, 73

Programm, Vermarktung und Beratung blieben bestehen –

keine Naturgesetzlichkeit, sondern eine Reihe von Entschei‐

aber als unterscheidbare, transparent geregelte Funktionen,

dungen. Zur Strukturierung der Debatte lassen sich zwei ideal‐

nicht als verschmolzenes Ganzes. Das wäre ein kultureller

typische Szenarien gegenüberstellen. Die Realität wird ver‐

Bruch mit der gewachsenen Logik. Es wäre aber auch die Vor‐

mutlich eine Mischform sein – aber die Pole machen die

aussetzung dafür, Vertrauen in einer datengetriebenen

Richtungsentscheidung sichtbar.

Zuchtwelt langfristig zu sichern.

Szenario A schreibt die heutige Logik fort: Die Organisation bleibt der Mittelpunkt, Strukturen entwickeln sich inkrementell

K E R N S AT Z

weiter, Bewährtes wird bewahrt. Szenario B verschiebt den

Aus meiner Sicht sind nicht die Funktionen des heutigen

Mittelpunkt von der Organisation zur Infrastruktur: Die Platt‐

Systems das Problem, sondern ihre Bündelung in einer

form trägt die gemeinsamen Funktionen, auf ihr konkurrieren

Hand. Entflechtung schafft Vertrauen – und Vertrauen

mehrere Programme, der Züchter erhält klare Zugangs-, Nut‐

ist in der Datenökonomie die härteste Währung.

zungs- und Portabilitätsrechte für die auf seinem Betrieb erzeugten und ihm zugeordneten Daten.

5. Zwei Szenarien im Vergleich Wie sich die deutsche Rinderzucht bis 2040 entwickelt, ist

Dimension

Szenario A: Fortschreibung

Szenario B: Infrastruktur-Plattform

Leitprinzip

Organisation im Mittelpunkt

Dateninfrastruktur im Mittelpunkt

Datenhaltung

Verteilt in Organisationssilos

Standardisierter, geteilter Datenraum

Zuchtwertschätzung

Etabliert, organisationsnah

Funktional unabhängig organisiert

Zuchtprogramme

Pro Organisation eines

Mehrere auf gemeinsamer Datenbasis

Rolle des Züchters

Mitglied und Datenlieferant

Dateneigentümer und Strategiekunde

Marktzugang neuer Akteure

Hohe faktische Hürden

Diskriminierungsfreier Zugang

Innovationstempo

Stabil, eher inkrementell

Höher, wettbewerbsgetrieben

Hauptrisiko

Innovationsrückstand, Abwanderung

Komplexität, Governance-Aufwand

Hauptchance

Verlässlichkeit, Kontinuität

Anschlussfähigkeit, Resilienz

Der Vergleich macht deutlich, dass keines der Szenarien risi‐ kofrei ist. Die Fortschreibung (A) bietet Verlässlichkeit und Kontinuität – aber sie trägt das Risiko, dass Innovation zuneh‐

K E R N S AT Z

mend von außen kommt und vor allem jüngere, datenaffine

Die gefährlichste Variante ist keines der beiden

Betriebe sich abwenden. Die Plattform (B) bietet Anschlussfä‐

Szenarien, sondern das Hineinrutschen in Szenario A

higkeit und Resilienz – aber sie erfordert erheblichen Gover‐

durch unterlassene Entscheidung – während andere die

nance-Aufwand und birgt das Risiko, dass Komplexität die

Plattformlogik längst bauen.

Umsetzung erschwert oder dass die gewachsene Datenquali‐ tät in der Übergangsphase leidet. Eine seriöse Abwägung kommt nicht zu dem Schluss, dass A schlecht und B gut sei. Sie kommt zu dem Schluss, dass die Richtungsentscheidung bewusst getroffen werden muss – und nicht durch Nichtentscheidung zugunsten des Status quo fallen sollte.

PERSPEKTIVE

K E R N S AT Z

Das Plattformmodell schwächt nicht die Verbände – es zwingt sie, sich auf das zu konzentrieren, worin sie unersetzlich sind.

7. Die inhaltliche Leitfrage: Wofür züchten wir 2040? Die Strukturfrage ist untrennbar mit einer inhaltlichen Frage Die Probe am Kalb entscheidet über zwei Generationen.

verbunden. Denn eine Plattform, die nur effizienter dasselbe täte, wäre die Mühe nicht wert. Die eigentliche Chance liegt

6. Die Rolle der Zuchtverbände im Plattformmodell

darin, dass eine offene Dateninfrastruktur neue Zuchtziele überhaupt erst belastbar abbildbar macht. Milchleistung,

Inhaltsstoffe,

Exterieur

und

Fruchtbarkeit

Ein häufiges Missverständnis in dieser Debatte lautet, eine

bleiben wichtig. Aber sie reichen nicht mehr aus, um die

Infrastruktur-Plattform mache die bestehenden Verbände

Anforderungen zu beschreiben, denen sich die Milchproduk‐

überflüssig. Das Gegenteil ist der Fall. In einem entflochtenen

tion stellen muss. Die Gesellschaft verlangt weniger Emissio‐

System werden spezialisierte, leistungsfähige Organisationen

nen, mehr Tierwohl, weniger Antibiotikaeinsatz, höhere Res‐

wichtiger – nur eben in klarer umrissenen Rollen. Drei Rollen

sourceneffizienz und transparente Lebensmittelproduktion.

sind denkbar, die sich auch kombinieren lassen.

Diese Anforderungen lassen sich nur dann züchterisch adres‐ sieren, wenn die entsprechenden Daten erhoben, standardi‐

D R E I T R A G FÄ H I G E R O L L E N F Ü R V E R B Ä N D E 2 0 4 0

Rolle A — Regionale Züchtergemeinschaft • Interessenvertretung, Jungzüchterarbeit, Schauen, Exkursi‐ onen, Züchterkultur und regionale Identität. Diese Funktion

siert und in Zuchtwerte überführt werden. International gibt es dafür bereits Wegmarken. Die ICAR hat Leitlinien für die Erfassung von Nachhaltigkeitsmerkmalen wie Futteraufnahme, Futtereffizienz und Methan entwickelt. In

ist nicht ersetzbar – sie trägt das soziale Fundament der

Nordamerika wurden Gesundheitsmerkmale und mit 'Feed

Zucht.

Saved' ein Merkmal für Futtereffizienz bereits in offizielle

Rolle B — Beratungs- und Servicehaus

genetische Bewertungen integriert; die CDCB verwaltet dort die nationale Datenbasis. Deutschland müsste diese Ansätze

• Unterstützung bei Anpaarung, Dateninterpretation, Embryo‐

nicht kopieren – aber es sollte sie mutiger adaptieren, als es

strategie, Tierauswahl und Vermarktung. In einer datenrei‐

bislang geschieht. Eine offene Dateninfrastruktur wäre genau

chen Welt wächst der Bedarf an qualifizierter Übersetzung von Daten in Entscheidungen.

das Instrument, das eine solche Adaption beschleunigt.

Rolle C — Spezialisierter Programmanbieter • Betrieb eines klar profilierten Zuchtprogramms mit unter‐ scheidbarer genetischer Richtung – nicht 'wir machen alles', sondern 'wir stehen für diese Strategie'.

MERKMALSDIMENSIONEN DER KUH 2040

Bewährte Dimensionen (bleiben zentral): • Milchleistung und Inhaltsstoffe, Fruchtbarkeit, Exterieur, Nutzungsdauer

Was im Plattformmodell hingegen zur Disposition steht, ist

Wachsende Dimensionen (gewinnen an Gewicht):

die Kombination aus regionaler Allzuständigkeit, historischem

• Gesundheit und Robustheit, Klauen- und Eutergesundheit

Anspruch auf Mitglieder und faktischer Kontrolle über Daten und Markt. Nicht weil diese Konstruktion unanständig wäre – sondern weil sie unter den neuen Bedingungen Innovation eher bremst als trägt. Verbände, die sich frühzeitig in Richtung klar profilierter Rollen entwickeln, werden im neuen System

• Futtereffizienz und Ressourcennutzung • Methanemission je Kilogramm verwertbarem Lebensmittel • Eignung für unterschiedliche Haltungssysteme (Roboter, Weide, Low-Input)

stärker dastehen, nicht schwächer.

PERSPEKTIVE

• Arbeitswirtschaftliche Eignung und ethisch vertretbare

zum Vertrauensanker einer ganzen Branche.

Zuchtwege K E R N S AT Z

K E R N S AT Z

Die Technik einer Zuchtplattform ist das kleinere Problem. Die eigentliche Herausforderung ist eine

Die Kuh 2040 wird nicht an einem einzigen Index

Governance, der die Züchter ihre Daten freiwillig

gemessen, sondern an ihrer Passung zu einer

anvertrauen.

Gesellschaft, die Effizienz, Gesundheit und Verantwortung gleichzeitig verlangt.

8. Governance: Die Bedingungen der Glaubwürdigkeit Eine gemeinsame Dateninfrastruktur ist nur dann tragfähig, wenn ihre Governance von Beginn an stimmt. Sie darf weder ein privates Monopol noch ein behördlicher Apparat sein. Das tragfähigste Modell ist eine genossenschaftlich kontrollierte, rechtlich abgesicherte Trägerschaft, die unterschiedliche Akteure einbindet: Züchter, bestehende Verbände, Besa‐

Zukunft ist keine Technik. Zukunft ist das nächste Tier.

mungsorganisationen, Landwirtschaftskammern, das vit, die LKV-Strukturen, die Wissenschaft, ausgewählte Technologie‐ partner und unabhängige Kontrollgremien. Entscheidend ist nicht die Trägerschaft allein, sondern die Verbindlichkeit klarer Prinzipien. Sieben Grundsätze bilden den Kern.

SIEBEN GOVERNANCE- PRINZIPIEN

1. Daten gehören grundsätzlich den Betrieben, die sie erzeu‐ gen. 2. Nutzung erfolgt ausschließlich mit transparenter, widerrufbarer Zustimmung. 3. Die Zuchtwertschätzung wird funktional unabhängig organisiert und kontrolliert. 4. Algorithmen und Bewertungsmethoden müssen nachvoll‐ ziehbar dokumentiert sein.

9. Kontinuität und Bruch: eine ehrliche Bilanz Radikale Weiterentwicklung heißt nicht, alles Bestehende zu verwerfen. Sie heißt, bewusst zu unterscheiden, was bewahrt und was überwunden werden muss. Eine ehrliche Bilanz benennt beides.

WAS BLEIBEN MUSS

• Herdbuchqualität und Abstammungssicherheit • Neutrale Leistungsprüfung und unabhängige Zuchtwert‐ schätzung • Genossenschaftliche Mitbestimmung und Populationsver‐ antwortung • Züchterkultur, Jungzüchterarbeit, Schauen, regionale Identi‐ tät

5. Neue Anbieter erhalten diskriminierungsfreien Zugang zur Infrastruktur. 6. Genetische Vielfalt wird systematisch überwacht und aktiv gesichert. 7. Tierwohl- und Nachhaltigkeitsmerkmale sind Kern des Systems, nicht Dekoration.

W A S Ü B E R W U N D E N W E R D E N S O L LT E

• Regionale Besitzstandslogik, die globale Genetik in lokale Grenzen zwingt • Die Vermischung von neutraler Bewertung und Verkaufsin‐ teresse in einer Hand

Diese Prinzipien sind kein Selbstzweck. Sie sind die Bedin‐ gung dafür, dass Züchter einer gemeinsamen Infrastruktur ihre wertvollsten Daten anvertrauen. Ohne glaubwürdige Governance bleibt jede Plattform Theorie – mit ihr wird sie

• Datensilos, aus denen nur einzelne Organisationen Nutzen ziehen • Das Einheitszuchtziel – die eine Kuh für alle Betriebe gibt es nicht mehr

PERSPEKTIVE

• Entscheidungsstrukturen, in denen Zukunftsfragen in

Beschluss, sondern in vielen kleineren Weichenstellungen: in

Gremien versanden

der Ausgestaltung von Anerkennungsverfahren, in der Frage des Datenzugangs, in der Bereitschaft etablierter Organisatio‐ nen, Funktionen zu entflechten, und in der Frage, ob die Bran‐

Die Zukunft ist nicht 'alles privat' gegen 'alles Verband'. Diese

che die Plattformlogik selbst gestaltet oder sie von außen

Gegenüberstellung führt in die Irre. Die tragfähige Zukunft

gestaltet bekommt.

verbindet vier Elemente: eine offene Infrastruktur, fairen Wett‐ bewerb der Programme, starke Züchterrechte und eine klare, gemeinschaftlich getragene Verantwortung für Population und Tier.

K E R N S AT Z

Die Reform gelingt nicht durch Abriss und nicht durch Bewahrung um jeden Preis, sondern durch die kluge

Vom Zuchtverband zur Zuchtplattform. Vom Mitglied zum Dateneigentümer. Vom Einheitszuchtziel zur genetischen Strategievielfalt. Vom Schutzwall zur offenen Qualitätsinfrastruktur.

Unterscheidung zwischen dem, was trägt, und dem, was bremst.

Wenn wir 2040 zurückblicken, wird die entscheidende Frage nicht lauten, welche Organisation überlebt hat. Sie wird lauten,

10. Der politische Kern – und die eigentliche Frage Am Ende ist die Strukturfrage der Rinderzucht eine politische Frage. Sie lautet zugespitzt: Will Deutschland 2040 eine geschützte Verbandszucht verwalten – oder eine offene gene‐

ob die deutsche Rinderzucht rechtzeitig verstanden hat, dass ihre Zukunft nicht im Schutz alter Strukturen liegt, sondern in der intelligenten Neuordnung von Daten, Genetik, Verantwor‐ tung und Wettbewerb – auf dem Fundament genau jener Datenqualität, die das alte System so verdienstvoll geschaffen hat.

tische Innovationsinfrastruktur gestalten? Das Tierzuchtrecht

Haben wir rechtzeitig begriffen, dass die Stärke des bestehen‐

muss Qualität sichern. Aber es darf nicht dazu führen, dass

den Systems – seine Daten – nur dann zur Zukunft wird, wenn

gewachsene Strukturen automatisch ein Zukunftsrecht erhal‐

wir sie öffnen, statt sie zu verwalten?

ten, nur weil sie historisch erfolgreich waren. Diese Frage entscheidet sich nicht in einem einzigen

QUELLEN (AUSWAHL) Verordnung (EU) 2016/1012 des Europäischen Parlaments und des Rates über die Tierzucht- und Abstammungsbestimmungen (Tierzuchtverordnung). Amtsblatt der EU L 171. Tierzuchtgesetz (TierZG): Gesetz über die Zucht von Tieren. Bundesministe‐ rium für Ernährung und Landwirtschaft. Verordnung (EU) 2023/2854 (Data Act): Harmonisierte Vorschriften für fairen Datenzugang und faire Datennutzung. ICAR (2022): Guidelines for the recording of feed intake, feed efficiency and methane traits. International Committee for Animal Recording, Rome.

PERSPEKTIVE

CDCB – Council on Dairy Cattle Breeding (2023): Feed Saved and health trait evaluations – methodology. Bowie, MD. vit Verden (2024): Zuchtwertschätzung Rind – Erläuterungen und Methoden. Vereinigte Informationssysteme Tierhaltung. Cole, J. B. & VanRaden, P. M. (2018): Symposium review: Possibilities in an age of genomics. Journal of Dairy Science. OECD/FAO (2023): Agricultural Outlook 2023–2032 – Dairy Sector. Erfahrungswerte aus der Beratungspraxis und den DairyTalk-Analysen des Autors.

DA I RY TA L K P O D C A S T

Fachwissen für die Ohren. Warum es sich manchmal lohnt, einen Fachartikel einfach anzuhören.

DairyTalk PODCAST

Zucht. Genetik. Management.

Lesen oder hören? Eigentlich ist das für mich gar keine

Wenn wir über genomische Selektion sprechen, geht es des‐

Entweder-oder-Frage. Mit DairyTalk wollte ich von Anfang an

halb nicht nur um neue Zuchtwerte. Es geht um die Frage,

eine zusätzliche Möglichkeit schaffen, sich mit Themen rund

wie wir Genomik sinnvoll einsetzen und wo möglicherweise

um Rinderzucht, Milchwirtschaft und die Zukunft unserer

ihre Grenzen liegen.

Branche auseinanderzusetzen. Nicht jeder hat abends noch die Zeit und Ruhe, einen längeren Fachartikel zu lesen. Im Auto, im Schlepper, beim Melken, auf dem Weg zur Arbeit

Wenn wir über Holsteinzucht sprechen, geht es nicht nur um den nächsten Spitzenbullen. Es geht um Funktionalität, Leis‐

oder bei einem Spaziergang sieht das anders aus.

tung, Exterieur, Langlebigkeit, genetische Vielfalt – und

DairyTalk soll kein Nachrichtenkanal sein, der lediglich wie‐

Zukunft züchten wollen.

immer wieder um die Frage, welche Kuh wir eigentlich für die

dergibt, was irgendwo passiert ist. Mich interessiert meistens die Frage dahinter:

DairyTalk S p o tify · A p p le Po dc asts · A mazo n Music

JETZT HÖREN

BETTER BREEDING STARTS WITH BETTER DECISIONS.

DairyTalk Zucht. Genetik. Management.