eShepherd Webinar APR 2025 Afsnit 4.

eShepherd Virtuel Indhegning Webinar – Sammenfatning

Webinar Træningsguide – Episode (Transkriptbaseret Sammenfatning)

Denne artikel opsummerer de vigtigste emner, kundeindsigter, praktiske demonstrationer og Q&A-momenter fra eShepherd-webinaret om virtuel indhegning. Sessionen dækkede grundlæggende platformnavigation, opsætning af virtuelle folde, træning af dyr, forbedret græsudnyttelse, avancerede flyttestrategier og virkelige casestudier fra producenter i USA og Australien.

Introduktion

Webinaret åbnede med en velkomst fra Mark Dempsey, Business Development Manager for eShepherd i Australien.

Sessionen omfattede:

• En kort genopfriskning af eShepherd Web App for nye brugere
• Live-demonstrationer af tegning af virtuelle folde, udvidelse af græsningsområder og oprettelse af drivgange
• Casestudier fra virkeligheden fra producenter i USA og Australien
• Q&A med deltagerne
• Plattformtips og fremtidsplaner fra eShepherd-teamet

Deltagerne blev opfordret til at stille spørgsmål i chatten eller række hånden op for mundtlige spørgsmål.

Brug af eShepherd Web App

Virtuelle Folde og Indhegningstegning

Platformdemonstrationen (ledet af Zippo) viste, hvordan man:

• Logger ind og ser ejendomsgrænser
• Identificerer fysiske hegn (hvide linjer) og virtuelle hegn (orange linjer)
• Ser dyr på kortet (orange prikker grupperet efter flok)
• Tegner nye virtuelle hegn med Create-værktøjet
• Justerer hegnspæle for komplekse former eller terrænhensyn
• Aktiverer eller deaktiverer virtuelle folde efter ændringer i græsningsområder

Producenter kan hurtigt ændre græsningsallokeringer, udelukke følsomme zoner eller åbne nye områder uden at bygge fysiske hegn.

Rotationgræsning og Flytning af Flokke

Udvidelse af Græsningsområder

Demonstrationen viste, hvordan man:

• Udvider eksisterende folde ved at åbne ekstra segmenter
• Flytter dyr gradvist mod nye vandpunkter
• Opdeler store områder i mindre, tidsstyrede sektioner
• Udnytter inaktive, men forudtegnede folde klar til aktivering

Disse værktøjer understøtter strip grazing, cell grazing og fleksible rotationsstrategier.

Platformtips

• Tryk Q for hurtigt at rydde den aktuelle markering på kortet.
• Hold Ctrl nede og træk musen for at vælge dyr.
• Brug Tracks-værktøjet til at se de seneste 7 dages bevægelser for valgte dyr.
• Se forholdet mellem lyd/puls for at forstå, hvor godt dyrene reagerer på virtuelle grænser.

Kundecasestudier

Casestudie 1: Brandon (Montana, USA)

Brandon driver kvæg i det sydøstlige Montana på kortgræsprærie med sæsonforhold fra –60°C til 110°F.

Vigtige indsigter:

• Systemet fungerede pålideligt gennem ekstreme temperatursvingninger.
• Mudder på halsbåndene stoppede ikke solopladning — mudderet faldt naturligt af, når dyrene bevægede sig.
• Han behøvede aldrig at drive dyrene manuelt; rotationsopsætningen bragte dem automatisk til foldene.
• Han reddede dyr fra farlige situationer takket være advarsler.
• Virtuelle drivgange gjorde det muligt at guide dyr til vand eller folde på afstand.
• Flokken voksede fra ~100 til ~700 aktive halsbånd over sommeren.
• Træningshastighed:
• 80% trænet inden for 48 timer
• Fuld efterlevelse inden for ~5 dage
• Nye dyr lærer hurtigere, når de blandes med trænede køer

Casestudie 2: Peter (Queensland, Australien)

Peter driver en avlsvirksomhed med udfordrende terræn, tæt vegetation og varierende vandstand i floden.

Hvorfor han valgte virtuel indhegning:

• Højt arbejdskraft- og vedligeholdelsesbehov for fysiske hegn
• Vegetation der kortsluttede elektriske hegnstråde
• Vanskeligheder med at finde stabil arbejdskraft
• 6 km flodbred, hvor hegn er upraktisk
• Ønske om bedre udnyttelse af buskarealer og kvalitetsgræs

Nøgleresultater:

• Virtuelle hegn, der fortsatte ud i floden, forhindrede kvæget i at gå rundt om enden.
• Eksklusionszoner gav bedre styring af vådområder og værdifulde græsarealer.
• Heatmaps gav indsigt i græsningsfordelingen i realtid.
• Han kunne drive kvæget sammen på afstand hjemmefra, 4 timers kørsel væk.
• Virtuelle drivgange effektiviserede adgangen til folde ved planlagt arbejde.
• Teknologistøttet ejendomsdrift forbedrede fremtidige generationsmuligheder.

Casestudie 3: Adrian (Queensland, Australien)

Adrian driver virksomhed på 65.000 acres med flere lejede arealer.

Motivationer:

• Reducere omkostninger til helikopterdrivning (op til $10.000/dag for to helikoptere)
• Forbedre overblikket over store områder
• Holde driften kørende, mens han arbejder uden for gården
• Øge kontrollen over flere flokke og vandpunkter

Tidlig brug:

• Startede med 20 halsbånd og udvidede til 170+
• Lykkedes med at drive problematiske dyr ved hjælp af en virtuel drivgang fra sit kontor
• Stærk kommunikationsperformance trods ujævn mobildækning
• Tester systemgrænser for at forfine arbejdsgange før hele flokken udstyres

Træning af Dyr

På tværs af casestudierne:

• De fleste dyr forstår lydsignaler inden for 24–48 timer.
• Fuld flokefterlevelse sker typisk inden for 5–10 dage.
• Trænede dyr accelererer indlæringen for utrænede dyr.
• Forholdet mellem lyd/puls giver indblik i flokforståelsen.
• Korrekt foldstørrelse og fysiske grænser understøtter hurtig træning.

Virtuelle Drivgange

Drivgange er effektive til:

• At guide flokke mod vandpunkter
• At flytte kvæg ind i folde eller venteområder
• At forme græsning i stejlt eller komplekst terræn
• At drive flokke på afstand uden helikoptere

Anbefalet minimumsbredde: 10 m (30 ft), men mange bruger bredere designs (fx 100 ft).

Fremtidig Roadmap

eShepherd-teamet skitserede kommende forbedringer, herunder:

• Integreret måling og prognose af græsvækst
• Automatiserede beslutninger om græsallokering
• Live-vægt og performance-data via integrerede vejesystemer
• Dyresundhedsdetektion
• Reproduktionsmonitorering fra undfangelse til kælvning
• Stærkere integration med eksterne teknologipartnere

Source:

Denne artikel er baseret på indhold fra eShepherd-webinaret om virtuel indhegning.

Den originale session findes som en YouTube-optagelse leveret af Gallagher eShepherd.

V1.0, 12/2025

Opdateret den: 09/12/2025