Pieno ūkis – viena svarbiausių žemės ūkio šakų pasaulyje. Pagal statistiką, Lietuvoje vienam gyventojui tenka 563kg pieno, kas yra vienas didžiausių rodiklių pasaulyje, tad pieno ūkis yra viena svarbiausių žemės ūkio, tuo pačiu ir ekonomikos sričių. Siekiant gerinti pieno kokybę bei mažinti kaštus vis daugiau pieno melžimo įmonių investuoja ir taiko naujas technologijas - melžimo aparatai į liniją ir robotai. Lietuvoje pirmoji robotizuota sistema įdiegta 2007 m. Tiriamajame ūkyje ši sistema įdiegta 2009 m. Tyrimo tikslas buvo palyginti pieno sudėties ir kokybės rodiklius X ūkyje, melžiant karves melžimo aparatais ir robotais. Svarbiausios pieno sudėtinės dalys yra – baltymai, riebalai ir angliavandeniai (laktozė, mineralinės ir biologiškai aktyvios medžiagos, vitaminai, fermentai ir kitos). Melžimas turi didelę reikšmę karvių produktyvumo bei pieno sudėtinių dalių rodikliams, todėl būtina parinkti teisingą melžimo būdą. Buvo ieškota būdų – kaip pilnai pakeisti žmogų melžimo aikštelėse. Siekiant pagerinti karvių pieno kokybę ir padidinti primilžį, modernizuojant pieno ūkius inovatyviomis technologijomis, rekomenduojama robotizuoti karvių melžimą. Nustatyta, kad robotais melžiamų karvių pieningumas padidėja vidutiniškai 15 proc. Pieno gamybą skatina dažnesnis karvių melžimas ir geresnė jų savijauta. Mažuose pieno ūkiuose, kur karvių yra mažai naudojamas įprastas melžimo būdas, t. y. melžimas rankomis. Melžiant karves rankomis yra didesnė tikimybė pieną užteršti bakterijomis... [toliau žr. visą tekstą] / Dairy farming is one of the most important branches in agriculture worldwide. According to statistics in Lithuania there's 563 kg of milk produced per capita. That is one of the highest production rates per capita in the world. Dairy farming is crucial to local economy. In order to achieve higher milk quality and minimize expenditures more dairy farms are investing and adapting new technologies: milking pipelines and fully automated robotic milking. The first fully automated robotic milking line in Lithuania was used implemented in 2007. In the researched farm the system was implemented in 2009. The main goal of research was to compare milk composition and quality in the research farm X by milking cows to pipelines and using fully automated robotic milking. The main nutrients that compose milk are: proteins, fats and carbohydrates(lactose, minerals and biologically active materials, vitamins, enzymes and others). The way that cows are milked has high impact on milk yields and nutrients, so the best milking technology is essential for optimal results. The research on how to eliminate human labor during milking process has been done. In order to increase the quality and yields of cow's milk by modernizing the dairy farms and using the fully automated robotic milking. It was concluded that by using fully automated robotic milking milk yield increases by 15% on average. The milk production is increased by more frequent milking and cattle welfare. In the small dairy farms with... [to full text]

Thesis deals with the finding reliable measurement of the quality of milk by automatic milking system. The observed reliability of the system to measure the quality of milk is a significant parameter for herd management and also an effective tool for farmers. Thanks notice on udder health in the program T4C farmer is able to detect a number of health problems or deficiencies in the herd before they break out in full force. This gives the farmer more options to treat dairy cows, such as inflammation, at the very beginning and as such can successfully use homeopathic treatment.

The work is focused on the performance of milking robots in the herd's controlled movemement system. The popularity of this method of the milk gaining in the world and in the Czech Republic is increasing every year. The reason is mainly the excellent results in increasing the labour productivity and welfare of dairy cows. For this thesis, a stable building was selected for livestock breeding with the market production of milk using AMS with the controlled movement of the herd.

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Automatische Melksysteme (AMS) gelten als jüngste Innovation auf dem Gebiet der Melktechnik und weisen im Vergleich mit konventionellen Melkständen eine Reihe von Besonderheiten auf. Um die Kühe zum freiwilligen und regelmäßigen Besuch des Melksystems anzuhalten, sind optimale mikroklimatische Bedingungen in der Melkbox notwendig. Die Analyse der mikroklimatischen Bedingungen in AMS erfolgte in einem Betrieb mit zwei parallel arbeitenden AMS und 110 melkenden Kühen. Dabei wurden die Parameter Luftqualität in der Melkbox und im Stall, Geräuschbelastung innerhalb der Melkbox während des Melkens sowie Verschmutzungsgrad und Keimgehalt an relevanten Punkten des AMS untersucht. Um die jahreszeitlichen Einflüsse auf das Stallklima zu kennzeichnen erfolgten die Untersuchungen im März 2002, Juni 2002 sowie Januar 2003. Eine besondere mikroklimatische Situation in der Melkbox konnte in den Analysen für die Stallluftparameter Kohlendioxid und Methan festgestellt werden. Dabei wurden erhöhte Konzentrationen immer dann beobachtet, wenn sich eine Kuh in der Melkbox befand. Die Bauweise des AMS im Kopfbereich der Melkbox konnte als entscheidender Grund für die hohen Konzentrationen der Gase ermittelt werden, da dadurch der Luftaustausch mit der Umgebung behindert wird. Die Geräuschkulisse für die Kühe innerhalb der Melkbox erwies sich während der Eutervorbereitung als besonders belastend, da der Schallpegel hier am höchsten war und gleichzeitig eine Frequenzverschiebung in den höherfrequenten Bereich festzustellen war. Ein erster Ansatz der Beschreibung der hygienischen Zustände in einem AMS erfolgte mit Hilfe von digitalen Bildern, welche an den Schnittstellen zwischen Tier, Endprodukt und Technik gemacht wurden. Der visuell wahrnehmbare Verschmutzungsgrad ließ sich in Beziehung zu gleichzeitig erfassten Tupferproben und darin isolierten Keimen setzen. Eine Verbesserung bzw. Anpassung der mikroklimatischen Situation innerhalb von AMS erscheint als notwendig, um eine ausreichende Motivation der Kühe zum Besuch der Melkbox zu erreichen. / Automatic milking systems (AMS) are considered as the most recent innovation in the area of milking technology. In comparison with conventional milking parlour they show a set of specific characteristics. Optimal microclimatic conditions in the milking box are necessary to motivate the cows to visit the milking system voluntarily and regularly. The analysis of the microclimatic conditions in AMS took place on a farm with two AMS working parallel and 110 lactating cows. The parameters examined were: the air quality in the milking box and in the barn, the noise load within the milking box during milking as well as the degree of pollution and the germ load at relevant points of the AMS. To mark the seasonal influences on the climate within the barn, the investigations took place in March 2002, June 2002 as well as January 2003. A special microclimatic situation in the milking box was noticed in the analyses for the barn air parameters carbon dioxide and methane. Whenever a cow was in the milking box, increased concentrations were observed. The construction method of the AMS in the head area of the milking box was determined as main reason for the high concentrations of gases, since this impedes the interchange of air with the environment. The sound load for the cows within the milking box was particularly heavy during the preparation of the udder. The sound level was highest during the cleaning of the udder and the frequencies shifted into the higher range. The description of the hygienic conditions in an AMS was first approached by means of digital pictures, which were made at the interfaces between animal, final product and technology. The visually perceptible degree of pollution could be set in relation to Dab RPR, which were taken at the same time like the digital pictures, and isolated germs therein. An improvement and/or an adjustment of the microclimatic situation within AMS appears necessary in order to achieve a sufficient motivation of the cows to go into the milking box.

Das Ziel der Arbeit bestand darin zu untersuchen, inwieweit durch Kombination von einfach zu erhebenden Daten des Melkprozesses mittels Fuzzy Logic die Bewertung der Eutergesundheit in Automatischen Melksystemen (AMS) verbessert werden kann. Eigene Forschungen richteten sich auf die Evaluierung unterschiedlicher Milch- bzw. Melkparameter hinsichtlich ihrer Eignung als Inputvariable verfeinerter Erkennungsmodelle für Euterkrankheiten am Melkroboter sowie auf die Entwicklung und Optimierung von Fuzzy Logic Modellen. Im Rahmen eines Vorversuches ist geprüft worden, welche Variablen Eingang in das Erkennungsmodell finden sollten. Zu diesem Zweck wurden neben der Erhebung von Prozessdaten eines AMS Astronaut(r) am 26. und 27. Juli 2001 mit Geräten des Typs LactoCorder(r) low flow insgesamt 754 Einzelmessungen an Eutervierteln durchgeführt und verarbeitet. Die Auswertung dieses Datenmaterials ergab, dass zwischen "unauffälligen", d.h. mehr oder weniger gesunden, und "auffälligen", d.h. mehr oder minder kranken Eutervierteln gewisse Unterschiede hinsichtlich der viertelbezogenen Parameter normierte Milchbildungsrate und normierter Milchfluss sowie der normierten Zwischenmelkzeit bestehen, welche für eine Modellierung nutzbar sind. Auch die elektrische Leitfähigkeit sollte in das weitere Vorgehen einbezogen werden. Die Funktionalität einfacher Fuzzy Logic Modelle ist anhand von 74 erstellten Datensätzen erfolgreich getestet worden. Vom 4. bis 9. März 2002 fand in einem Betrieb mit zwei parallel arbeitenden AMS Astronaut(r) in einer Herde von 103 melkenden Kühen die Hauptuntersuchung statt. 4 282 Messungen mit LactoCorder(r) low flow-Geräten an 359 Eutervierteln sind einzeln analysiert worden. Nach Entfernung eventuell fehlerhafter oder nicht eindeutig zuzuordnender Datensätze verblieb eine nutzbare Datenbasis von 2 826 Datensätzen, welche an 195 "unauffälligen" und an 41 "auffälligen" Eutervierteln gemessen worden waren. Die statistische Aufbereitung der absoluten Parameterwerte ergab hoch signifikante Differenzen zwischen "unauffälligen" und "auffälligen" Vierteln für die untersuchten Eingangsvariablen Milchbildungsrate, Milchfluss, Zwischenmelkzeit und Leitfähigkeit. Zur weiteren Modellierung wurden 527 aus den Rohdaten berechnete, normierte Datensätze verwendet, weil diese weitgehend unbeeinflusst von störenden individuellen und Umwelteinflüssen sind. Es sind drei verschiedene Ansätze zur Modellierung der normierten Parameter verfolgt, eingehend analysiert und untereinander sowie mit den Alarmmeldungen der AMS verglichen worden. Während Ein-Parameter-Modelle die höchsten Spezifitätswerte aufzeigten, konnten für die Verknüpfung der vier Eingangsvariablen durch Indexmodelle die besten Sensitivitätswerte ermittelt werden. Das optimale Ergebnis erzielte jedoch die Modellierung mit Hilfe von Fuzzy Logic. Sie ergab mit 5,9 Prozent die niedrigste statistische Wahrscheinlichkeit von Fehlklassifizierungen (falschen Diagnosen). Die Alarmliste der AMS wies zwar eine ähnlich geringe Fehlerquote auf, war jedoch zugleich durch eine schlechte Sensitivität charakterisiert. In einer abschließenden vergleichenden Diskussion mit aktuellen Forschungsergebnissen bestätigte sich die Richtigkeit beider Grundannahmen der vorgelegten Dissertation: 1. Aus Daten des Melkprozesses zu ermittelnde, viertelbezogene Parameter eignen sich zur Ergänzung von Leitfähigkeitsmessungen für die Erkennung von Euterkrankheiten. 2. Fuzzy Logic ist eine handliche und wirkungsvolle Methodik zur Modellierung der Zusammenhänge zwischen Melk- und Milchparametern einerseits und der Eutergesundheit andererseits. / The goal of the work was to examine to what extent the evaluation of the udder health in Automatic Milking Systems (AMS) can be improved by the combination of simply measurable data of the milking process by means of Fuzzy Logic. Own investigations were centred on the evaluation of different milking and milk parameters regarding their suitability as input variable of recognition models for udder diseases as well as on the development and optimisation of Fuzzy Logic models. In the context of a preliminary study, it was examined which variables should form the input of the recognition model. For this purpose, besides the collection of the process data of an AMS Astronaut(r), 754 measurements of single udder quarters were accomplished with measuring devices LactoCorder(r) low flow and were individually processed. The evaluation of this data resulted in certain differences between "inconspicuous" (healthy) and "conspicuous" (more ore less ill) udder quarters regarding the quarter-related parameters milk production rate, milk flow and milking interval which are usable for model building. Also the electrical conductivity should be included into further procedures. The functionality of simple Fuzzy logic models was tested successfully on the basis of 74 generated data sets. The main investigation took place in a dairy farm with two parallel working AMS Astronaut(r) in a herd of 103 milking cows. 4,282 measurements at 359 udder quarters with devices LactoCorder(r) low flow were individually analysed. After removal of possibly incorrect data records or those which could not clearly be assigned remained a usable database of 2,826 records measured at 195 "inconspicuous" and at 41 "conspicuous" udder quarters. The statistic analysis of the absolute parameter values resulted in highly significant differences between "inconspicuous" and "conspicuous" quarters for the examined input variables milk production rate, milk flow, milking interval and electrical conductivity. For the further modelling, 527 standardised data sets computed from the raw data were used because these are largely uninfluenced by disturbing individual and environmental determinants. Three different approaches of model building for the standardised parameters were pursued, analysed and compared among themselves as well as with the alerts of the AMS. While the One-parameter-models pointed out the highest specificity values, the best sensitivity values were determined for the linkage of the four input variables by index-models. However, the optimal result of modelling was obtained by Fuzzy logic. It resulted in the lowest probability of false classifications (wrong diagnoses) with 5,9 per cent. The alarm list of the AMS featured a margin of error which was similar low, however, at the same time it was characterised by bad sensitivity. A concluding discussion with current investigation results confirmed the correctness of both basic assumptions of the dissertation: 1. Quarter-related parameters which can be calculated from data of the milking process are suitable as a complement to conductivity measurements for the detection of udder diseases. 2. Fuzzy Logic represents a manageable and effective methodology for modelling the interrelations between milking and milk parameters on the one hand and the udder health on the other hand.

Durch die zunehmende Automatisierung der Tierhaltung gewinnt die Tier-Technik-Beziehung zunehmend an Bedeutung. Es besteht ein wachsendes Interesse am Tierverhalten, den Möglichkeiten des Lernens der Tiere und den Anpassungsstrategien. In der Dissertation untersuchte ich die Melk-, und Milchparameter und das Tierverhalten bei der automatischen Milchgewinnung. Die Messungen haben gezeigt, dass auf die Milchabgabe einzelner Individuen und insbesondere auf deren Euterviertel sehr differenziert einzugehen ist. Das Automatische Melksystem (AMS) vermag auf die speziellen Unterschiede der einzelnen Viertel, im Sinne einer verbesserten Tiergerechtheit, Rücksicht zu nehmen. Ein weiterer wichtiger Aspekt die Tiergerechtheit zu verbessern ist es, eine zuverlässige Prozesskontrolle durchzuführen. Dazu muss zunächst einmal festgestellt werden, wie sich die natürliche Variationsbreite der einzelnen Parameter darstellt, um pathologisch bedingte Abweichungen signifikant erkennen zu können. Die Gewinnung von verlässlichen Aussagen über den Gesundheitszustand von Kühen im AMS setzen voraus, dass verschiedene interdependente Parameter so verknüpft oder deren Messungen sooft wiederholt werden, bis ein intelligentes Entscheidungssystem seine Schlüsse ziehen kann. Dabei ist zu beachten, dass stark auffällige Werte ein hohes Maß an Information haben, aber eine entsprechend geringe Verlässlichkeit aufweisen. Sich wiederholende Werte haben hingegen einen geringen Informationsgehalt, dafür aber ein hohes Maß an Redundanz bzw. Verlässlichkeit, soweit sie nicht durch systematische Fehler entstehen. Für eine zuverlässige Prozesskontrolle kann es manchmal vorteilhafter sein, eine automatisierte Datengewinnung zu installieren, auch wenn der einzelne Parameter (z. B. die Leitfähigkeit) zwar wenig aussagekräftig, dafür aber die Durchführung deutlich zuverlässiger ist als bei Tests, die von Menschen manuell durchgeführt werden. Ähnliches gilt für die Haltungsumwelt von Tieren. Eine durch Automation dominierte Umwelt kann für Tiere deutlich berechenbarer und damit zuverlässiger gestaltet werden. Das bedeutet, dass für die Individuen weniger Stresssituationen mit den für sie unabsehbaren Folgen entstehen. Es sollte aber dabei beachtet werden, dass es zwingend ist, auf die Lerngeschwindigkeit der einzelnen Tiere, in Abhängigkeit von ihrer jeweiligen Lernsituation, einzugehen, um zuverlässige Umweltbedingungen für die Kühe mit einem AMS bereitzustellen. Es konnte weiterhin festgestellt werden, dass das Melken in einem AMS bei den Kühen nicht als belastender Stressfaktor identifiziert werden kann, wenn man die Herzfrequenz als Indikator heranzieht und diese über eine längere Zeit analysiert. Der zunehmende Einsatz von Technik in der Milchviehhaltung kann einen wichtigen Beitrag dazu leisten, die Haltungsumwelt der Kühe human und tiergerecht zu gestalten. / Relationship between animal and technology in automatic milk production: Due to the fact of the increasing automation in husbandry systems becomes the relationship between the animal and the technology more and more important. There is a growing interest to know more about animal behaviour, the ability of learning and the coping strategies in such systems. In the thesis I investigated the parameter of milking, of milk and of animal behaviour in an Automatic Milking System (AMS). The measurement has shown that the milk yield differs very much between the quarters of the udder. An AMS has the possibility to take such differences into consideration. This is one step towards more animal welfare. Another improvement of animal welfare is a better control of the process. For that, it is important to have a certain knowledge about the natural variation of different parameters, such as electrical conductivity of the milk, milk ingredients or milk yield. This makes the basis of the identification of anomalies depending on pathological problems. To get a reliable declaration about the state of health one has to connect different interdependent parameters and/or the measurement has to be repeated so often until an intelligent decision system can draw conclusions. Besides it is important to know, that a conspicuous value is highly informative, but it is less reliable, otherwise is an often repeatable value less informative but highly redundant, if there is no systematic failure. For a control of the process it is important to get reliable information, so it is sometimes better to automat the tests, instead of using human knowledge, which is often more informative, but less reliable (i.e. electrical conductivity). There is a similarity in husbandry systems because an automated system can be much more reliable and calculable for animals. That means less stressing situations because of incalculable reactions. For such a reliable environment in an AMS it is necessary to give every cow their individual time to learn the facts about the AMS. The milking in an AMS cannot be identified as a negative stress factor, if one uses the measurement of heart rate for identification. The increasing automation in the dairy husbandry can be an important contribution to create a humane environment for dairy cows and improve animal welfare.

Automatische Melksysteme (AMS) sind in weiten Teilen Europas bereits sehr verbreitet und werden von verschiedenen Herstellern weltweit angeboten. Die Gewährleistung einer hohen Milchqualität ist eine der Hauptanforderungen beim Übergang vom konventionellen zum automatischen Melken. Ziel dieser Arbeit war es den Einfluss des mechanischen Stresses, der durch mehrere AMS-Elemente induziert wird, auf die Milchqualität zu untersuchen. Dafür wurden zwei Labor-Melkstände (LMP) mit den melktechnischen Hauptkomponenten zweier AMS entwickelt und die Versuche unter standardisierten Laborbedingungen durchgeführt. Für die Analyse der Effekte einzelner technischer Komponenten oder Einstellungen wurden verschiedene Modifikationen vorgenommen, die zum Teil von den realen Einsatzbedingungen in der Praxis abweichen. Zur Bewertung der Milchqualität wurden folgende Merkmale herangezogen: freie Fettsäuren (FFA), Fett-, Eiweiß-, Laktose- und Harnstoffgehalt, Zellzahl, pH, und Gefrierpunkt. Für einen Teil der Untersuchungen konnte darüber hinaus auch das Fettsäureprofil in der Milch analysiert werden. Der Einfluss der folgenden Komponenten wurde analysiert: Das Pulsationsverhältnis, LMP, die Melkbecher, die Auslegung der LMP-Technik, und die Durchflussrate. Allgemeine Korrelationen zwischen einzelnen technischen Elementen und der Milchqualität festgestellt, signifikante Ergebnisse wurden eindeutig beim FFA- und Fettgehalt beobachtet. Die seit einiger Zeit routinemäßig bestimmbaren Fettsäureprofile bieten einen aussichtsreichen Ansatz für Ursache-Wirkung-Analysen in neuer Qualität. Die nachgewiesenen Signifikanzen in den Änderungen von Eiweiß- und Laktosegehalt sowie des Gefrierpunktes bedürfen tiefergehender Betrachtungen und kausaler Analysen. Insgesamt wurde deutlich, dass mechanische Belastungen von Milch bereits auf dem Weg vom Kuheuter zum Milchsammeltank zu Veränderungen chemischer und physikalischer Produkteigenschaften führen, auch wenn hier unter Laborbedingungen gearbeitet wurde. / Automatic milking systems (AMS) have been common in large parts of Europe and are offered by various manufacturers worldwide. Ensuring high milk quality is one of the primary requirements when transition from conventional milking to AMS. The aim of the present thesis was to investigate whether the mechanical stress induced by multiple AMS elements and settings affect the parameters of cow milk. To this end, two laboratory milking parlors (LMP) were developed to imitate an actual AMS. Under standardized laboratory conditions, the main milking technical components were installed by two different AMS companies for the analysis of the effects of single technical elements or settings on milk parameters. The following parameters were used to evaluate milk quality: free fatty acids (FFA), fat, protein, lactose, urea, somatic cell count (SCC), pH, and freezing point (FP). For some of the investigations, the milk fatty acid profile (MFAP) was also analyzed. The influence of following components: pulsation ratio, LMP, teat cup, the layout of the LMP technique, and flow rate was analysed. General correlations were identified between singular technical elements and milk quality, significant results were observed clearly on FFA and fat content. Milk fatty acid profiles (MFAP) have been routinely determinable for some time now and can offer an interesting approach for cause-and-effect analyses of a new quality. The demonstrated significances in the changes of protein and lactose content as well as freezing point require deeper consideration and causal analysis. Overall, it became clear that mechanical stresses on milk already lead to changes in chemical and physical product properties on the way from the cow's udder to the milk collection tank, even if the work was carried out under laboratory conditions.

Die Wasserproduktivität in der Tierhaltung ist von vielen Faktoren abhängig. Die Futterproduktion hat den größten Anteil am Wasserbedarf von tierischen Produkten. Weitere Einflussfaktoren sind die Leistung, die Reproduktion und der Gesundheitsstatus der Tiere, das Management und die Haltungsbedingungen. In dieser Arbeit sollte untersucht werden, wie sich diese Faktoren auf die Wasserproduktivität von Milch und Geflügelfleisch in Nord-Ost-Deutschland auswirken. Zehn unterschiedliche Futtermittel wurden hinsichtlich ihres Wasserbedarfes untersucht. Aus diesen Futtermitteln wurden die Rationen für die Tiere erstellt. Die Milchleistung der Kühe wurde zwischen 4.000 und 12.000 kg Milch pro Kuh und Jahr in 2.000 kg Schritten variiert. Für jedes Leistungsniveau wurden zwölf verschiedene Fütterungsstrategien untersucht, welche auf der Erhöhung einzelner Bestandteile der Ration basieren. Der Wasserbedarf von Leitungswasser im Stall wurde mit 38 Wasserzählern ermittelt. Für die Wasserproduktivität des Geflügelfleisches wurden vier verschieden intensive Mastverfahren untersucht. Die Wasserproduktivität steigt mit steigender Milchleistung der Kühe. Das Maximum wird bei 10.000 kg Milch pro Kuh und Jahr und Rationen mit einem hohem Gras- bzw. Maissilageanteil erreicht. Die Kühe, die im automatischen Melksystem gemolken wurden, nahmen mehr Tränkwasser zu sich, als die Kühe im Fischgrätenmelkstand. Dies ist durch die höhere Milchleistung bedingt. Im automatischen Melksystem wurden im Mittel 28,6 Liter Reinigungswasser pro Kuh und Tag benötigt. Für die Reinigung des Fischgrätenmelkstandes wurden 33,8 Liter pro Kuh und Tag genutzt. Die untersuchten Broilermastverfahren zeigten keine Unterschiede hinsichtlich der Wasserproduktivität. Die intensivere Aufzucht und bessere Futterverwertung wurde durch eine niedrigere Wasserproduktivität des Futters kompensiert. Der Anteil des technischen Wassers macht in der Milchkuh- und Broilerhaltung nur einen kleinen Teil am Gesamtwasserbedarf aus. / Livestock production is the main user of water resources in agricultural production. Water is used in animal production for producing feed, watering the animals, and cleaning and disinfecting barns and equipment. The objective of this dissertation was to quantify the effects of management strategies, such as feeding, intensity of production and the replacement process on the water productivity of milk and poultry meat in Germany. Water productivity in milk and broiler production systems was calculated based on the methodology of Prochnow et al. (2012). Own measurements of the drinking and cleaning water demand in milk production were conducted in a dairy cow barn. The study was based on site conditions of North-East Germany with common variations in farm operations. The feed production is the main contributor to water input in dairy and poultry production. The water productivity of milk increased with an increasing milk yield. The most beneficial conditions related to water productivity in dairy farming were found to be with a milk yield of approximately 10,000 kg fat corrected milk and a grass silage and maize silage based feeding. The total technical water use in the barn makes only a minor contribution to water use. Former regression functions of the drinking water intake of the cows were reviewed and a new regression function based on the ambient temperature and the milk yield was developed. In broiler production the intensification of the fattening systems did not increase water productivity. An increase of water productivity in animal production can be achieved with various management strategies with their specific influence on the production process. The feed management should be a focus of the strategies.