#Challenge
Der Kunde benötigte eine Modernisierung der genetischen Selektionsprozesse auf einer Reinzucht-Geflügelfarm mit über 200 Jahren landwirtschaftlicher Tradition und 70 Jahren Zucht-Erfahrung. Standard-RAG-Architekturen waren für genetische Daten nicht geeignet — das System musste 5-Generationen-Stammbäume rekonstruieren, Inzuchtkoeffizienten berechnen und Zuchtkandidaten mit dem BLUP-Algorithmus einordnen. Die Herausforderung bestand darin, ein produktionsreifes KI-System zu entwickeln, das komplexe relationale Genetikdaten nahezu in Echtzeit verarbeitet, mit bestehenden .NET/Blazor-Anwendungen integriert und erklärbare Entscheidungen für IFS Food, BRCGS und GlobalG.A.P. Zertifizierungsschemata liefert. Zusätzlich entwarf und entwickelte Grupa Insight die öffentliche Website rszew.pl auf WordPress.
#Implementation
Wir entwickelten ein produktionsreifes KI-ERP-System, das über REST API und Message Queues mit zwei bestehenden .NET/Blazor-Anwendungen integriert ist. Anstatt Standard-Dokumenten-Retrieval entwickelten wir eine individuelle Pipeline zur Rekonstruktion von Stammbäumen, Berechnung von Inzuchtkoeffizienten und Einordnung von Zuchtkandidaten mit dem BLUP-Algorithmus.
Das System verarbeitet Daten durch 8 Pipeline-Schichten: Datenerfassung, Chunking, Temporal Tables für vollständiges Verlaufs-Tracking, deterministische BLUP/EBV-Berechnungen, Multi-Kriterien-Ranking, Explainable AI (XAI), Anomalieerkennung und eine Feedback-Schleife für kontinuierliche Anpassung.
Tech-Stack: Laravel 11 / PHP 8.3, Vue.js 3 + Inertia.js, MS SQL Server 2022 mit Temporal Tables und Columnstore Indexes, Redis 7, Kubernetes + Docker, MLOps-Pipeline.
Als Ergänzung zur KI-Pipeline entwickelten wir auch die Datenerfassungsschicht: ein tragbares Eierwiege-System für Farmarbeiterinnen mit KERN PCB-Waagen und BLE-Adaptern, das die Echtzeit-Erfassung des Eiergewichts pro Einzeltier (hen_id) direkt am Nest ermöglicht. Dies eliminierte manuelle Dateneingabe und stellte sicher, dass phänotypische Daten in der BLUP-Pipeline genau, zeitgestempelt und auf einzelne Tiere zurückverfolgbar sind.
Parallel dazu entwickelten wir rszew.pl — eine WordPress-Website, die den Rassenkatalog, Rosa-Zuchtlinien, Eintagsküken-Angebot und Elterntier-Sets präsentiert, optimiert für Performance und SEO.
#Results
Analyse-Zeit für Stammbäume von Wochen auf Minuten reduziert. Jährlicher genetischer Fortschritt um 3-8% gegenüber klassischen Selektionsmethoden verbessert. Reduzierung der gehaltenen Zuchttiere um 10-25% durch präziseres Kandidaten-Ranking. Vollständige Auditierbarkeit der KI-Entscheidungen für IFS Food, BRCGS und GlobalG.A.P. Zertifizierungsschemata — Erklärbarkeit war eine Zertifizierungsanforderung, keine Option. Echtzeit-Erfassung des Eiergewichts pro Einzeltier, Eliminierung manueller Eingabefehler und Verbesserung der phänotypischen Datenqualität in der BLUP-Pipeline. Das System entwickelt sich durch die Feedback-Schleife kontinuierlich weiter und verbessert die Ranking-Genauigkeit mit jedem Zuchtzyklus.