¿Son suficientes los datos que analizamos hoy en día en una granja?

A priori la respuesta sería no. Pero el objetivo de este breve artículo es explicar el por qué, describir brevemente la metodología que utilizamos y sembrar una sana inquietud de aquí en adelante al momento de evaluar los resultados de nuestras granjas.

Desde Pigstats consideramos 2 partes fundamentales dentro de un programa de control de productivo

Dentro de esta parte incluimos el control de “indicadores clásicos” donde evaluamos los datos que son de análisis rutinario para cualquier granja porcina: tasa de parición, nacidos, mortalidades, ganancia diaria de peso, conversión alimenticia, entre otros. Filtrando por paridad, genéticas, galpones, en definitiva, lo que todos hacemos en nuestras granjas día a día (1).

Nos encontramos frente a una revolución tecnológica de la industria porcina, donde el avance en materia de genética fue sin lugar a dudas uno de los más importantes y que nos presenta, como nos gusta decir en Argentina, la mayor cantidad de “lindos desafíos”. Es a partir de esta situación que empezamos a notar que los “indicadores clásicos” muchas veces no explican de manera acabada ciertos comportamientos productivos de las nuevas líneas genéticas y en última instancia, que esa información no era suficiente para tomar decisiones dinámicas, oportunas e innovadoras para la mejora productiva (2).

Es por ello que a partir de la aparición de nuevas tecnologías y la buena predisposición de clientes y operarios que empezamos a recopilar y analizar “nuevos indicadores” en granjas comerciales. Muchos de estos indicadores fueron analizados en diversos estudios con fines de investigación, nosotros adaptamos la toma de estos datos a las condiciones de granja comercial, los digitalizamos y por último aplicamos herramientas de data análisis y dashboards (tableros de comando). De esta manera la información llega rápidamente a los diferentes estratos de toma de decisión (Gerencia-Asesores-Encargados-Operarios), presentada de una manera intuitiva y simple con un lenguaje acorde y didáctico para cada nivel.

Algunos de los datos “no clásicos” que estamos analizando son:

• Análisis de variación corporal en cerdas: Se realiza el pesaje de las cerdas al ingreso de la maternidad y al destete para luego analizar la variación corporal de cada cerda en relación con el consumo de alimento en maternidad, el intervalo destete-celo y la prolificidad al próximo ciclo. Del mismo modo a partir de este dato objetivo ajustamos las curvas de alimentación para las cerdas en gestación y lactancia (imagen 1 y 2).

Imagen 1: Dashboard de variación corporal de reproductoras

Imagen 2: Dashboard de variación corporal versus prolificidad entre ciclos sucesivos

• Análisis de ganancia de peso durante la primera gestación: Se realiza el pesaje de las cerdas primerizas al primer servicio y al parto. Con esto analizamos si el plan nutricional cumple con las recomendaciones para las diferentes líneas genéticas. Este punto es clave para trabajar sobre los resultados al primer parto, la prolificidad global y la longevidad de las reproductoras.
• Análisis de desempeño productivo en el desarrollo de las futuras reproductoras (FR): en las granjas con reposición interna registramos los pesos de las FR al nacimiento, al destete, a los 70 días de vida y a los 140 días de vida (selección). El objetivo es sumar estos datos como un parámetro más de selección ya que está demostrado que las cerdas de mejor desarrollo tienen mayor probabilidad de alcanzar altos niveles de producción (2). Como así también evaluar el programa nutricional para FR en base a las ganancias de peso en cada etapa (imagen 3).                              

Imagen 3: Dashboard de desempeño productivo en el desarrollo de futuras reproductoras

• Mapeo y seguimiento de mamas funcionales: realizamos el conteo de tetas al nacimiento, al destete, a los 70 días de vida, a los 140 días selección y antes de primer parto. En cerdas adultas se realiza este conteo antes de cada parto para planificar semana a semana. El objetivo es evaluar la cantidad de tetas de las diferentes líneas en relación a los nacidos vivos para planificar el rumbo del programa genético, evaluar la evolución y relación en el tiempo de ambos parámetros para prever de la mejor manera el trabajo de nodrizas que será necesario, sumar información a los genetistas para ajustar los cruzamientos y evaluar las pérdidas de mamas por sector (por raspaduras, peleas, etc.), para poder prevenir o corregir, ya que en las granjas de alta productividad no podemos darnos el lujo de perder mamas funcionales (imagen 4).         

Imagen 4: Dashboard de control de mamas funcionales en las diferentes etapas de producción

Este tipo de análisis es fundamental y con el correr de los años toma cada vez más importancia en especial para los propietarios/administradores/gerentes. ¿El motivo? Lograr buenos promedios en los indicadores claves NO ES TODO, además de esto debemos analizar si nuestros resultados son estables y predecibles.

Lograr estabilidad con altos niveles de producción tiene efectos positivos sobre la rotación del personal, disminuye los costes de producción y permite planificar a futuro estrategias productivas y/o financieras. Para este tipo de análisis utilizamos una herramienta estadística que se denomina Control estadístico de procesos (también conocido como SPC de sus siglas en inglés Statistical Process Control).

El SPC es un conjunto de herramientas utilizadas para monitorizar un sistema con el propósito de conocer el proceso, definir su variación y mejorar el sistema (3). Consiste en analizar las medias y desvíos anuales para luego monitorear en relación a estos datos los indicadores claves para el proceso. Este sistema indica de manera gráfica cuando el proceso está estable o cuando sufre una instabilidad significativa que puede ser una mejora o una baja productiva.

Para el control del proceso de producción de cerdos nosotros controlamos mediante SPC entre 8 a 12 indicadores claves (tasa de parto, nacimientos, mortalidad, ganancia de peso, entre otros). De esta manera podemos medir objetivamente el impacto de las decisiones tomadas (medidas correctivas, decisiones gerenciales, aplicación nuevos productos, etc.). Además, una vez alcanzados los objetivos propuestos, podemos monitorear que los resultados sean estables a lo largo del tiempo. Luego de lograr estabilidad podemos empezar a trabajar en la predicción del proceso productivo y sumar herramientas para los tomadores de decisiones.

Para concluir consideramos que es fundamental seguir sumando herramientas analíticas que nos permitan conocer en más detalle cuales son las variables, los factores de riesgo y las condiciones de contexto que influyen directa o indirectamente sobre el resultado económico-productivo de una granja porcina. A partir de este conocimiento es donde se puede desarrollar, planificar y aplicar un plan real de mejora continua que se adapte rápidamente a los nuevos desafíos.

Referencias

1. Barrales H, Cappuccio J, Machuca M, Perfumo C, Williams S. Programas de análisis y control de la reproducción. En Sara Williams. Atlas de reproducción porcina. Editorial Intermédica. ISBN: 978-950-555-442-3.
2. Carlos Piñeiro, Joaquín Morales, María Rodríguez, María Aparicio, Edgar García Manzanilla and Yuzo Koketsu. Big (pig) data and the internet of the swine things: a new paradigm in the industry. Animal Frontiers (2019) 9(2):6-15
3. Koketsu and Iida. Farm data analysis for lifetime performance components of sows and their predictors in breeding herds. Porcine Health Management (2020) 6:24
4. Carlos Piñeiro (2002). Uso del SPC (Control Estadístico de Procesos) para el análisis de parámetros productivos. https://www.3tres3.com/articulos/uso-del-spc-para-el-analisis-de-parametros-productivos_197/