La importancia de los datos en producción avícola

Autor: Dr. Juan José Barragán – CEO Galimetría

Una labor muy importante del trabajo de un responsable de una actividad avícola es tratar de adelantarse a los acontecimientos. Detectar lo que está mal, o puede estarlo, corregirlo y verificar que el problema se ha controlado, es una labor diaria de los técnicos avícolas, que debemos reconocer, se comportan de forma muy eficiente en este aspecto, en general.

Ahora bien, la actividad de gestión es mucho más que el constante parcheo de los pequeños o grandes accidentes de la producción. Debemos ser mucho más proactivos para tomar decisiones de futuro, máxime en un mundo tan cambiante como el actual.

Nuevas tendencias de consumo, normativas cada vez más restrictivas, o nuevos problemas que surgen constantemente nos obligan a poner cuanto menos en reflexión paradigmas que tenemos profundamente arraigados en nuestro cerebro.

Y, ante este escenario cambiante y poco definible, nos podemos ver obligados a realizar cambios más o menos significativos en nuestras formas de producir. Y aquí llega el problema: ¿De qué forma puedo evaluar no solo mi situación actual, también los cambios que debo hacer o su eficacia?

Y aquí es donde aparece una herramienta a la, que muy pocas excepciones, los técnicos avícolas son poco aficionados. Me refiero al análisis de datos.

Una vez, en un viaje a un país de Latinoamérica, y ante la sospecha de un caso de Gumboro, pregunté a los técnicos de la integración si se disponía de datos serológicos de anticuerpos de la enfermedad. Naturalmente, respondieron, y me trajeron una carpeta con no menos de 200 o 300 boletines de análisis.

Perfecto, tenemos mucho que buscar. ¿Tenemos alguna hoja de cálculo con estos resultados? ¿Podemos relacionarlos con lotes de pollos, origen de los pollitos? ¿Zonas? No, lamentablemente solo tenemos los boletines… Un enorme esfuerzo, en tiempo y en dinero, para nada.

Las decisiones no pueden estar basadas en percepciones, en impresiones o en corazonadas. Una cosa es el ojo clínico, que es una bendición que unas pocas personas tienen, y otro es confiar en las impresiones todas nuestras decisiones.

Para ello, necesitamos varias cosas:

Lo primero, disponer de un sistemas sistemático de toma de datos: debemos tener claro qué datos son importantes y cuales no tanto (¿qué es más trascendente desde el punto de vista del análisis, el peso vivo o la ganancia de peso?; ¿debemos considerar el consumo medio diario? ¿Basta con el peso final, o debemos tener bien descrita la curva completa del crecimiento de los pollos con los pesos semanales?).

Una vez definidos los datos que se precisan, estos deben ser recogidos de la forma más sencilla posible (lo muy complicado tiende a no ser realizado), y siempre de la misma manera, de modo que los datos sean comparables.

Los datos se volcarán al sistema a la mayor velocidad posible, lo que hoy en día es infinitamente más sencillo, gracias a las tablets, de bajo coste y gran eficacia.

Esto nos permite además disponer de datos en tiempo real que pueden ayudarnos a entender problemas o a prevenirnos ante situaciones potencialmente peligrosas (por ejemplo, consumos diarios de alimento y agua y su relación son excelentes indicadores del estado general del lote).

En segundo lugar, los datos deben organizarse en hojas de cálculo. Realmente, las potencialidades de las tablas de Excel hoy en día son tales que casi no se necesitan complicadas bases de datos para el análisis de primer escalón de los resultados. El sistema de tablas dinámicas y otras herramientas del programa permiten una gran flexibilidad de análisis, e incluye incluso herramientas estadísticas sencillas, pero perfectamente utilizables en las integraciones.

Ahora viene lo que a muchas personas les gusta menos. La tercera fase se concreta en el análisis de los datos recolectados. En primer lugar, para ver tendencias. Lo realmente importante no es tanto el número final que marca una semana o un mes, si no la evolución de este parámetro a lo largo del tiempo. Y, para poder tener esta impresión, es preciso marcar los resultados en una gráfica temporal. Valga la siguiente a modo de ejemplo (Figura 1):

Aquí podemos ver la evolución del rendimiento de canal de dos empresas diferentes a lo largo de varios años. Aunque tal vez la empresa A no tenga una percepción clara de pérdida de eficiencia, es evidente que su diferencial con la empresa B se reduce progresivamente, de modo que es esperable que los resultados se igualen en este mismo año.

Empleando gráficas temporales podemos, por ejemplo, asociar los datos de los recuentos de ooquistes de las granjas con el IC o la ganancia de la media de la empresa, y ver el impacto real de los diferentes contajes, así como hacer un mejor seguimiento de la actividad de los coccidiostáticos. También nos permitirá valorar las correlaciones que se establecen entre diferentes valores a lo largo del año. Tomemos el ejemplo de los datos climáticos (concretamente, el índice Termo Higrométrico, ITH) con el valor de ganancia de los pollos en las condiciones españolas (Figura 2):

Vemos la extraordinaria correlación que, entre los valores de ITH medios del país y la GMD media a lo largo de las 52 semanas del año, se establece. Esto nos permitiría emplear la ecuación resultante para calcular la GMD esperada en las diferentes condiciones de clima en el país (o en la empresa) y poder así valorar si un determinado desvío en el dato de ganancia se explica o no por las condiciones de clima externas a las granjas.

Evidentemente, podemos trazar la curva de crecimiento estándar de la empresa y compararla con la obtenida en determinadas granjas o galpones individuales, y así muchas posibilidades más.

La cuarta fase pasa por definir, hasta donde sea posible, el valor estadístico de las diferencias observadas, para tratar de separar las que pueden ser más reales de las que son fruto de nuestras percepciones. No es que la estadística lo explique todo, pero puede ayudar a no tomar decisiones erróneas.

Como decía antes, todas las hojas de cálculo, y Excel especialmente, disponen de opciones estadísticas sencillas, que son de fácil empleo y que pueden ser de gran ayuda en nuestra producción, si bien este tema ya da para un texto mucho mayor.

Finalmente, y hasta donde es posible, lo ideal es poder establecer sistemas de comparativas (los famosos benchmarking) que permiten establecer tendencias comparadas entre nuestra empresa y el conjunto del sector. Cuantos más datos estén disponibles, mayor será el ajuste y la calidad de estas comparativas. Es evidente que se pierde privacidad, pero la información obtenida puede compensar con creces esta pérdida.

En cualquier caso, para poder navegar con más seguridad por el océano de la producción, donde tantos peligros acechan, y donde es relativamente perderse, el uso de la brújula y el sextante será siempre una gran ayuda, y a veces representará la diferencia entre una navegación segura y destrozar el barco entre los bajíos.

Deja un comentario

A %d blogueros les gusta esto: