Diagnóstico: ¿Sabría identificar los problemas de productividad de su granja?

EXCELENTE TRABAJO AMIGO JACKSON FELICITACIONES

Todos los comentarios anteriores son acertados. Los datos nos permiten establecer nuevos escenarios para posibles diagnósticos e hipótesis jamás soñadas. Para ser breve, solo entiendo esta nueva era de análisis, con múltiples datos ( big data) o incluso llegar a entrar en las nuevas generaciones de modelos de producción , si existe una larga experiencia y trayectoria basada en grandes conocimientos para poder predecir, diagnosticar o incluso establecer estrategias de futuro donde cambiar planteamientos con sólidas bases de experiencia. Por poner un ejemplo, los médicos en muchos casos ya no son los que operan, la precisión la tiene la tecnología, pero el diagnóstico y el análisis lo hace el experto. Por ahí si que entiendo los datos como un resultado de un análisis,donde todas las variables, inmunidad, Produccio´n , genética, manejos, bienestar, comportamiento, sanidad, ambiente, formación etc etc y datos y más datos.... permiten al especialista un buen diagnóstico

Es muy sencillo no se puede mejorar lo que no se mide...es nuestra obligación como profesionales ayudar a nuestros clientes a tomar decisiones en base a datos reales y que tengan impacto económico a su empresa. Además para dar una interpretación correcta a los datos debemos tener un conocimiento profundo de la producción y sus efectos de medioamte, sanidad, nutrición, genética, manejo y económicos.

En mi opinión, analizar el escenario numérico antes del real es primordial para un buen diagnóstico. Los problemas creo residen en la falta de confianza de los técnicos en los datos, por una parte, y por otra en la dificultad al analizarlos. En muchas empresa he visto una sobredosis de información infravalorada por estos dos motivos. Las soluciones que damos para que una empresa confíe en su información, la analice y comparta con el granjero estableciendo estrategias con objetivos anuales son las siguientes: 1. Facilitar la entrada de datos evitando los errores: En este punto, la adquisición de datos lo más automatizada posible es importante. En OPP solemos decir que implementamos la informática invisible. Esta es la que implica poco al ganadero pero que recoge datos constantemente. De esta manera obtenemos consumos diarios, datos productivos (cubriciones, partos, etc.), tratamientos, datos medioambientales, condiciones corporales, etc. con la mínima participación del ganadero y con una gran eficacia. También reconozco que el uso de chip electrónico en los animales es la clave para individualizar toda esta información. 2. Nula permisividad con los errores: Para una buena gestión es preferible utilizar diez minutos intentando corregir el datos del histórico de una cerda a dejarlo para más tarde y no acordarse. Este "no acordarse" genera en un mes más desconfianza en los resultados que cualquier otro motivo. Suelo decir que lo más difícil en una explotación es, precisamente, el cambio de mentalidad que requiere pasar de pensar que los datos son algo obligatorio pero prescindible a que estos son la base para que todo lo otro funcione. Otro factor colateral pero pernicioso es el ser excesivamente ambicioso. Para explicarme rápido, preferimos que se recojan cinco causas de bajas de lechones únicamente y que sean las mismas para todas las granjas de la empresa, que doce mal definidas y diferentes por granja. 3. Generar un software y unos índices claros y eficientes: En muchos casos no sabemos exactamente qué analizan los indicadores, por esto es muy importante informar de la fórmula que se utiliza y su significado práctico. Un reto importante de los productores de programas informáticos en el apartado de diagnóstico es que el software sepa comunicar su utilidad y eficiencia. No valen miles de cuadros numéricos o cientos de gráficas si no tenemos unas pautas de diagnóstico. Por ello la formación de los técnicos en interpretar el escenario numérico, unos indicadores claros y precisos en una plataforma que unifique diversos programas de gestión, y la versatilidad de uso del entorno web en clouds interrelacionados son las herramientas que debemos dar al sector para que pueda trabajar y evolucionar. Por cierto, las técnicas de minería de datos en base de datos no estructuradas y variables como son las grandes BIG DATAS que pueden interrelacionar, por ejemplo, preferencias del consumidor con estrategias nutritivas en las gestaciones, podrían dar resultados sorprendentes e inesperados. Ya hemos empezado hace unos años a caminar en la senda de la tecnología de las explotaciones porcinas, pero aún tenemos un maravilloso y apasionante camino por delante lleno de retos a superar con nota. Saludos

Estimados amigos, muchas gracias por las contribuciones. Creo que este es un tema siempre actual y depende de uno para mejorar la productividad de las granjas. Estoy de acuerdo que estamos cada vez más adelantados en tecnología, la Porcicultura 4.0 ya es una realidad, y es muy común ver innovaciones de IOT (Internet of Things) en nuestro medio, generando BIG DATAS y mucha información en tiempo real. El futuro será este seguramente. Pero no podemos olvidarnos que toda esa información debe ser simple y fácil de ser analizada, para que el usuario final pueda tener un proceso de toma de decisión y mejoría rápido y correcto. El objetivo de este artículo fue justamente traer una manera más fácil de análisis de los indicadores técnicos de una granja, manejada por cualquier software, a través del concepto del Árbol de Diagnóstico de Productividad. Agriness desde sus más 16 años de experiencia notó que había mucha información y cada vez que se generaba más información, la gente se olvidaba del básico, muchas veces no sabiendo los indicadores básicos de una granja, DHA, PHA y DNPs. Y junto con un método de trabajo creado, el método de gestión PENSAMENTO+1 conseguimos simplificar el entendimiento, dejar más claro para todos los que participan de las actividades en las granjas, dejar las metas de entregas claras y objetivas, comprometiendo más a la gente.

Una excelente herramienta para evaluar los problemas de la granja y encontrar sus soluciones junto al equipo de trabajo.