Convirtiendo Datos en Proteína

Actualidad economica y sectorial14-08-2018

No es un secreto que para el año 2050 la población mundial será de 9.725 millones de habitantes, según estimaciones de la FAO. Esto generará un requerimiento de alrededor de un 60% más de la proteína de origen animal que se produce hoy, para satisfacer la demanda global. Esta realidad implica una gran oportunidad de crecimiento para el sector, al igual que nuevos retos, para lograr una mayor optimización de la producción soportada en criterios de calidad, uso eficiente de los recursos y sostenibilidad.

Los retos no solo se enmarcan desde la producción, también se suman los desafíos actuales del mercado: consumidores cada vez más informados y exigentes en temas de salud, medio ambiente y calidad en los alimentos que consumen, criterios que influyen en sus decisiones de compra. El desafío mayor está en satisfacer la demanda futura, teniendo en cuenta las restricciones que presenta la cadena productiva y la producción de proteína a un costo razonable.

Nuestra industria no está rezagada al desarrollo tecnológico y la innovación que las tecnologías emergentes brindan. Por el contrario, estas permiten enfrentar y superar las nuevas exigencias del mercado y el consumidor, contribuir con la mejora de la calidad productiva de la industria, y responder a la responsabilidad de alimentar al mundo.

Internet de los animales

Los datos tienen el gran potencial de ser la fuente de poder para la toma de decisiones y la búsqueda de una rentabilidad óptima. En el sector pecuario, son más de 3 mil las variables que participan en la producción y que, como seres humanos con grandes capacidades, no podríamos controlar solos. En sinergia, el hombre y las máquinas logran el complemento perfecto para controlar el TODO en una granja.

Capturar esta información es el factor más crítico para alcanzar el mejor desempeño posible. El mundo está pasando de tener granjas tradicionales a tener granjas inteligentes, eficientes y digitalizadas a través del Internet de los animales, conocido por sus siglas en inglés como IoA, fuente primordial del Big Data en la industria.

El IoA es entendido como una red de objetos inteligentes en la que sensores y dispositivos recopilan información ambiental como temperatura, presión, sonido e imágenes en tiempo real. Esta información pasa a través de diferentes canales, y finalmente se recopila en la nube utilizando internet de alta velocidad.  Pero el Big Data no se queda solo en este primer paso. Analizar la información recopilada es clave para tomar acciones frente a posibles riesgos, prevenir a tiempo enfermedades, optimizar todo el proceso de producción, producir proteína de calidad, y todo gracias al análisis de los datos en tiempo real.

A continuación se muestra una gráfica de temperatura y humedad en donde visualiza el comportamiento, relación y control de ambas variables en una granja porcícola.  A mayores temperaturas menores humedades y viceversa.

El Big Data en la avicultura: un caso de éxito

Una granja de ponedoras colombiana estaba teniendo problemas en la producción de huevos. Sus gallinas no estaban produciendo acorde con lo esperado. Su producción se había reducido en un 10% cada día, lo que equivale a un decrecimiento en la producción de 10.000 huevos por día. ¿El efecto? Este resultado, multiplicado por un valor de $200 pesos por huevo, equivale a una reducción en las ganancias de $2 millones de pesos diarios, resultando en pérdidas mensuales de 60 millones de pesos. ¿El motivo? Inicialmente desconocido para el productor, sumado a la complejidad de comprender la razón de la situación. Se requería encontrar una solución rápida y costo eficiente que redujera las pérdidas calculadas en su granja.

Existen muchas razones por las que una gallina puede dejar de producir huevos, algunas más comunes que otras, donde confluyen muchas variables que se deben considerar para la búsqueda de la solución al problema.

El productor sabía que su granja produce además de huevos, información en todo momento y durante todo el proceso productivo. Esta información es vital para el análisis de las variables que pueden estar afectando su producción. Es así que con ayuda de expertos y de los datos, se logró encontrar la causa de su problema.

El proceso inició con la instalación de sensores de agua, temperatura y humedad dentro de los diferentes galpones de la granja. La información fue procesada y analizada utilizando modelos de inteligengia artificial que permitieron encontrar anomalías en la relación entre el consumo de agua y alimento, lo que causó una disminución orgánica en la producción de huevos.

¿La solución? El productor mejoró el sistema de abastecimiento de agua, permitiendo que las aves tuvieran acceso al agua en todo momento. El efecto generó que el consumo de alimento se incrementara y la producción de huevos se recuperara. El resultado económico superó las ganancias productivas de la granja a través de una solución costo-efectiva para el productor.

En resumen, gracias a la unión entre el IoA, los datos y el análisis de información con la ayuda de expertos, el productor pudo encontrar las causas de su problema, tomar las decisiones adecuadas, y solucionar la situación al alcance de sus manos.
 

Caso de éxito: Cómo la analítica nos permite optimizar la venta de cerdos cebados

Determinar la distribución de pesos de los cerdos, previo a la venta, es clave para optimizar los despachos a plantas de procesamiento, y así maximizar el retorno económico de la producción. Esta técnica, conocida como la cosecha de cerdos, es un método generalmente utilizado en porcicultura.  A partir de la información recopilada durante la ceba, logramos convertir la cosecha en una metodología precisa, fundamentada en proyecciones matemáticas, reduciendo el azar y la dispersión de los resultados.

¿Cómo impacta esto la producción? Cuando el productor saca los cerdos para la venta, es natural encontrarse con una dispersión de pesos entre sus animales. Los cerdos más pesados del lote, los cuales normalmente tienen un mayor consumo de alimento, no necesariamente son los que mayor velocidad en la ganancia de peso obtienen en las últimas semanas. La clave del proceso consiste en identificar los cerdos cabeza para cosecharlos en el tiempo preciso, permitiendo que los cerdos que permanecen en la granja incrementen su velocidad de ganancia de peso, gracias al accesso a la alimentación que antes no era posible. Esto representa un ahorro económico importante, sobre todo, si tenemos presente que el alimento es el principal costo de producción en la empresa porcícola.

Los resultados, en este caso, impactan la ganancia diaria de peso y el consumo por animal, así necesitamos menos alimento por cada kilo de peso ganado por animal, impactando significativamente la rentabilidad.

Por medio de herramientas de analítica e internet de los animales, es posible determinar y proyectar cuáles animales del lote están más aptos para ser enviados a planta de procesamiento con meses de anterioridad, al igual que el momento preciso, con el objetivo de satisfacer necesidades específicas del productor y su mercado.

En resumen, las herramientas de analítica permiten que la producción de proteína sea más eficiente, lo que conlleva a que se pueda producir más proteína, a un precio más asequible, con mayor calidad nutricional, cumpliendo con estándares de desarrollo sostenible.

Finalmente, el gran reto del big data en el sector está en que la información recopilada por los productores de proteína sea compartida con el fin de comparar sus resultados con los de su región, su país, otros países o incluso entre sus mismas granjas, para tomar decisiones que los hagan más competitivos e incorporar conocimiento del mundo.

¿Te pareció útil este contenido?