Carlos Piñeiro

ADA - Animal Data Analytics - España Autor

Carlos Piñeiro es Licenciado en Veterinaria por la Universidad Complutense de Madrid (1987), Especialista en la Evaluación de Impacto Ambiental por la Universidad Politécnica de Madrid (1998), Diploma de Estudios Avanzados en Producción Animal por la Universidad Politécnica de Madrid (2001) y Diplomado por el European College of Porcine Health Management (2009).

Trabajó como en Sánchez Romero Carvajal como Rps de productos nobles (1989) y desde 1991 en Proinserga S.A, inicialmente como veterinario de zona (unas 10.000 reproductoras en 30 granjas) desarrollando diferentes responsabilidades en las áreas de nutrición y formulación, Gestión y Análisis de datos y Centros de Inseminación Artificial antes de hacerse cargo del Dpto. de I+D creado en 1996 y desarrollándolo hasta el año 2000.

Fue entonces cuando se creó ADA - Animal Data Analytics (PigCHAMP Pro Europa) como empresa vinculada al grupo en la que participó como socio fundador.

A partir de 2007, ADA - Animal Data Analytics (PigCHAMP Pro Europa), se convierte en empresa completamente independiente, siendo Carlos su Director y principal accionista desde ese momento. Sus líneas de negocia actuales de negocio son la investigación por contrato para empresas, actuando como una CRO (contract research organization), el desarrollo de proyectos de I+D nacionales e internacionales (CDTI, EUREKA, IBEROEKA, EUROSTARS, LIFE+ y Programas marco UE), la consultoría en la gestión de datos y uso de la información en empresas del ámbito agroalimentario y los servicios veterinarios de apoyo a la producción y a la sanidad.

Curriculum actualizado: 24-dic-2012

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ejemplo de una hoja de testaje

Granjas de genética: proceso de recogida de datos

El proceso de mejora genética se basa en la recogida de información de los animales, el procesado de dicha información (normalmente mediante el sistema BLUP) hasta la obtención de un índice genético (que indica su valor para los caracteres que se están seleccionando), y la selección mediante ese índice genético de los mejores animales para cruzar en pureza, con el objetivo de mejorar los caracteres seleccionados en la siguiente generación.

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teclado

¿Mi trabajo importa? Yo introduzco y proceso datos

Son muchas las personas que trabajan diariamente introduciendo en los distintos programas de gestión los datos que se generan en las granjas, tanto trabajadores de granja como personal de administración en oficinas. Sin embargo, no todas estas personas saben que su trabajo es un pilar fundamental del posterior trabajo de técnicos y especialistas consultores de porcino. Es decir, la toma de decisiones se apoya en una base única: la recogida e introducción de datos.

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Cálculo correcto de la reposición: ¿cómo debemos renovar a nuestras cerdas?

Cada año en todas las granjas se realizan entradas y salidas de cerdas que hacen variar el censo. El porcentaje de altas o entradas de cerdas en granja (ya sean compradas o de autorreposición) se conoce como “tasa de reposición”. A lo largo de este artículo trataremos de explicar la mejor manera de calcularlo para mantener una estructura censal estable y equilibrada, es decir, lo más productiva posible.
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Mortalidad predestete I: ¿Cuándo se mueren los lechones?

Uno de los parámetros productivos al que más esfuerzos han dedicado los productores de genética es a la mejora de la prolificidad, consiguiendo mejoras sostenidas a lo largo de los últimos años. Sin embargo, en muchas ocasiones esta capacidad de los animales no se ve reflejada en destetar un mayor número de lechones , por lo que dicha mejora no es percibida por el productor.
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¿Cuándo se mueren las cerdas? (I)

Durante los últimos años, la mortalidad media en reproductoras ha mostrado una tendencia continua al alza. Esto se refleja en los objetivos de muchas granjas que se empiezan a fijar entre el 7-10 % con mortalidades medias continuamente superiores. En este artículo se revisa la tasa de mortalidad y su evolución en el año 2006 en granjas estadounidenses y españolas.

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Cómo mantener los datos retrasados (o cuando el fin se justifica con pocos medios)

En anteriores artículos hemos señalado la importancia de manejar los datos generados en la granja de una forma correcta, generalmente mediante el uso de programas de gestión, y de cómo esa actividad nos puede ayudar a mejorar los resultados y en último término la rentabilidad. Resulta evidente que el proceso supone un esfuerzo y tiene un coste económico que para muchos productores no se justifica.
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