Días no productivos (1/2): 16.000 € escondidos en la gestación
14-jul-2014 (hace 10 años 3 meses 30 días)
La gestión de una granja porcina comprende la revisión equilibrada de diferentes factores como son la sanidad, el manejo de los animales, formación del personal y un correcto análisis de los datos productivos. A veces, el equilibrio se pierde y damos más peso a algunos de ellos por no tener clara la relación existente entre, por ejemplo, ciertos parámetros productivos y los resultados económicos. Un claro ejemplo de esto son los Días No Productivos (DNP), parámetro que indica eficiencia productiva y que, además, tiene un valor fácil de calcular o definir para cada explotación, es decir, es un ejemplo de traducción directa de lo productivo a lo económico.
El caso que exponemos en este artículo tiene lugar en una explotación de 450 madres en producción con lechones hasta 20 kg de peso vivo y reposición propia. Para el análisis se utilizarán los árboles de productividad interactivos desarrollados por PigCHAMP. La granja utiliza máquinas de alimentación electrónica desde el año 2008.
En enero de 2013, una vez cerrado el año anterior, analizamos los datos de esta granja comparando con las medias de las granjas de perfil similar que nos enviaron datos en ese mismo periodo (130.000 del total de 230.000 cerdas). Al analizar el árbol de productividad que desglosa los DNP, observamos que se encuentra muy por encima del rango medio: 28,3 DNP/suceso, frente a 23,6 DNP/suceso de la media global (gráfico1)
Gráfico 1: comparativa del año 2012 de los DNP por suceso.
Media de base de datos (azul) vs media de la explotación analizada (verde)
Media DNP por suceso = Total de DNP de todos los sucesos que suponen días no productivos/nº total de sucesos que suponen días no productivos
Ejemplos de sucesos que suponen días no productivos son: repetición, cerda vacía, muerte de cerda, envío a matadero o cubrición
A partir de aquí, se revisan cuáles son los puntos clave que permiten el mayor margen de mejora. Separamos sucesos por nulípara y sucesos por cerda productiva.
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En relación a los DNP por suceso de nulípara (gráfico 2). Los principales campos que se pueden mejorar y controlar son:
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Gráfico 2: comparativa del año 2012 de los DNP por suceso de nulípara.
Media de base de datos (azul) vs media de la explotación analizada (verde)
Continuamos analizando la edad a la primera cubrición (gáfico 3) para verificar que las cerdas se cubren con una edad más elevada de lo deseable y es en esta fase cuando acumulan DNP.
Gráfico 3. Edad a la primera cubrición en 2012
El mayor volumen de cubriciones se concentra entre los 241 y 280 días, con un 22,1% entre 261 y 280 días, una cifra superior a lo deseable. El período óptimo de cubrición para esta genética se localiza entre 230 y 250 días.
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En cuanto a los DNP por suceso de cerda productiva encontramos una situación similar, los campos que se pueden mejorar son:
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Gráfico 4: comparativa del año 2012 de los DNP por suceso de cerda.
Media de base de datos (azul) vs media de la explotación analizada (verde)
Los puntos críticos de control parecen estar relacionados con un deficiente seguimiento de los celos aptos para cubrición en primerizas (DNP alta-primera cubrición), la detección de cerdas vacías en parques (DNP 1ª cubrición-concepción por aborto o por repetición) y la planificación de cerdas a matadero (DNP 1ª cubrición-venta).
Una vez identificados los campos que presentan deficiencias, se visita la explotación y se confirma que no existe ningún sistema de control o registro de los sucesos en gestación más que la libreta del operario y el clásico libro de cubriciones. Las cerdas no tienen tarjetas de identificación en gestación, no se hacen revisiones de rutina en parques y no se cuenta con un sistema de control de celos de primerizas.
Se acuerda implementar un paquete de medidas de control y registro de estos sucesos, se diseñan una serie de formularios adaptados a la explotación y se forma a los operarios para llevar a cabo las nuevas rutinas, concienciarlos de su importancia y de las mejoras que pueden suponer.