¿Estoy introduciendo todos los datos que necesito? ¿Estoy introduciendo más de los necesarios? ¿Cómo controlo si los introduzco bien?
En las granjas de porcino se generan cada día gran cantidad de datos que, tratados de una forma adecuada, aportan información sobre el sistema de producción. Tradicionalmente el seguimiento del comportamiento de las cerdas reproductoras se hacía mediante los llamados “planning” y libros de cubriciones que tanto han ayudado a los productores en su rutina diaria y que aún hoy se siguen utilizando en muchas explotaciones. Sin embargo aunque sirvieron de ayuda, estas herramientas no cubren las necesidades del buen productor porcino actual, cada día más necesitado de conocer su sistema productivo y de predecir los cambios y anticiparse a las consecuencias sobre el mismo. Con el objetivo de cubrir estas necesidades y de facilitar el trabajo a ganaderos, veterinarios, técnicos y gerentes surgieron los programas de gestión porcina, hace ya casi tres décadas.
Estos programas permiten el registro de gran cantidad de sucesos que no siempre son utilizados en su totalidad. Cada productor debe tener claro qué información mínima es la que le va a pedir a su programa de gestión y qué datos son los que necesita introducir para conseguirlo. Para ello es muy importante que conozca las posibilidades de análisis de datos del software que va a usar, ya que es habitual encontrar que se saca poco provecho a los programas por falta de conocimiento de los mismos.
Por tanto, teniendo claras las necesidades de información y las posibilidades o capacidad de análisis del software, se puede establecer un adecuado sistema de entrada de datos desde el principio. Pero, ¿qué datos mínimos son los que se necesitan para la correcta monitorización de una granja? Prácticamente, el 100% de los usuarios de programas de gestión registran las altas de las cerdas, las cubriciones, los partos, los destetes y las bajas de las cerdas, pero ¿es esto suficiente? Por supuesto que con estos mínimos registros los programas de gestión marcan la primera diferencia con los sistemas tradicionales de control de granjas (planning y libro de cubriciones, e incluso algunas hojas de cálculo medianamente sofisticadas) ya que aportan de una manera fácil y sencilla una valiosa información que no se conseguía con aquellos. Un ejemplo sencillo de lo que se obtiene en la mayor parte de las granjas a partir de esos registros se muestra en la tabla 1.
Tabla 1. Control de resultados típico de una granja de producción
ago-06 | sep-06 | oct-06 | ago - oct 06 | |
RESULTADOS REPRODUCTIVOS | ||||
Número total de cubriciones |
53 | 65 | 29 | 147 |
Intervalo dest-1era cubrición |
6,2 | 6,7 | 6,6 | 6,5 |
Intervalo alta-1era cubrición |
91 | 87,3 | 106 | 90,8 |
RESULTADOS DE APARICIÓN | ||||
Número de cerdas que parieron |
38 | 43 | 29 | 110 |
Media de nac. totales por camada |
11,5 | 12 | 13,5 | 12,2 |
Media nac.vivos por camada |
10,1 | 10,5 | 11,6 | 10,7 |
% de nacidos muertos |
10,6 | 12 | 13 | 11,8 |
% de momificados |
1,6 | 0,4 | 0,8 | 0,9 |
Tasa de partos (%) |
64,4 | 69,4 | 37,7 | 55,6 |
Camadas/hembra cubierta/año |
2,27 | 2,35 | 2,4 | 2,34 |
RESULTADOS DE DESTETE | ||||
Nº de camadas destetadas |
44 | 54 | 20 | 118 |
Lechones destetados por cerda |
8,7 | 9 | 9,9 | 9 |
Mortalidad predestete (MPD) |
13,6 | 10,5 | 16,1 | 12,7 |
Edad media al destete |
22,7 | 20,7 | 22,3 | 21,7 |
Lechones dest/hembra cub/año | 19,7 | 21,1 | 23,7 | 21,1 |
Sin embargo, muchas veces no se introducen registros de gran importancia para conocer lo que ocurre en la granja, o bien se introducen de manera errónea, como se presenta en la tabla 2.
Tabla 2. Omisiones y errores más frecuentes en la introducción de datos
OMISIONES: (No se registra…) |
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ERRORES |
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Registrar correctamente toda esta información requiere un mínimo esfuerzo para los usuarios de programas de gestión encargados de la introducción de datos, y sin embargo contribuirá a enriquecer enormemente la base de datos y en último término las posibilidades de análisis se multiplicarán. En la tabla 3 se muestran algunos ejemplos de las posibilidades de análisis que brinda un correcto tratamiento de los datos.
Tabla 3. Posibilidades de análisis en función del tipo de suceso registrado
ANOTANDO… | PODREMOS ANALIZAR |
Todas las inseminaciones en el celo de una cerda. | Resultados en función del número de montas (tasa de concepción, tasa de partos, media de nacidos totales). Habitualmente 2 vs 3. |
El trabajador que realiza la IA. | Resultados en función del trabajador. Las diferencias llegan a ser sorprendentes. |
La fecha de nacimiento de la cerda. | Edad a la 1ª cubrición y resultados en función de la misma. Es un tema hoy particularmente controvertido. |
La genética de la cerda. | Resultados por línea genética. |
Las cerdas nodrizas y acoples. | Manejo y gestión de lechones en las salas de partos. Saber si los resultados de los acoplamientos son correctos. |
El alta de las cerdas el día de entrada en granja. | Intervalo alta -1ª cubrición (periodo de adaptación). A veces se disparan los DNP en este periodo sin ser conscientes. |
Los lechones muertos y momificados. | Variaciones que ayudarán en el diagnóstico diferencial de patologías. Las recomendaciones para la corrección serán muy distintas en uno u otro caso. |
Las bajas de lechones el día en que ocurren. |
Mortalidad predestete en función de la edad del lechón. Sin esta información actuamos demasiado al azar en una fase crítica. |
Los abortos y los diagnósticos de gestación. | Las pérdidas de gestación: A veces, diagnósticos (-), repeticiones y abortos tempranos se registran de la misma manera. |
Estos son sólo algunos ejemplos de cómo realizando un mínimo esfuerzo en la introducción de datos se puede mejorar notablemente el análisis de los mismos.
Sin embargo, a veces puede ocurrir lo contrario, es decir, en ocasiones se trabaja de más introduciendo datos que no se van a utilizar en ningún momento o que al estar incompletos no servirán de nada a la hora de analizarlos. En la tabla 4 se presentan dos ejemplos muy típicos
Tabla 4. Ejemplos de registros sin posibilidad de análisis por error u omisión de datos
SI SE REGISTRA… | PERO NO SE REGISTRA… | RESULTADO |
La adopción negativa a una cerda donante de lechones. | La adopción positiva en la cerda receptora. | Falsificación de la mortalidad predestete. |
Trabajador que insemina a una cerda en la primera monta de un celo. | El trabajador que insemina en las sucesivas montas de ese mismo celo. | Falsificación de los resultados en función del trabajador que inseminó inicialmente. |
Es decir, los datos deben ser fiables al 100% para que las conclusiones que se obtengan del análisis de los mismos también lo sean. Si no es así, es mejor no introducir esos registros.
Por último, una vez que se tiene claro qué registros se necesitan y cuales no, es importante controlar la calidad de la introducción de datos. Para esto los programas de gestión cuentan con informes que ayudan a localizar historiales incompletos de cerdas (cerdas sin datos desde hace mucho tiempo) o historiales con sucesos omitidos (como puede ser la falta de un destete en el historial de una cerda) y que deben ejecutarse periódicamente. Además, otra buena manera de autocontrolar el trabajo de introducción de datos es utilizar cada semana las listas de actividades o listas de trabajo, que contienen la información sobre las cerdas que cada semana están en fecha de parto, están lactando, atrasadas o vacías. Teniendo estas listas al día es muy poco probable dejarse cerdas perdidas.
En un sector cada día más especializado y competitivo, es evidente la necesidad por parte de los productores de conocer a fondo su sistema de producción para poder analizar tendencias y predecir cambios. De ahí la importancia de contar con un buen sistema de gestión y análisis de datos que, utilizado correctamente y manteniéndolo con datos actualizados, contribuirá al aumento de la rentabilidad de la empresa.