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Bioseguridad y sostenibilidad
El proyecto “Improving Pig Survivability” creado por la National Pork Board, la Fundación para los alimentos y la agricultura (FFAR) y los centros de investigación de las Universidades de Iowa, Kansas y Purdue, está en el cuarto de los cinco años de duración, teniendo el objetivo de identificar los factores que contribuyen a la mortalidad de cerdos en las granjas comerciales, así como al desarrollo de estrategias para reducirla y maximizar la supervivencia de los cerdos. En EE.UU, entre 30-35% de los lechones que nacen no llegan a beneficio. Los objetivos específicos se han fijado en las actitudes de manejo y económicas, identificar las causas, reducir la incidencia y establecer las pautas de control en todos los campos de la producción (genética, sanidad, nutrición, instalaciones, ambiente y manejo, realizando actividades interdisciplinarias). Cuentan con un grupo de estudiantes de postgrado a los que están entrenando y formando para trabajar diariamente en el proyecto, además de contar con varias empresas patrocinadoras, tanto de genética, nutrición y producción con un soporte de más de USD 1,6 millones (www.piglivability.org).
En el área de viabilidad de cerdas reproductoras, participan 104 granjas de 15 estados (85 grandes granjas y 19 independientes), con una mortalidad media del 12,7% (4,1-23,8 con una desviación estándar de 4%), de las cuales el 2,7% son de prolapso y el 10% restante de otras causas y 29% son por problemas locomotores. Los puntos críticos atañen al tamaño de granja, protocolo de inducción de partos, higiene, tamaño de partícula del alimento, tamaño de la cola y protocolo de adopciones-cesiones), siendo intermedias la región geográfica, alojamientos, uso de laxantes, micotoxinas, estado sanitario, nutrición, genética y uso de antibióticos. En verde aparece la calidad del agua, la condición corporal, las estrategias de alimentación y la puntuación perineal (Jason Ross – ISU). En cuanto a las causas del origen de los prolapsos, aparecen la disbiosis y reducción de la diversidad microbiana vaginal (mayor cantidad de Peptoniphilus, Porphuromonas, Anaerococcus, con dos variables significativas en Actinobacillus y Veillonella a favor de las cerdas sin prolapsos), factores genéticos y nutricionales. Analizan en sangre diferentes biomarcadores en cerdas al final de la gestación con una reducción de células inmunes (linfocitos, monocitos) y volumen plaquetario, con un incremento en proteínas inflamatorias (lipopolisacáridos unidos a proteínas – LPS), con incremento de hormonas esteroides (androsterona, androstenodiona, estrona y beta estradiol). Determinan claras diferencias entre la estructura de la microbiota vaginal y fecal, esta segunda más diversa, con similitudes en Clostridium, Treponema, Streptococcus y Veilonella. Realizan un ensayo poniendo una infusión de ampicilina al final de la gestación en 1563 cerdas, constatando que el tratamiento no influye en el índice perineal ni en la incidencia de prolapsos.
Hay trabajos preliminares sobre la posible implicación genética, tratando de estimar su heredabilidad (0,03 ±0,001 en modelos lineales) en líneas maternales comerciales Topigs Norsvin (0,15+.0,02 en estimaciones h2 modelos lineales y 0,22±0,02 en modelos logarítmicos). Sobre 30.429 datos de cerdas puras en granjas de multiplicación americanas desde 2012-2022, el 7,1% fueron sacrificadas por prolapso de recto y útero, donde el 57,5% fueron prolapsos de las de 6º parto, 36,48% del 5% y solo sobre el 20% de los prolapsos eran de 1º-2º-3º ciclo y un 25% del 4º. Sobre el número de partos estiman una heredabilidad de 0,35%, yendo de 0,41 a 0,15 del 2º al 6º parto. La correlación de varianza genética entre partos es mayor cuantos menos partos, lo que se explica al identificar diferentes regiones genómicas involucradas (niveles estrógenos, concentración de minerales en huesos, metabolismo del calcio, estructuras que soportan los órganos reproductivos – similitud con el origen de prolapso en humano). Están realizando análisis de enriquecimiento de varios genes (base de datos de transcriptoma, actividad de receptores estrogénicos -receptores IL.1). Concluyen que hay una moderada heredabilidad en la susceptibilidad a prolapsos en cerdas, siendo de moderada a alta entre partos con varios genes candidatos (Jack Dekkers).
El desarrollo de las cerditas futuras reproductoras juega un papel importante para su mantenimiento ya que son cerdas más musculadas y con un crecimiento mayor. Las principales causas de desecho entre los tres primeros partos solo el 30% son por muerte y el resto por diferentes causas (23% no gestantes, 16% anestros, 8% prolapsos, 7% mala condición corporal, 6% trastornos locomotores, 5% sacrificadas por cojeras). Definen cuatro áreas estratégicas para prevenir dichas pérdidas: calidad de desarrollo de nulíparas (7-8 meses), prácticas de selección de nulíparas, elección de nulíparas a la primera inseminación y mejor calidad de cerditas al primer parto y al primer destete. Es preciso considerar las necesidades vitales de las nulíparas y el manejo de la pubertad (crecimiento – desarrollo reproductivo e intensidad de selección) teniendo un plan de reposición bien definido, que tenga en cuenta las pérdidas por mortalidad y las deficiencias reproductivas, considerando los requerimientos ambientales y de espacio. En el segundo punto de las prácticas de selección es precisa la eliminación selectiva (crecimiento bajo < 600 g/día, defectos reproductivos y locomotores) antes de llevarlas a las granjas de destino. El tercer punto, centrado en la selección a la primera inseminación, se basa en la edad a la pubertad (primer celo - cerdas inseminadas con menos de 225 días tienen mayor tasa de retención). Y finalmente, en la preparación al primer parto, la condición corporal no es categórica, no dar alimento ad libitum antes del parto, que coman 2-3 horas antes del parto, no reducir el consumo energético sobre sus recomendaciones PIC (Steve Dritz).
Según PigChamp Benchmarking, la mortalidad anual de cerdas en EE.UU ha pasado del 7,87% en 2004 al 13,91% en 2020 (350 granjas y 685 000 cerdas) con un incremento considerable desde 2015 (8,94%), manteniéndose casi plano durante 10 años (2005-2015). En un estudio analizando la mortalidad semanal de una granja de 2600 reproductoras (6 cerdas muertas por semana con rango 5-8) tratan de identificar los factores de riesgo. En otro estudio en una granja de 4000 madres con 3 diferentes instalaciones de inseminación y gestación (comen una vez al día) sobre un 17% de mortalidad, el 30% fueron por prolapsos pelvianos, 34% por problemas locomotores y 24% por muertes súbitas, llevando a cabo un protocolo de manejo diario de lunes a viernes identificando las pautas de alimentación (qué cerdas no han comido para tratarlas), identificando que, de éstas, el 30% tienen al menos dos signos clínicos (no comen y cojas) y el 35% son nulíparas, pudiendo reducir 4,25 puntos porcentuales la mortalidad anual con esta pauta de vigilancia diaria, equivalente a USD 50/cerda o 2 /lechón destetado, considerando el trabajo extra (ISU). El estudio lo amplían a la vigilancia de las cerdas en gestación confirmada, con una reducción de la mortalidad de tan solo 1 punto porcentual (Individual Sow Care = Individual Pig Care).
Es importante registrar cada cerda muerta con la causa (etiología, si ha recibido o no tratamiento previo, ciclo, momento productivo). Las causas no infecciosas de mortalidad en cerdas son numerosas: degenerativas, autoinmunes, nutricionales, metabólicas y traumáticas. Es importante centrar, concretar y definir bien, a nivel de los trabajadores de la granja, las causas de las muertes, identificándolas con códigos sencillos, considerando un correcto entrenamiento de formación preciso. Un ejemplo está en las bajas por estrés térmico donde podemos identificar los signos clínicos (no fiebre, mayor frecuencia respiratoria, más nacidos muertos, bajada de consumo, menor peso de los lechones al destete). La forma de prevenirlo está en el agua y el aire (Clayton Johnson). Considera eficientes los sistemas de refrigeración por nebulización para reducir el estrés térmico con una inversión baja. En cuanto a las prácticas para prevenir prolapsos, refiere eliminar cerdas con índice perineal de >3, reducir cerdas delgadas al parto, no alimentar nulíparas en base a condición corporal, reducir el estreñimiento antes del parto, limitar el consumo de alimento antes del parto, dando el mismo alimento de la gestación a la entrada de partos con dos comidas diarias. Los problemas de osteocondrosis basados en la mala vascularización de los cartílagos durante el proceso de crecimiento, se pueden prevenir reduciendo los traumas entre 2 y 6 meses de vida, que es donde se originan las lesiones primarias.
La visión de la mortalidad desde el destete a beneficio ha sido analizada por numerosos autores, en diferentes universidades (Iowa y Kansas especialmente) tanto desde las causas como las consecuencias económicas, que estiman en unas pérdidas de entre USD 0,82-1,2/cerdo por cada punto de mortalidad en esta fase, dependiendo de escenarios. Las causas tanto infecciosas como no infecciosas están en las bases del problema. Las no infecciosas: toxicidad, factores de manejo, factor animal, nutricionales, estacionales, ambientales, anatómicas… La mayor magnitud del impacto se relaciona con el peso al nacimiento y al destete, edad al destete, manejo antes del destete (calostro – cross-fostering) y estación del año. La edad al destete tiene correlación indirecta con la mortalidad (a menor, mayor), agravándose en granjas con peor sanidad. Cuanto menor edad tienen los lechones al destete, su permeabilidad intestinal es mayor, con mayor riesgo de problemas por Escherichia coli, sabiendo que también supone un mayor gasto de antibióticos al destetar con menor edad (18,5 vs 24,5 aumenta hasta un 40%). Obtener un consumo elevado de alimento en los días posteriores al destete es crítico para minimizar la mortalidad y las mordeduras de colas. Las estrategias previas al destete como la nutrición de la cerda, el manejo y el uso de un alimento de arranque adecuado, sumadas a las estrategias postdestete como condiciones ambientales, manejo – densidad y consumo de alimento son indicadores de la mortalidad postdestete. Otro factor determinante es la mezcla de lotes: la mortalidad entre el destete y la salida es similar entre 1 y 2, aumentando con tres y aún más con 4 (6-10 y 13% respectivamente). El empleo de alimento en pellets pequeños (0,32 cm) o largos (1,26 cm) en el suelo como estrategias de alimentación demuestran resultados controvertidos, tanto en ganancia media diaria como en tasa de mortalidad posterior al destete. Los diferentes sistemas de alimentación como mat feeding, creep feeding, gruel feeding y el estado sanitario de los lechones al destete juegan un papel determinante para que consuman la cantidad de alimento adecuada. Otra vía de trabajo está en la selección genética de líneas con mejor respuesta al estrés (más bajos niveles de cortisol derivados de estrés al destete) centradas en la madurez temprana de los lechones, lo que también va a influir en tener un menor porcentaje de lechones que no han comido lo suficiente en los tres días posteriores al destete, los cuales van a tener mejor eficiencia alimentaria durante la fase de engorde (Mike Tokach).
Llevan a cabo el Proyecto PROSPER basado en los predictores de los parámetros productivos que nos ayudan a analizar los mayores factores de riesgo de mortalidad. La interacción de numerosos factores es dinámica y fluida en el tiempo, lo que dificulta el adecuado análisis interactivo al estar los datos en diferentes fuentes y formatos. Para ello elaboran una Máster Table que revela los principales drivers de los parámetros de producción, selecciona los factores con efectos causales y realiza una previsión de tendencias productivas. Correlacionan numerosas variables como el aumento de la fertilidad a parto asociado a la reducción de la mortalidad en la fase dos, el aumento de la mortalidad en lactancia asociado con la menor mortalidad en la fase dos, la prevalencia endémica del virus PRRS con el aumento de la mortalidad en la fase dos en todas las edades correlacionado, a la vez de forma positiva, con la menor edad al destete. La inestabilidad frente a virus PRRS aumenta la mortalidad en la fase 2 y aumenta el porcentaje de cerdos de bajo peso al beneficio. En relación con Mycoplasma hyopneumoniae, la diferencia entre que la granja sea negativa o endémica, es que la tasa de mortalidad en la fase 2 es menor, lo cual es también muy significativo en granjas positivas a diarrea epidémica porcina en relación con la mortalidad post-detete (x3). Integrar los datos de diagnóstico en fases dos y tres es de gran relevancia para predecir la mortalidad en cada fase, como en casos de virus PRRS, Streptococcus suis y virus influenza. Comparando lotes de destete con mortalidad en la fase dos, por encima o por debajo del 5%, es factible predecir la mortalidad en los siguientes lotes, bien al alza o bien a la baja respectivamente (menor sensibilidad y más especificidad). La peor calidad de los lechones al destete (edad-peso-sanidad-densidad) son determinantes para predecir peores resultados productivos y mayor mortalidad (Edison Magalhaes).
Sobre la bioseguridad quedan aún numerosas lagunas, siendo muchas más las opiniones que los trabajos de investigación. Son numerosas las definiciones de bioseguridad, como la protección-seguridad de los animales de granja de la introducción y transmisión de agentes patógenos (Saunders 1999). Los requerimientos deben tener una base científica de aplicación práctica, fácil de aplicar, económica, de continua ejecución y medible. ¿Cuáles de los puntos de la bioseguridad no son negociables?. Precisamos tener un protocolo bien definido, con unas etapas fijadas con antelación no susceptibles de ser interpretadas subjetivamente. Es prioritario que los equipos de trabajo estén mentalizados y pongan su atención en hacer las cosas bien, al tiempo que entiendan bien por qué y para qué hacerlo (el idioma puede ser una barrera). Las buenas prácticas de manejo y la ejecución de los protocolos deben ser chequeadas y evaluadas de forma continuada. No debemos olvidar que los patógenos evolucionan (nuevas cepas de virus PRRS o cepas patógenas de Escherichia coli). La transmisión de ciertos agentes por personal de la granja en base a ropa-botas puede evitarse con la adecuada higiene de dicha vestimenta. La limpieza, lavado y desinfección persistente y continuada con vacíos sanitarios estrictos se demuestran muy eficaces en numerosos trabajos presentados, especialmente en las áreas de mayor riesgo de contaminación y presión de infección. Siempre debemos preguntarnos en cada granja qué podemos seguir mejorando para mantener nuestra sanidad de forma óptima.
Farm Health Guardian es una Plataforma de software que podemos instalar en nuestro móvil que registra todas las entradas y movimientos de personas dentro de la granja, los cuales deben responder a un breve cuestionario de bioseguridad (visita a otras granjas de porcino, avicultura) siendo validada o no la entrada. El sistema registra la lista de todas las personas entradas, el tipo de visitas, las frecuencias, así como las patologías y los reportes con las alertas oportunas. También registra tanto la entrada como salida de vehículos.
La prevención de enfermedades es un componente crítico en las operaciones porcinas. Los costos asociados al virus PRRS en cerdos de engorde suponen unas pérdidas entre USD 2,24 y 5,57/cerdo. En el sistema productivo de Iowa Select Farms, donde la mayoría de sus granjas están en áreas de elevada densidad, los problemas de PRRS y Diarrea Epidémica son frecuentes, siendo los meses de más frío los de mayor incidencia. En ambos casos, las vacunas para la prevención no funcionan correctamente, por lo que las medidas de bioseguridad e inversión en instalaciones son las más eficientes. Diferentes patógenos tienen diferentes rutas de infección a considerar para establecer las medidas de bioseguridad. El coronavirus de la diarrea epidémica se transmite por vía oro-fecal, siendo esencial la limpieza y lavado de los camiones, donde han invertido USD 0,76/cerdo para tal fin, además de 0,02/cerdo para pagar a los supervisores de que los camiones hayan sido correctamente higienizados. Los cerdos con brotes de DEP les supusieron una pérdida de 1,98 kg/cerdo, saliendo a frigorífico con 4,6 días más de vida, más un incremento en la mortalidad de fase 2 de 2,1%, lo que les suponía un coste de + USD 5,25/cerdo. Implementando las medidas de lavado preciso de los camiones, redujeron los rebrotes desde el 58% al 19,6% en el primer año, lo que les supuso un retorno de la inversión de 7:1. En cuanto a los cuadros de PRRS en granjas de reproductoras para reducir su prevalencia, instalaron paneles de filtración de aire con presión positiva en 185 000 cerdas reproductoras. Previo a la instalación del sistema, los rebrotes del virus eran uno cada 14 meses, pasando a uno cada 5,5 años por granja, con una reducción de 4,8 veces de la entrada de nuevas cepas. Analizando las pérdidas de cada brote sobre una granja estándar de 2000 madres, tenían una media de un incremento de 4,6% de mortalidad en lechones fase 2 y una pérdida de 3,5 lechones por cerda y año, suponiéndoles unas pérdidas de media de USD 155 /cerda. Estiman que la inversión del sistema de aire filtrado pueden amortizarla en 6-7 años.
El agua es un vector y reservorio de numerosas bacterias, virus y parásitos. Se sospecha que algunos focos de PPA en Rumanía en 2018 fueron propagados por el agua del Danubio. El departamento de recursos naturales de Iowa estima que el 40% de las muestras de agua durante los últimos 15 años estuvieron contaminadas con Coliformes fecales. Las corrientes freáticas se contaminan con plaguicidas y agentes infecciosos de los purines (virus PRRS, DEP). En el agua son frecuentes algunos virus clásicos como adenovirus, rotavirus, norovirus, virus hepatitis A, virus influenza y echovirus. Las aguas subterráneas suelen contener materia orgánica elevada, con baja temperatura y ausencia de radiaciones ultravioletas, lo que ayuda a la proliferación y supervivencia de ciertas bacterias como Escherichia coli, Salmonella, Actinobacillus pleuropneumoniae y leptospiras. También sabemos que la mala calidad del agua está relacionada con la mayor mortalidad de cerdas por prolapsos pelvianos. Las aguas con minerales disueltos y alto contenido en hierro sirven de alimento a ciertas bacterias patógenas. El agua debe ser evaluada dentro de los factores de riesgo en bioseguridad, ya que es una de las principales fuentes de transmisión de patógenos. Las aguas duras favorecen la presentación de biofilm, donde las Enterobacterias son relativamente abundantes Los tanques y conducciones de agua deben ser limpiadas y desinfectadas con cierta frecuencia y de forma programática.
Los componentes de la bioseguridad son la bio-exclusión y la bio-contención, centrada en las personas, instalaciones y patógenos. En la bio-exclusión, cómo mantener el agente fuera de la granja, debemos realizar prácticas de vacío sanitario, transportes, higiene de la ropa de la granja, manejo de cadáveres, entrada de animales domésticos, al tiempo que educamos a las personas en la realización correcta de programas vacunales, tratamientos de animales enfermos, cerramientos de salas, naves y granja, entrada de alimentos o aparatos en granjas (teléfonos), sin olvidar que la mentalidad de las segundas generaciones de propietarios y trabajadores de granjas actuales son diferentes a sus precedentes. Los cambios de manejo o de normas de bioseguridad son fáciles sobre el papel, pero es esencial analizarlos a pie de granja, definiendo las tareas y tiempos con cada persona implicada en cada área de producción. Disponer de instalaciones adecuadas para el aislamiento de animales (reposición, enfermos) con sistemas de refrigeración, e incluso con paneles de filtración de aire, demuestran efectos muy positivos sobre la bio-contención, reduciendo la frecuencia de cuadros de enfermedad. Entender la evolución de los cuadros clínicos de cualquier patógeno dentro de nuestras granjas nos puede ayudar a repensar nuevas estrategias de prevención, y a revisar todo nuestro programa de bioseguridad y poner en duda medidas que en nuestra práctica no estamos realizando.
En la bioseguridad externa, las principales causas son la entrada de reproductores positivos, seguida de entrada de lechones infectados y transporte de purines. Los camiones de transporte de cerdos en Holanda son muy variables y en no pocas ocasiones, la higiene no es la deseable, especialmente en sus suelos. El diseño de camiones fáciles de limpiar es importante. El consumo de antibióticos relacionado con el estado sanitario de las granjas guarda relación con la bioseguridad interna, la cual es precisa para mantener una estabilidad sanitaria de nuestras granjas. La calidad e higiene del agua de bebida también es crítica, como lo es la monitorización de las condiciones ambientales dentro de los rangos de confort, evitando variaciones drásticas diarias (temperatura, humedad, corrientes de aire, concentración de gases, renovación del aire, el tamaño de partícula y polvo ambiental), frecuentemente involucradas tanto en las patologías digestivas como respiratorias. Dentro de las condiciones ambientales debemos distinguir entre la que registran los sensores y las de contacto, así como las temperaturas que necesitan los cerdos actuales frente a los de hace 25 años, a causa de su mayor composición de tejido magro (cambio en el metabolismo energético), siendo los actuales más sensibles a las condiciones climáticas tanto máximas como mínimas, que afectan tanto a su comportamiento social como alimentario.
Los diferentes sistemas de despoblación se demuestran eficaces en diversos escenarios frente a numerosos agentes infecciosos, a causa de la reducción de la presión de infección, transmisión, persistencia y recirculación que combinadas con pautas higiénicas de lavado profundo, retirando toda la materia orgánica, así como usando detergentes y desinfectantes precisos, nos permiten mejorar todos los índices productivos posteriores a la misma.
Gestión de datos y nuevas tecnologías
Actualmente manejamos una inmensa cantidad de datos en nuestras granjas, y es importante aplicar los datos a la producción porcina. Para ello disponemos de tecnologías: RFID, Big Data, tecnología móvil, información en la nube, sensores, información computarizada… evolucionando desde los análisis descriptivos a los análisis diagnósticos, análisis predictivos, análisis prescriptivos y finalmente de forma proactiva a los análisis cognitivos (machine learning). ¿Cómo vamos desde lo reactivo a lo predictivo?: colaboración entre equipos, colección de datos estandarizada, disponer datos de intervención, intercambio de datos y mejora de análisis de datos. Las ventajas de la nube son la escalabilidad, reducción de costos, accesibilidad, seguridad y colaboración entre todos los equipos. Para organizar la gestión de datos dentro de la empresa se precisa un equipo de análisis de datos que los entienda y colabore con otros equipos, una estructura escalable – equiparable y fácil de entender, así como un usuario final que pueda acceder de forma estandarizada. El objetivo es que los datos nos aporten información y que la información sea relevante. Debemos distinguir entre información y opinión. Ponen el ejemplo de la compañía Hanor quien en 2019 comenzó introduciendo las bases científicas usando tablas de visualización de datos, en 2020 incorporó los datos de producción en colaboración con la Iowa State University, en 2021 adoptó el tipo de informes entre los autores que tenían licencia para su uso y análisis, teniendo la aplicación en marcha a partir de 2022, integrando los datos técnicos y económicos de su sistema productivo, teniendo los datos precisos para la toma de decisiones, para establecer estrategias que nos permitan oportunidades de mejora. Data science, machine learning, deep learning y artificial intelligence son cuatro términos con los que tenemos que ir familiarizándonos en la industria porcina como un cambio de cultura para optimizar los rendimientos de nuestro negocio.
Los principales problemas en nuestra producción se centran en frecuentes problemas sanitarios y su impacto económico sobre el negocio, por lo que para sobrevivir a los mismos debemos tener datos consolidados y capacidad para identificar la evolución, a efectos de minimizar las pérdidas. Para ello la conexión de datos automáticos a tiempo real, la seguridad y escalabilidad, la posibilidad de un análisis preciso y el reporte de la información temprana son esenciales dentro de los sistemas EPIC (Epidemiological Cyber-Infraestructure). La recolección de los datos que integremos en nuestro programa de gestión debe permitir la detección temprana mediante las alertas, reportes personalizados, actividad del patógeno y su supervivencia dentro del sistema. La captación de la información en las granjas y los informes de diagnóstico laboratorial deben agregarse en los diferentes niveles (local, regional y sistema de producción). Así podremos ir de los datos epidemiológicos macro (diagnósticos positivos y negativos) a los micro (mapa de evolución de focos de enfermedad en el área de producción regionalizada – modelo nido avispas). Estos sistemas automáticos a tiempo real nos permiten identificar focos a nivel regional, sistema de producción, granja y tipo de patógeno (ISU).
El problema de disponer de pocas personas que quieran trabajar en granjas de cerdos es generalizado, también en EE.UU. Al mismo tiempo tenemos grandes cambios en las diferentes patologías y la transmisión entre granjas, lo que debe motivarnos a reducir estos inconvenientes. Para ello tenemos disponibles las nuevas tecnologías de precisión en nuestras granjas, centradas en bioseguridad y bienestar. Debemos ir avanzando en estos puntos mediante modelos con base técnica, centrados tanto en la bioseguridad interna como en la externa. Para ello, el control de movimientos de los trabajadores está en estos principios (B-eSecure). Es importante tener en cuenta los riesgos de movimientos dentro de las diferentes áreas de producción de la granja (reposición, gestación, partos, lechones, oficina). Correlaciona el aumento de la mortalidad antes del destete con la frecuencia de movimientos de los trabajadores entre salas de las diferentes fases de producción, con una gradación de riesgos dependiendo el flujo de movimientos entre áreas. Para ello es preciso establecer un buen ambiente de trabajo y mentalización de las personas dentro de la granja, estableciendo movimientos más o menos seguros (número y tiempo de estancia en cada área – análisis de frecuencias). Monitorizar el movimiento de los visitantes a las granjas es otro punto crítico de bioseguridad, que incluye las personas externas a la granja (transportistas de alimento, animales, semen, proveedores de materiales, personal de mantenimiento, personal de desratización y visitas). Los mayores riesgos se centran en el movimiento entre áreas de engorde y granjas de madres (50%), seguidos de centros de recepción cerditas de reposición y granjas de madres (25%). La implementación de incentivos en este punto puede ser una manera de que dichos sistemas se implanten de forma más eficiente, suponiendo una prueba de concepto. (Ohio State University).
La transmisión de datos ambientales en las granjas generados por sensores a tiempo real de forma continua en el tiempo nos da más información que la apreciación visual puntual. Es importante estar seguro de que dicha información es correcta y que no se realizan detecciones anómalas, por lo que son precisos modelos estadísticos y la interacción con otras variables como consumo de alimento y de agua. Todos los sensores deben estar conectados al mismo tiempo para analizar todos los parámetros simultáneamente a intervalos de tiempo regulares (entre 1 y 10 minutos). Por ejemplo, el consumo de agua en intervalos demasiado cortos es irrelevante y nos puede dar lecturas tan variables que no debemos tomar para hacer correcciones inminentes (patrones de consumo diurnos y nocturnos variables). El consumo de agua está determinado por muchas variables, no solo la sanidad, como son la temperatura y la humedad de las salas, la temperatura del agua, el rango de temperatura dentro y fuera de las salas, la densidad y el número de animales por departamento, edad de los animales, genética, cambios de manejo y cambios en alimentos (ISU).
El análisis de resultados preliminares de producción nos puede ayudar a una detección temprana de enfermedad, realizar un tratamiento rápido y reducir el impacto económico. Monitorizar los índices claves de producción e integrarlos con el estado sanitario a pie de granja de los animales, junto con el diagnóstico y la comunicación directa entre productor, empresa y veterinario, son críticos. Analizan 15 granjas (4 PRRS negativas y 11 PRRS positivas) tomando datos de parámetros productivos (inventario, inseminaciones, prolificidad, fertilidad, mortalidad de cerdas, abortos, repeticiones, mortalidad de lechones lactantes), consumo de alimento (global, grupo e individual – alimentación de precisión con Gestal), analizando los datos por semana (datos medios y desviaciones– máximos y mínimos), a lo que añaden los resultados de diagnóstico de laboratorio (ISU).
La mortalidad en lechones destetados está afectada por numerosos factores a nivel epidemiológico, los cuales son dinámicos y, en muchas ocasiones, no están conectados, ya que afectan a otras áreas de producción (cuadro PRRS en madres y aumento mortalidad en fase 2). Por ello es preciso consolidar datos a tiempo real, lo cual enfocan bajo el proyecto plataforma Prosper (ISU) que agrega los datos de todo el sistema de producción (infraestructura, ambiente, producción, sanidad, manejo, diagnóstico, estacionalidad y datos productivos), procesándolos de forma sostenible y conjunta a lo largo de todo el proceso productivo desde la gestación – lactancia – lechones lactantes – lechones destetados – cerdos de engorde y planta de beneficio. Parten de llevar a cabo modelos predictivos en base a tablas dinámicas de datos retrospectivos de variables (diagnóstico de PPRS, crecimiento, estado sanitario, infraestructura, manejo). Integran los modelos para hacer las previsiones de mortalidad futura en base a los datos recientes, tomando como referencia que estos estén por encima o por debajo del 5% de mortalidad. El ranking de los principales predictores son mortalidad antes del destete previo, fertilidad de las cerdas, tamaño de la granja, edad-peso al destete, densidad de lechones, media de partos cerdas presente, estado frente a PRRS y mortalidad en lechones lactantes.
Es preciso monitorizar los datos productivos de las fases 2 y 3 de forma continuada para poder tomar medidas rápidas ante desviaciones. En el caso de la empresa The Maschhoffs, toman datos del peso y ambiente con captura electrónica, así como utilizan SoundTalks para analizar la clínica respiratoria. Emplean técnicas Smart a nivel de la granja, recibiendo alertas que detectan signos de alarma tempranos que comparan con otros centros de producción y priorizan el soporte necesario, coordinado desde la oficina, desde donde toman las iniciativas de control precisas. Los datos que recogen se centran en el inventario de cerdos – ventas y transferencias de animales, bajas, consumos de alimento y agua, tratamientos, condiciones ambientales, así como comentarios generales de los directores de producción en cada centro. La frecuencia de análisis de los grupos de lechones destetados y cerdos de engorde son semanales y mensuales. El objetivo es tornar toda la información en acciones concretas con su plataforma electrónica, la cual debe ser sencilla de usar, no llevar demasiado tiempo y dar alertas inteligibles, al tiempo que dicha información debe ser segura e incorporable a las rutinas de negocio, además de darnos oportunidades para hacer análisis para optimizar parámetros productivos. La reducción en el estado sanitario respiratorio en base SoundTalks está asociada al incremento en el número de cerdos muertos diarios en los diferentes centros de producción. La monitorización de cada banda de producción de lechones y cerdos de engorde debe ser prioritaria, ya que nos ayuda a identificar oportunidades para mejorar en base a infraestructuras, soporte técnico, análisis de datos y capacitación de los trabajadores.
Registrar el peso de todos los cerdos al beneficio tiene una gran transcendencia para evaluar nuestras estrategias de alimentación. Más que la media de los pesos, la dispersión de pesos es esencial (<5% de pesos bajos y altos nos pueden dar información sobre la mejora de parámetros como el índice de conversión o tasa de mortalidad correlacionados con nuestra línea genética). Los fundamentos están en el coste del pienso (USD 0,352 /kg), valor de las canales (premio o penalización por las que se salen del rango de pesos) y espacio más coste por cerdo (coste por plaza de unos USD 0,11/día). El costo de la restricción de espacio tiene que considerarse dentro del costo de oportunidad y su implicación en los parámetros de índice de conversión, ganancia media diaria y rendimiento de canales (beneficio marginal de acuerdo con el precio de las canales). Los cerdos-cola tienen peor índice de conversión, teniendo la genética un importante impacto tanto en el índice de conversión como en la ganancia media diaria. De ello podemos llegar a ejecutar un programa de nutrición coherente (lógico más consistente) donde la predicción de los parámetros productivos se base en el proceso que va desde la formulación de las dietas en base a las necesidades de los cerdos, la calidad de materias primas y el proceso de fabricación (tamaño de partícula, calidad del gránulo y harina), ejecución del programa de nutrición en la práctica según fases – alimento adecuado para el rango de pesos preciso, fijando el consumo de cada alimento por cerdo en base a su genética, estación, edad y consumo medio diario; la valoración de las curvas de consumo de alimento teóricas con la práctica y el peso real con el estimado a cada edad, terminando con la importancia de realizar cargas a frigorífico con rangos de peso mínimos para lo que es esencial el entrenamiento de los equipos de trabajo con dicha responsabilidad. “When pigs do not have feed in front of them, they usually do not grow”. Una cosa es el potencial de crecimiento del cerdo y otra la realidad, para lo cual debe disponer de la cantidad de alimento y nutrientes adecuados en cada momento. La predicción de cuándo realizar la primera carga de las cabeceras es crítica para programar el resto y optimizar cada cierre de ceba. Así, el consumo de alimento es solo un pequeño componente del modelo robusto de predicción de pesos a frigorífico, siendo preciso considerar la calidad del alimento, la sanidad y las estrategias de marketing de venta en base a diferentes sistemas de producción, fábricas de alimento y frigoríficos.
El uso de dispositivos inteligentes en granjas tiene múltiples aplicaciones: contar los cerdos, tamaño y peso, bienestar, trastornos locomotores, por lo que los sistemas de visión informática son aplicables en las cuadras de las granjas de forma eficiente. Para ello es preciso evaluar dichas tecnologías (disponibles, aplicativas e implementables) para posteriormente valorar su rentabilidad en la práctica. En Hanor, utilizando cámaras para determinar el peso de los cerdos, sobre 2.400 cerdos y 100 cuadras con 18 cámaras, la sensibilidad fue del 96,7% con rangos desde 85,6 al 98,95%. Los monitores de crecimiento a tiempo real (PigVision) nos permiten ajustar cuándo salen las cabeceras, los rangos de tiempos de salida posteriores, el cambio de pienso, detectar problema sanitario y mejorar los datos productivos, con un ahorro que puede llegar a USD 1,82/cerdo.
La integración de datos desde múltiples sistemas es difícil y, en ocasiones, su migración nos da lugar a errores considerables que debemos analizar meticulosamente. No obstante, debemos construir infraestructuras que combinen los datos de todas las fuentes y se correlacionen todos a la vez. Una consideración a tener en cuenta es el mayor tiempo requerido para llevarlas a cabo. La mayoría de los parámetros métricos en la industria porcina no siempre se correlacionan con los financieros, requiriendo una premura en su reporte, prácticamente a tiempo real, por lo que su captura digital en la granja puede acercar posturas técnicas y económicas. Algunos parámetros, como la tasa de concepción en el momento de la inseminación, difícilmente pueden obedecer a este concepto, la cual requiere como mínimo 3-4 semanas. Algunos ejemplos de negocio inteligente creados hoy los tenemos en la predicción del peso al beneficio, monitorización de la mezcla de alimentos a tiempo real, optimización de labores de trabajo en la granja y cargas de cerdos a frigorífico, así como el análisis de las cadenas de suministro. Las próximas fronteras sobre las nuevas fuentes de datos las tenemos en los sensores ambientales, el control de datos ambientales y categorizar dichas observaciones, datos diagnósticos y su combinación con la toma de decisiones. La combinación de datos financieros con los datos obtenidos del campo son críticos, por lo que la inversión en el desarrollo de las bases de datos está un poco retrasada en nuestra industria frente a otros sectores (previsión del tiempo, Google, Amazon, sanidad), siendo muy importante el entrenamiento del personal en los datos científicos para poder realizar análisis predictivos más precisos en el futuro (CVS).
Antonio Palomo Yagüe
