En la era de la agricultura de precisión, los datos se han convertido en la piedra angular de la gestión eficiente de las granjas avícolas. Con sensores y controladores de granja avanzados, los expertos avícolas actuales pueden recopilar una gran cantidad de información, lo que ofrece una visión sin precedentes de las operaciones diarias.
La clave de cualquier enfoque basado en datos es la recopilación de datos relevantes. En la avicultura, esto incluye parámetros ambientales como la temperatura, la humedad, el nivel de amoniaco, el nivel de CO2, el consumo de alimento y agua, el peso de las aves y los indicadores de salud. Las granjas modernas emplean una serie de sensores conectados a los controladores de la granja, lo que garantiza la adquisición de datos en tiempo real. Estos datos forman la base de todos los procesos posteriores de análisis y toma de decisiones.
Para que las comparaciones sean significativas, los datos deben ser consistentes en todas las granjas. Esto implica estandarizar los métodos de recopilación de datos y garantizar que se recopilen los mismos tipos de datos en un formato comparable. Las soluciones de software desempeñan un papel fundamental en este sentido, ya que ayudan a integrar datos de diversas fuentes y a estandarizarlos para su análisis. También tiene sentido utilizar los mismos sensores y pesos para garantizar que los datos sean comparables.
La identificación de los indicadores clave de rendimiento (KPI) es crucial. Estos pueden incluir las tasas de conversión alimenticia, el peso promedio de las aves y el aumento de peso y las tasas de mortalidad. Mediante el uso de herramientas analíticas, los administradores de fincas pueden comparar estos KPI en diferentes granjas. La comparación con los estándares del sector o con los mejores resultados internos ayuda a identificar las áreas de mejora o las prácticas que vale la pena reproducir.
Las herramientas de visualización, como los gráficos y los paneles de control de los controladores agrícolas o en línea en las interfaces de usuario web, tienen un valor incalculable para dar sentido a grandes conjuntos de datos. Ayudan a detectar tendencias y patrones que pueden no ser evidentes a partir de los datos sin procesar. Por ejemplo, una disminución constante de la eficiencia alimentaria en una granja podría indicar la necesidad de revisar la calidad de los piensos o las prácticas de alimentación.
Aprender de los datos implica analizar las historias de éxito y los fracasos. Los estudios de casos en los que los cambios basados en el conocimiento de los datos condujeron a mejoras son particularmente instructivos. A partir de ellos, se puede desarrollar y compartir un conjunto de mejores prácticas en todas las explotaciones.
Adaptar los conocimientos de una granja a otra implica adaptar las estrategias al contexto único de cada granja. No se trata solo de replicar las prácticas, sino de adaptarlas para que se adapten a diferentes entornos, razas de aves y tamaños de granja. La capacitación del personal y la gestión del cambio también son componentes fundamentales de este proceso.
