2.2 Digitalización y análisis Big Data en granjas porcinas
Participantes: J. Pomar, V. López
Mientras que los sistemas ganaderos tradicionales se han basado en combinar la experiencia, los datos pasados y las observaciones a simple vista para producir carne, la ganadería digital se apoya en los datos obtenidos en tiempo real, de forma que dichos datos se han convertido en una pieza clave en la producción. Estos datos, que pueden tener un origen diverso (robots automáticos de alimentación, estaciones climáticas, cámaras, etc.), deben ser registrados y procesados con el fin de obtener información de gran calidad. Con esta información es posible encontrar patrones capaces de realizar predicciones mediante determinadas técnicas y metodologías con el fin de minimizar riesgos, optimizar la producción y crear un valor añadido al producto.
Las tecnologías inteligentes emergentes y el tratamiento del Big Data ofrecen a los ganaderos – y a otros actores involucrados en la cadena de suministro y producción – la oportunidad de acceder a enormes cantidades de información y otorgan la posibilidad de actuar en función de lo observado en tiempo real. Esta nueva manera de proceder, más rápida y precisa, cambia la forma en que se practica la ganadería y afecta también a todas las organizaciones que están relacionadas con ella.
El registro de datos medidos en tiempo real y que se realiza de forma automatizada, está ganando impulso y tiene un gran potencial para mejorar tanto la calidad del producto como las prácticas de gestión, el bienestar, el desarrollo sostenible, y/o la salud animal, lo cual beneficia indudablemente en la salud humana.
Integración digital y gestión de datos multiorigen
El uso y análisis de los datos pueden mejorar significativamente la eficiencia, la calidad y la productividad de la producción, así como también otros factores enfocados en el ámbito comercial (como pueden ser las ventas, el almacenaje, etc.).
Los sistemas que manejan estos tipos de datos adquieren una dimensión cibernética y los obtienen de dispositivos y aplicaciones diseñadas para recopilar y analizarlos. Teniendo presente que en los sistemas tradicionales únicamente han existido dos dimensiones, 1) la social, que hace referencia a la red de actores implicados en el sistema productivo (ganaderos, proveedores de insumos, proveedores de servicios, consumidores, etc.) y, 2) la física, que incluye todos los elementos tangibles de la explotación (máquinas, edificios, capital animal), hoy en día es necesario actualizar el enfoque en el ámbito ganadero incorporando dicha dimensión digital, la cual puede suponer un cambio de paradigma en el futuro de la gestión ganadera.
La digitalización ganadera conduce a la aparición de nuevos actores capaces de desarrollar y ofrecer nuevos productos o servicios (equipos inteligentes, sistemas de software y hardware y análisis de datos). Así, se ha logrado un progreso considerable en el uso de herramientas para monitorizar y recopilar información de forma automática y rutinaria de los animales de una manera menos laboriosa. Sin embargo, la creciente cantidad y complejidad de los datos generados por las plataformas de registro totalmente automatizadas plantean desafíos para una implementación exitosa en la llamada ganadería de precisión.
Y es que las nuevas tecnologías nos permiten recopilar cada vez más datos a un coste de adquisición decreciente, pero estos macrodatos a menudo no son datos limpios: pueden contener observaciones faltantes, desordenados, con datos confusos o valores atípicos. Por lo tanto, es posible que sea necesario editar dicha información para que realmente sea útil para el usuario final.
Además, la integración de datos productivos (consumo diario del animal, peso medido diario) con los datos biológicos del animal (temperatura, movimiento), y junto con la información sobre comportamiento (jerarquía del animal en el grupo) así como con datos económicos (coste del pienso y transporte, coste de oportunidad) debería ser el objetivo final en el sistema de manejo de la explotación.
En esta sublínea se desarrollan herramientas que permitan integrar toda esta información dispersa, generada por los diferentes componentes en la explotación, con el fin de dar respuesta a las necesidades del ganadero.
Supervisión automática del animal
Un desafío importante en el monitoreo del bienestar animal es que la mayoría de los métodos de supervisión disponibles consumen mucho tiempo, requieren mucha mano de obra y son costosos. Los ganaderos a menudo se basan en sus propias observaciones, o en las observaciones del trabajador de apoyo, para detectar problemas de salud y bienestar. Incluso el personal bien entrenado puede pasar por alto situaciones en donde los animales están en un estado crítico.
El seguimiento en tiempo real de la evolución del animal y su entorno debería tener un impacto directo en la productividad del animal y un mejor uso de los recursos utilizados. Sensores no invasivos como los termómetros, acelerómetros, micrófonos y cámaras térmicas de infrarrojos, complementan a la información obtenida mediante las variables medidas directamente sobre el animal, que pueden ser el consumo, mediante medidas volumétricas del pienso suministrado, y peso diario, mediante básculas para pesar al animal.
La digitalización de los procesos relacionados con la evolución de los animales, la recopilación de información y generación de bases de datos, el desarrollo y rápido perfeccionamiento de algoritmos y modelos digitales proporcionan una visualización digital objetiva, completa y eficiente del animal.
Esta Sublínea estudia los patrones observados en base a la monitorización continua de los animales, durante la fase de engorde. Esta información puede ayudar a mejorar la salud, el bienestar, el rendimiento del animal así como su carga ambiental que se produce.
Detección temprana de incidencias sanitarias y de bienestar
Las tecnologías basadas en PLF utilizan principios de ingeniería de procesos que permite a los ganaderos monitorizar grandes poblaciones de animales con el objetivo de mejorar la salud y el bienestar animal mediante la detección de problemas e incluso su anticipación basándose en datos previos permitiendo mejorar la salud y controlando que el entorno de este sea satisfactorio, ya que podría afectar a su bienestar. La consecución de estos aspectos permite reducir los problemas de seguridad alimentaria y maximiza el uso eficiente de los recursos.
Un problema importante para los próximos años es el monitoreo continuo de la salud de los animales dentro de los grandes grupos de animales. Algunos de los desafíos actuales son la detección y contención de infecciones en grupos grandes, así como la reducción del uso de antibióticos.
Como la seguridad y calidad de los productos alimenticios debe garantizarse en todo momento, el bienestar animal es otro de los aspectos importantes para la salud animal. Hay que tener presente que un animal puede parecer muy feliz mientras puede ser portador de una infección, virus o bacteria. La importancia del bienestar animal queda demostrada por la Ley de Sanidad Animal en la UE (Comisión Europea, 2016).
