Escrito por Sarah Haberecht Presidenta de la Asociación Mundial de Avicultura - rama victoriana. Leer la biografía completa.
A medida que crece la población mundial, aumenta la presión dentro de la cadena alimentaria de producción animal en favor de la transparencia, especialmente en lo que respecta al bienestar animal, la sostenibilidad medioambiental y la salud pública. A medida que avanzamos, las industrias avícola y porcina deben proporcionar más documentación para demostrar el cumplimiento en respuesta a una gobernanza más estricta dentro de estas áreas. El aumento de la presentación de informes puede parecer inicialmente más trabajo para los procesadores, agricultores y proveedores a lo largo de la cadena alimentaria, pero con los programas, tecnologías y equipos de la Ganadería de Precisión (PLF), este cumplimiento puede convertirse en una herramienta que crea eficiencias en lugar de aumentar el trabajo. En este sentido, nos centramos en tres técnicas principales: sensores, big data/aprendizaje automático/Internet y blockchain.
La tecnología y su impacto en el bienestar animal
La supervisión del bienestar animal se centra en identificar y prevenir los efectos negativos sobre la salud de las enfermedades o el entorno/equipo, utilizando datos en tiempo real. Los sensores dentro del gall inero pueden incluir la monitorización de los entornos, como los sensores de temperatura, humedad y CO2, y otros como los sensores biométricos, que monitorizan los movimientos de los animales, los ruidos, la temperatura y el peso corporal. La instalación de estos sensores es sólo una parte de la solución; el siguiente paso es utilizar estos datos para mejorar los procesos. Los big data, la minería de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden tomar estos complejos puntos de datos y mejorar el bienestar analizando las condiciones ambientales en tiempo real y alertando al productor inmediatamente cuando se produce un incumplimiento del umbral. El seguimiento del peso de los animales en la nave puede indicar problemas de salud de forma temprana al poner de manifiesto un crecimiento más lento que las predicciones de la IA, lo que permite realizar investigaciones más tempranas y reducir los posibles impactos; por ejemplo, la reducción de la ingesta de alimento puede significar problemas de salud intestinal como la coccidiosis.
Aumentar la sostenibilidad con la tecnología
La reducción de la producción de carbono en la granja también puede lograrse mediante el uso de sensores en el PLF para reducir los residuos. Con el PLF, podemos supervisar, mediante sensores y nuevas tecnologías como las cámaras de imagen térmica, y luego ajustar los aportes de energía utilizados para la calefacción y la refrigeración de los animales prestando una mayor atención a los animales físicamente en lugar de confiar en las curvas estándar y las temperaturas externas. Cuando se utiliza para medir el confort general de los animales, la medición precisa y constante de los sensores puede alertar de posibles problemas de salud cuando se registran cambios, como la temperatura corporal, fuera del umbral de confort y se utiliza como indicador de infección por enfermedad o estrés térmico, lo que permite un diagnóstico más rápido de los problemas de salud y mejora el bienestar.
La reducción de residuos es una medida para reducir nuestra huella de carbono y mejorar la sostenibilidad medioambiental. Los sensores también son ventajosos en este caso, ya que la supervisión de las líneas de alimentación, la ingesta de alimento y el consumo de agua permitirán advertir con mayor antelación de posibles problemas en los equipos. Un pico en el consumo de agua puede significar la rotura de una línea de agua; un reconocimiento rápido evitará que el agua dañe la cama y que aumente el nivel de amoníaco. Del mismo modo, un fallo en la bandeja de control de una línea de alimentación puede hacer saltar las alarmas cuando los tiempos de funcionamiento son más largos de lo esperado, y la alarma puede saltar, reduciendo el vertido y la cantidad desperdiciada. La utilización de sensores en el PLF ayudará a proporcionar un entorno más estable y óptimo para las aves, al tiempo que contribuirá a reducir las emisiones de carbono en la granja.
El mayor interés por la concienciación social de la cadena alimentaria ya no está motivado principalmente por el cumplimiento del bienestar, sino por la sostenibilidad medioambiental y las cuestiones relacionadas con la salud pública. Los datos recogidos durante la producción son ahora necesarios para la auditoría y el cumplimiento de la normativa y como fuente de información para el consumidor que repercute en el etiquetado y la venta de productos. El nivel de información detallada que exigen los organismos reguladores, los auditores, la planta de procesamiento y los consumidores es abrumador para el productor.
Impulsar la eficiencia y la productividad de la producción con la ganadería de precisión
La carga administrativa de la agricultura ha aumentado drásticamente en los últimos cinco años, pero esto no tiene por qué ser una carga con PLF. Como se mencionó anteriormente, el uso de sensores para automatizar la gran cantidad de datos y, a continuación, una base de datos de software como MTech Systems ofrece, los datos son entonces limpiados, ordenados, almacenados, analizados y enviados a cada usuario final en el formato requerido. Este proceso puede automatizarse por completo o enviarse para su aprobación antes de su publicación. Los datos se pueden utilizar para alertas instantáneas en la explotación, en informes diarios, semanales y bajo demanda, en análisis empresariales para la dirección, comparaciones de costes, informes de auditoría para organismos internos y externos, vinculados a procesos de blockchain, o en cualquier otro formato que sea necesario. El uso de una única fuente para la recopilación de datos para la ganadería de precisión, como las opciones de sensores de software y hardware de MTech Systems, proporciona un cumplimiento más sustancial y una herramienta de trazabilidad más sólida al reducir cualquier variabilidad en las medidas subjetivas, los errores de introducción de datos y los retrasos en la disponibilidad de la información.
Los sensores, el big data/machine learning/AI y el blockchain, mejoran la trazabilidad y el bienestar de los animales y cuando se utilizan conjuntamente como herramientas de la ganadería de precisión, proporcionan eficiencias de producción e información fiable y precisa al usuario final.
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Sarah Haberecht
Tras iniciar su carrera en el sector de la ganadería avícola, Sarah pasó a la industria de piensos como especialista técnica. Su experiencia en granjas de cría, reproductoras y de pollos de engorde, garantía de calidad en incubadoras, planificación ganadera y servicios técnicos agrícolas le proporcionan una sólida base en la que apoyarse. En los últimos años, Sarah ha asumido responsabilidades como Vicepresidenta de la Conferencia de Intercambio de Información Avícola y, más recientemente, como Presidenta de la Asociación Mundial de Avicultura Científica - rama de Victoria. Durante sus funciones en la industria, Sarah completó su máster en nutrición y actualmente está terminando un doctorado en el que investiga las macroalgas en los piensos avícolas. Sus intereses se centran en la salud intestinal de las aves de corral y en ideas científicas prácticas para la producción avícola, que continúa ahora con su puesto en MTech Systems, donde espera ayudar a las industrias avícola y porcina a sacar el máximo partido de los recursos de la ganadería de precisión.
