Utilizar los datos para decidir su próxima inversión empresarial

Las decisiones de planificación y compra son las más difíciles de tomar en la producción de animales vivos.

En este artículo hablaremos de las decisiones de compra y de cómo podemos y debemos utilizar los datos para hacer más cuantificable el proceso de toma de decisiones. ¿Qué tipo de decisiones pueden basarse en los datos y cómo encontramos o decidimos qué datos son los adecuados?

El buen marketing, los precios, la experiencia anterior y las relaciones con los proveedores ejercen presión sobre las empresas a la hora de tomar decisiones. ¿Cómo se decide? ¿Qué opciones ofrecen el mejor valor y cómo definir cuál es el mejor valor para su empresa?

Para responder a estas preguntas, tenemos que repasar algunos ejemplos.

En primer lugar, tomemos una de las cosas más importantes que hay que comprar para cualquier granja: el equipo. La mayoría de las explotaciones agrícolas de todo el mundo utilizan diferentes tipos, marcas y modelos de equipos. Incluso dentro de la misma empresa, el equipamiento de una granja puede cambiar de una casa a otra. Cuando llega el momento de actualizar o construir nuevas instalaciones, ¿cuál es la mejor elección?

Pensemos ahora en qué tipo de datos puede recoger la empresa para que el proceso de toma de decisiones esté más orientado a los datos y, por tanto, sea más objetivo y medible.

Siguiendo con nuestro ejemplo, necesitamos saber qué equipos tenemos actualmente, para correlacionar la información de los equipos con los datos de producción. Por ejemplo, estamos tratando de decidir qué líneas de alimentación y bebida comprar para nuestra nueva granja. ¿Qué KPIs pueden verse afectados por las líneas de bebederos y de alimentación? FCR, ganancias de peso diarias, uniformidad del rebaño, por citar los más importantes. Por supuesto, también podríamos tener en cuenta los datos geográficos y meteorológicos, los detalles de las manadas de padres, los programas de medicación y vacunación, ya que hay varios factores y condiciones que pueden influirse mutuamente.

Otro ejemplo es decidir qué programa de alimentación es el óptimo: ¿cuándo es mejor pasar del pienso de arranque de alta energía al de crecimiento? Una vez más, nos fijamos en el FCR y las ganancias diarias, así como en el coste de producción, ya que debemos encontrar una solución equilibrada y no la que haga que nuestros costes de producción se disparen. Como ya hemos comentado, el FCR y las ganancias diarias también pueden verse influidos por otros factores.

Uno de los factores clave del éxito para garantizar la salud y la buena habitabilidad de un rebaño es un programa de vacunación preventiva. Las múltiples versiones y variaciones creadas por diferentes instalaciones y veterinarios pueden provocar el caos a la hora de decidir cuál es la mejor para aplicar como práctica de la empresa. Hay otras variables que pueden afectar a los mismos KPI: el historial de la manada de padres, el equipo de incubación por el que han pasado los huevos, el método de aplicación del producto, la dosis, la geografía y las metodologías de manejo de las aves, etc. 

¿Cómo se pueden utilizar los datos para evaluar las opciones existentes?

En este caso hay dos formas principales: a) utilizar todos los factores y KPI posibles o b) podemos seleccionar varios principales. Uno de los mejores enfoques es la regla 80/20, que significa que el 80% de los resultados se ven afectados por el 20% de los factores. Lo que significa que podemos tomar los principales para el análisis y darán un resultado bastante preciso. Volviendo a nuestro ejemplo con los bebederos y comederos, vea qué líneas dan la mejor FCR, uniformidad y ganancias diarias. En el caso de los esquemas de vacunación - ¿cuándo obtenemos la mejor vivibilidad a 3 y 7 días y las ganancias diarias más constantes?

Si los resultados son significativamente mejores en ciertos casos y el valor es comparable con el precio del equipo, tienes un ganador.

La conversión del efecto numérico en ganancias monetarias puede demostrar un punto aún mejor: un menor FCR y ganancias de peso tienen un efecto financiero positivo en los rebaños, por lo que es posible calcular el retorno de la inversión.

Para seguir el primer enfoque, con muchos KPI y puntos de datos, necesitaríamos herramientas y mecanismos que nos permitan procesar grandes cantidades de datos y producir resultados. Estos instrumentos existen y entre ellos se encuentra el análisis de Big Data mediante el aprendizaje automático (también conocido como Inteligencia Artificial). La principal ventaja del aprendizaje automático es que, una vez que se construye un modelo y se entrena adecuadamente, es reutilizable. Pero con esta tecnología, se necesita tiempo y conocimientos especializados para llevar a cabo dicho análisis. En una situación en la que se desconocen los principales factores de influencia y la decisión requiere una gran precisión en la respuesta, el aprendizaje automático marcará la diferencia.

El enfoque que se utilice depende de la empresa y de la pregunta que se plantee. Pero para realizar cualquiera de esos análisis siempre hay que partir de los datos, ya que los datos malos (parciales, segmentados, no vinculados o simplemente erróneos) no podrían producir buenos resultados ni siquiera utilizando las tecnologías más avanzadas y de alta gama.

Genere buenos datos y le ayudarán a tomar las decisiones más importantes que pueden transformar su negocio. Las cosas que se pueden medir se pueden gestionar.

¿Pone los datos en el centro de su negocio avícola?

Puestos relacionados
Desbloquee un enfoque proactivo de la gestión agrícola con Amino
Las fábricas de piensos se preparan para el futuro. He aquí cómo:
6 ventajas del software de gestión porcina: mejora de la eficacia y la productividad
6 ventajas directas del software de gestión de ponedoras avícolas

Descubra una forma mejor de gestionar su explotación

Bienvenido a la nueva experiencia de MTech!

De mtech-systems.com a mtechsystems.io

¿Por qué el cambio? ¿Qué viene ahora?

Le invitamos a compartir su opinión con nosotros haciendo clic en el icono de la sonrisa en la esquina.