Las decisiones de planificaci\u00f3n y compra son las m\u00e1s dif\u00edciles de tomar en la producci\u00f3n ganadera.<\/p>\n\n\n\n
En este art\u00edculo, hablaremos sobre las decisiones en el \u00e1mbito de las compras y sobre c\u00f3mo podemos y debemos utilizar los datos para que el proceso de toma de decisiones sea m\u00e1s cuantificable. \u00bfQu\u00e9 tipo de decisiones pueden basarse en datos y c\u00f3mo podemos determinar qu\u00e9 datos son los adecuados para utilizar?<\/p>\n\n\n\n
Una buena estrategia de marketing, la fijaci\u00f3n de precios, la experiencia previa y las relaciones con los proveedores ejercen presi\u00f3n sobre la empresa a la hora de tomar decisiones. \u00bfC\u00f3mo se decide? \u00bfQu\u00e9 opciones ofrecen la mejor relaci\u00f3n calidad-precio y c\u00f3mo se define cu\u00e1l es la mejor relaci\u00f3n calidad-precio para su empresa?<\/p>\n\n\n\n
Para responder a estas preguntas, debemos analizar algunos ejemplos.<\/p>\n\n\n\n
En primer lugar, hablemos de uno de los elementos m\u00e1s importantes que hay que adquirir para cualquier granja: la maquinaria. La mayor\u00eda de las explotaciones agr\u00edcolas de todo el mundo utilizan diferentes tipos, marcas y modelos de maquinaria. Incluso dentro de una misma empresa, la maquinaria de una granja puede variar de una explotaci\u00f3n a otra. Cuando llega el momento de renovar o construir nuevas instalaciones, \u00bfcu\u00e1l es la mejor opci\u00f3n?<\/p>\n\n\n\n
Ahora pensemos en qu\u00e9 tipo de datos puede recopilar una empresa para que el proceso de toma de decisiones se base m\u00e1s en los datos y, por lo tanto, sea m\u00e1s objetivo y cuantificable.<\/p>\n\n\n\n
Siguiendo con nuestro ejemplo, necesitamos saber de qu\u00e9 equipo disponemos actualmente para poder correlacionar la informaci\u00f3n sobre el equipo con los datos de producci\u00f3n. Por ejemplo, estamos tratando de decidir qu\u00e9 l\u00edneas de alimentaci\u00f3n y abrevar compraremos para nuestra nueva granja. \u00bfQu\u00e9 indicadores clave de rendimiento (KPI) pueden verse afectados por las l\u00edneas de alimentaci\u00f3n y abrevar? El \u00edndice de conversi\u00f3n alimenticia (FCR), las ganancias de peso diarias y la uniformidad del reba\u00f1o, por mencionar los m\u00e1s importantes. Por supuesto, tambi\u00e9n podr\u00edamos analizar datos geogr\u00e1ficos y meteorol\u00f3gicos, detalles de las manadas de reproductores, programas de medicaci\u00f3n y vacunaci\u00f3n, ya que hay diversos factores y condiciones que pueden influirse mutuamente.<\/p>\n\n\n\n
Otro ejemplo es decidir cu\u00e1l es el programa de alimentaci\u00f3n \u00f3ptimo: \u00bfcu\u00e1ndo es mejor pasar del pienso de inicio de alta energ\u00eda al pienso de crecimiento? Una vez m\u00e1s, tenemos en cuenta el \u00edndice de conversi\u00f3n alimenticia (FCR) y las ganancias diarias, as\u00ed como el costo de producci\u00f3n, ya que necesitamos encontrar una soluci\u00f3n equilibrada y no una que haga que nuestros costos de producci\u00f3n se disparen. Como ya hemos comentado, el FCR y las ganancias diarias tambi\u00e9n pueden verse influidos por otros factores.<\/p>\n\n\n\n
Uno de los factores clave para garantizar la salud y el bienestar de una manada es un programa de vacunaci\u00f3n preventiva. La gran cantidad de versiones y variaciones creadas por diferentes instalaciones y veterinarios puede generar confusi\u00f3n a la hora de decidir cu\u00e1l es la mejor opci\u00f3n para aplicar como pr\u00e1ctica de la empresa. Existen otras variables que pueden influir en los mismos indicadores clave de rendimiento (KPI): el historial de la manada madre, el equipo de la incubadora por el que pasaron los huevos, el m\u00e9todo de aplicaci\u00f3n del producto, la dosis, la ubicaci\u00f3n geogr\u00e1fica y las t\u00e9cnicas de manejo de las aves, entre otros. <\/p>\n\n\n\n
Entonces, \u00bfc\u00f3mo se pueden utilizar los datos para evaluar las opciones disponibles?<\/p>\n\n\n\n
Hay dos formas principales de hacerlo: a) utilizar todos los factores y KPI posibles, o b) seleccionar algunos de los principales. Uno de los mejores enfoques es la regla 80\/20, lo que significa que el 80 % de tus resultados se ve afectado por el 20 % de tus factores. Esto implica que podemos tomar los principales para el an\u00e1lisis y obtendremos un resultado bastante preciso. Volviendo a nuestro ejemplo con los bebedores y los comederos, veamos qu\u00e9 l\u00edneas ofrecen el mejor \u00edndice de conversi\u00f3n alimenticia (FCR), uniformidad y ganancias diarias. En el caso de los esquemas de vacunaci\u00f3n, \u00bfcu\u00e1ndo obtenemos la mejor supervivencia a los 3 y 7 d\u00edas y las ganancias diarias m\u00e1s constantes?<\/p>\n\n\n\n
Si los resultados son notablemente mejores en ciertos casos y el valor es comparable al precio del equipo, ah\u00ed tienes un producto ganador.<\/p>\n\n\n\n
Convertir los resultados num\u00e9ricos en beneficios econ\u00f3micos permite demostrar a\u00fan mejor este punto: una menor tasa de sustituci\u00f3n (FCR) y un mayor aumento de peso tienen un impacto financiero positivo en las manadas, por lo que es posible calcular el retorno de la inversi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Para seguir el primer enfoque, con numerosos KPI y puntos de datos, necesitar\u00edamos herramientas y mecanismos que nos permitan procesar grandes cantidades de datos y generar resultados. Estos instrumentos existen e incluyen el an\u00e1lisis de Big Data mediante el aprendizaje autom\u00e1tico (tambi\u00e9n conocido como inteligencia artificial). La principal ventaja del aprendizaje autom\u00e1tico es que, una vez que se construye un modelo y se entrena adecuadamente, es reutilizable. Sin embargo, con esta tecnolog\u00eda, se requiere tiempo y conocimientos especializados para llevar a cabo dicho an\u00e1lisis. En situaciones en las que se desconocen los factores m\u00e1s influyentes y la decisi\u00f3n requiere una respuesta de alta precisi\u00f3n, el aprendizaje autom\u00e1tico marcar\u00e1 la diferencia.<\/p>\n\n\n\n
La elecci\u00f3n del enfoque depende de la empresa y de la pregunta que se plantee. Sin embargo, para llevar a cabo cualquiera de esos an\u00e1lisis, siempre debemos partir de los datos, ya que unos datos de mala calidad (parciales, fragmentados, sin vincular o simplemente err\u00f3neos) no permitir\u00edan obtener buenos resultados, ni siquiera utilizando las tecnolog\u00edas m\u00e1s avanzadas y de mayor nivel.<\/p>\n\n\n\n
Si generas datos de calidad, estos te ayudar\u00e1n a tomar las decisiones m\u00e1s importantes que pueden transformar tu negocio. Lo que se puede medir, se puede gestionar.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfConsideras que los datos son el n\u00facleo de tu negocio av\u00edcola?<\/em><\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Planning and purchasing decisions are the hardest ones to make in live animal production. In this article, we will talk about decisions in purchasing and how we can and should use data to render the decision-making process more quantifiable. What kind of decisions can be data-driven and how do we find or decide which data is […]<\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":823,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","footnotes":""},"categories":[7],"tags":[17,18,15,11,16,8,13,19],"class_list":["post-822","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-poultry-production-management","tag-buying-new-equipment","tag-farm-investment","tag-farm-investment-decision","tag-farming","tag-investment","tag-poultry-management","tag-poultry-software","tag-smart-farming"],"yoast_head":"\n