Featured Interview on Gessulli Agribusiness: MTech Systems’ AI Approach for the Poultry Industry

English

Available technologies in the market

Historically, the poultry industry has been enhancing its performance through projection systems, whether by improving the use of current technologies or adopting new ones. What we are witnessing today is a significant improvement in the accuracy of projections made by Artificial Intelligence, and this is reflected in the precision of processes throughout the production chain. This improvement eliminates waste, enhances facility utilization, reduces downtime, provides a more resilient and precise supply chain management, and directly impacts the improvement of the production environment and animal welfare.

Dalton Greco, Sales Manager at MTech Systems Latin America, cites the example of Artificial Intelligence in broiler farms that adjusts standard curves flock by flock, creating individualized production and depletion forecasts. This helps optimize the occupancy of hatcheries and meet the demand for broiler placement. “Another good example is the increased accuracy in the projection of broiler weight, which directly assists in fulfilling orders from specific markets, achieving a high level of accuracy.”

According to Greco, MTech Systems also offers technology for poultry processing plants. “We have developed an Artificial Intelligence model that can analyze process variables and simulate scenarios for different markets, indicating the best mix, resource optimization, profitability, and other key indicators,” he explains.

Greco emphasizes that many of the innovations through Artificial Intelligence are “invisible” to users, as they are integrated into systems and assist users in a concealed manner. This can be seen in navigation, resource application, performance indicators, and alerts, all of which have a direct impact on user engagement and technology adoption. “In this way, Artificial Intelligence becomes more flexible and closer to an assistant rather than a coded software. It’s possible to compare the use of AI in industrial poultry production with the recent trend of AI-driven features in banking apps; it remains hidden from users and they will never see an AI button on the screen.”

“In poultry production, we work in the same direction. Many of our algorithms are seamlessly integrated into our systems.”

“We are collaborating with other companies in the Munters group to incorporate end-to-end AI in poultry farming, all the way from data capture at the farm to the processing plant. This way, all events in animal production are interconnected and used by AI as they occur, providing visibility of future results and creating opportunities for early actions by poultry producers,” Greco adds. “Our next steps are focused on making it easy for producers to have their data available through IoT (Internet of Things) resources, and the benefits of this technology network impact not only one but all parties involved in the production process, including producers, technicians, or integrators.”

“We are working on the to incorporate end-to-end AI technologies in the poultry supply chain, all the way from data capture at the farm to the processing plant.”

Dalton Greco, Gerente de Ventas de MTech Systems LATAM

According to the manager, MTech Systems has been using mathematical modeling for over 30 years for various projections related to animal production in the poultry industry. These include classic examples like predicting slaughter weight, egg production, hatchery data, breeder and broiler housing, and catch forecasts, among others.

“In 2018, MTech Systems established the Data Science department, where our Data Scientists exclusively work on creating and improving Artificial Intelligence prediction models. Initially, they converted existing models into AI, and subsequently, they developed new models, such as adjustable AI-driven curves for breeders and SKU scenario projections for processing plants,” concludes Greco.

Español

Tecnologías disponibles en el mercado

Históricamente, la industria avícola ha mejorado su rendimiento a través de sistemas de proyección, ya sea mediante la mejora en el uso de las tecnologías actuales o la adopción de nuevas. Lo que estamos presenciando hoy es un aumento significativo en la precisión de las proyecciones realizadas por la Inteligencia Artificial, lo que se refleja en la precisión de los procesos en toda la cadena de producción. Esta mejora elimina el desperdicio, mejora el aprovechamiento de las instalaciones, reduce el tiempo de inactividad, proporciona una gestión de la cadena de suministro más resistente y precisa, y tiene un impacto directo en la mejora del entorno de producción y el bienestar animal.

Dalton Greco, Gerente de Ventas de MTech Systems América Latina, cita el ejemplo de la Inteligencia Artificial en las granjas de reproductoras de pollos que ajusta las curvas estándar lote por lote, creando pronósticos de producción y agotamiento individualizados. Esto ayuda a optimizar la ocupación de las incubadoras y a satisfacer la demanda de alojamiento de pollos de engorde. “Otro buen ejemplo es el aumento de la precisión en la proyección del peso de los pollos de engorde, lo que ayuda directamente a cumplir con los pedidos de mercados específicos, logrando un alto nivel de precisión”.

De acuerdo a Greco, MTech Systems también ofrece tecnología para plantas procesadoras de aves. “Hemos desarrollado un modelo de Inteligencia Artificial que puede analizar variables del proceso y simular escenarios para diferentes mercados, indicando la mejor combinación, la optimización de recursos, la rentabilidad y otros indicadores clave”, explica.

Greco enfatiza que muchas de las innovaciones a través de la Inteligencia Artificial son “invisibles” para los usuarios, ya que se integran en los sistemas y asisten a los usuarios de manera oculta. Esto se refleja en la navegación, gestión de recursos, los indicadores de desempeño y las alertas, todo lo cual tiene un impacto directo en la participación del usuario y la adopción de la tecnología. “De esta manera, la Inteligencia Artificial se vuelve más flexible y se parece más a un asistente que a un software. Es posible comparar el uso de la IA en la producción avícola industrial con la reciente tendencia de la expansión de IA en las aplicaciones bancarias, que permanece oculta para los usuarios y no ven un botón de IA en la pantalla”.

“En la producción avícola, trabajamos en la misma dirección. Muchos de nuestros algoritmos se integran perfectamente en nuestros sistemas”.

“Estamos colaborando con otras empresas de Munters para incorporar la IA de principio a fin en la avicultura, desde la recopilación de datos en las granjas, hasta la planta de proceso. De esta manera, todos los eventos en la producción animal están interconectados y se utilizan a medida que ocurren, lo que proporciona visibilidad de los resultados futuros y crea oportunidades para acciones anticipadas por parte de los productores avícolas”, agrega Greco. “Nuestros próximos pasos se centran en facilitar que los productores tengan sus datos disponibles a través de recursos de IoT (Internet de las cosas), y los beneficios de esta red tecnológica impactan no solo a una parte, sino a todas las areas involucradas en el proceso de producción, incluidos los mismos productores, técnicos, veterinarios y las compañías integradoras”.

“Estamos integrando Inteligencia Artificial de principio a fin en la cadena de suministro avícola, desde la recopilación de datos en granja hasta la planta de procesamiento.”

Dalton Greco, Gerente de Ventas de MTech Systems LATAM

Según el gerente, MTech Systems ha estado utilizando modelos matemáticos durante más de 30 años para diversas proyecciones relacionadas con la producción animal en la industria avícola. Estos incluyen ejemplos clásicos como predecir el peso de sacrificio, la producción de huevos, datos de incubación, alojamiento de reproductoras y pollos de engorde, y proyecciones de captura, entre otros.

“En 2018, MTech Systems estableció el departamento de Ciencia de Datos, donde nuestros científicos de datos trabajan exclusivamente en la creación y mejora de modelos de predicción por Inteligencia Artificial. Inicialmente, convirtieron modelos existentes en IA y posteriormente desarrollaron nuevos modelos, como curvas ajustables para reproductoras y proyecciones de escenarios por SKU para plantas de proceso”, concluye Greco.