Planejamento e decis\u00f5es de compra s\u00e3o as mais dif\u00edceis de tomar na produ\u00e7\u00e3o de animais vivos.<\/p>\n\n\n\n
Neste artigo, falaremos sobre decis\u00f5es de compras e como podemos e devemos usar dados para tornar o processo de tomada de decis\u00e3o mais quantific\u00e1vel. Que tipo de decis\u00f5es podem ser orientadas por dados e como encontramos ou decidimos quais dados s\u00e3o os certos para usar?<\/p>\n\n\n\n
Um bom marketing, precifica\u00e7\u00e3o, experi\u00eancia passada e relacionamentos com fornecedores colocam press\u00e3o sobre as empresas quando se trata de tomada de decis\u00e3o. Como voc\u00ea decide? Quais op\u00e7\u00f5es oferecem o melhor valor e como voc\u00ea define o que \u00e9 o melhor valor para o seu neg\u00f3cio?<\/p>\n\n\n\n
Para responder a essas perguntas, precisamos passar por alguns exemplos.<\/p>\n\n\n\n
Primeiro, vamos considerar uma das coisas mais importantes para comprar em qualquer fazenda \u2013 equipamentos. A maioria das opera\u00e7\u00f5es agr\u00edcolas no mundo utiliza diferentes tipos, marcas e modelos de equipamentos. Mesmo dentro da mesma empresa, o equipamento de uma fazenda pode variar de uma propriedade para outra. Quando chega a hora de modernizar ou construir novas instala\u00e7\u00f5es, qual \u00e9 a melhor escolha?<\/p>\n\n\n\n
Agora vamos pensar sobre que tipo de dados uma empresa pode coletar para tornar o processo de tomada de decis\u00e3o mais orientado por dados e, portanto, mais objetivo e mensur\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n
Continuando com nosso exemplo, precisamos saber de qual equipamento dispomos atualmente, a fim de correlacionar as informa\u00e7\u00f5es de equipamento com dados de produ\u00e7\u00e3o. Por exemplo, estamos tentando decidir quais linhas de comedouros e bebedouros comprar para nossa nova granja. Quais KPIs podem ser afetados pelas linhas de bebedouros e comedouros? FCR, ganhos de peso di\u00e1rios, uniformidade do lote \u2013 para citar os principais. Claro, tamb\u00e9m podemos considerar dados geogr\u00e1ficos e clim\u00e1ticos, detalhes dos lotes parentais, programas de medica\u00e7\u00e3o e vacina\u00e7\u00e3o, pois existem v\u00e1rios fatores e condi\u00e7\u00f5es que podem influenciar uns aos outros.<\/p>\n\n\n\n
Outro exemplo \u00e9 decidir qual programa de alimenta\u00e7\u00e3o \u00e9 ideal: quando \u00e9 melhor mudar da ra\u00e7\u00e3o inicial de alta energia para a ra\u00e7\u00e3o de crescimento? Novamente, examinamos o ECR e os ganhos di\u00e1rios, bem como o custo de produ\u00e7\u00e3o, porque precisamos encontrar uma solu\u00e7\u00e3o equilibrada e n\u00e3o uma que fa\u00e7a com que nossos custos de produ\u00e7\u00e3o disparem. Como j\u00e1 discutimos, o ECR e os ganhos di\u00e1rios tamb\u00e9m podem ser influenciados por outros fatores.<\/p>\n\n\n\n
Um dos fatores-chave de sucesso para garantir a sa\u00fade e a boa viabilidade de um lote \u00e9 um programa de vacina\u00e7\u00e3o preventiva. M\u00faltiplas vers\u00f5es e varia\u00e7\u00f5es criadas por diferentes instala\u00e7\u00f5es e veterin\u00e1rios podem causar caos ao decidir qual \u00e9 a melhor a ser aplicada como pr\u00e1tica da empresa. Existem vari\u00e1veis adicionais que podem afetar os mesmos KPIs: hist\u00f3rico do lote parental, qual equipamento de incubat\u00f3rio os ovos passaram, m\u00e9todo de aplica\u00e7\u00e3o do produto, dosagem, geografia e metodologias de manejo das aves, etc. <\/p>\n\n\n\n
Ent\u00e3o, como os dados podem ser usados para avaliar as op\u00e7\u00f5es existentes?<\/p>\n\n\n\n
Existem duas formas principais de proceder: a) utilizar todos os fatores e KPIs poss\u00edveis ou b) selecionar alguns dos principais. Uma das melhores abordagens \u00e9 a regra 80\/20 \u2013 o que significa que 80% dos seus resultados s\u00e3o influenciados por 20% dos seus fatores. Isso significa que podemos selecionar os principais para an\u00e1lise e eles fornecer\u00e3o um resultado bastante preciso. Voltando ao nosso exemplo com bebedouros e comedouros, veja quais linhas proporcionam a melhor taxa de convers\u00e3o alimentar (FCR), uniformidade e ganhos di\u00e1rios. No caso dos esquemas de vacina\u00e7\u00e3o \u2013 quando obtemos a melhor sobreviv\u00eancia aos 3 e 7 dias e os ganhos di\u00e1rios mais constantes?<\/p>\n\n\n\n
Se os resultados forem significativamente melhores em certos casos e o valor for compar\u00e1vel ao pre\u00e7o do equipamento \u2013 voc\u00ea tem um vencedor.<\/p>\n\n\n\n
Converter efeitos num\u00e9ricos em ganhos monet\u00e1rios pode provar um ponto ainda melhor \u2013 menor FCR e ganhos de peso t\u00eam um efeito financeiro positivo nos rebanhos, de modo que \u00e9 poss\u00edvel calcular um retorno sobre o investimento.<\/p>\n\n\n\n
Para ir com a primeira abordagem com muitos KPIs e pontos de dados, precisar\u00edamos de ferramentas e mecanismos que nos permitam processar enormes quantidades de dados e produzir resultados. Tais instrumentos existem e incluem an\u00e1lise de Big Data usando aprendizado de m\u00e1quina (tamb\u00e9m conhecido como Intelig\u00eancia Artificial). A principal vantagem do aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 que, uma vez que um modelo \u00e9 constru\u00eddo e devidamente treinado, ele \u00e9 reutiliz\u00e1vel. Mas com tal tecnologia, leva tempo e conhecimento especializado para realizar tal an\u00e1lise. Na situa\u00e7\u00e3o em que os maiores influenciadores s\u00e3o desconhecidos e a decis\u00e3o requer alta precis\u00e3o da resposta, o aprendizado de m\u00e1quina far\u00e1 a diferen\u00e7a.<\/p>\n\n\n\n
Qual abordagem usar depende do neg\u00f3cio e da pergunta feita. Mas para realizar qualquer uma dessas an\u00e1lises, sempre precisamos come\u00e7ar com os dados, pois dados ruins (incompletos, segmentados, n\u00e3o vinculados ou simplesmente errados) n\u00e3o seriam capazes de produzir bons resultados, mesmo utilizando as tecnologias mais avan\u00e7adas e de ponta.<\/p>\n\n\n\n
Gere bons dados e isso o ajudar\u00e1 a tomar as decis\u00f5es mais importantes que podem transformar seu neg\u00f3cio. Aquilo que pode ser medido pode ser gerenciado.<\/p>\n\n\n\n
Voc\u00ea coloca os dados no centro do seu neg\u00f3cio de avicultura?<\/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