Uso de los datos para obtener información que mejore la reproducción porcina
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El uso de datos y técnicas estadísticas avanzadas se ha convertido en una herramienta indispensable para optimizar la reproducción porcina. En este artículo exploramos cómo aplicar métodos como el control estadístico de procesos, el análisis de supervivencia y las series temporales para identificar patrones, anticipar problemas y mejorar la toma de decisiones en la gestión reproductiva de las granjas.
CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS
El control estadístico de procesos (SPC, del inglés, Statistical Process Control) es una técnica estadística de control de calidad que se originó en la industria manufacturera pero que, con el tiempo, ha demostrado su valor en una amplia variedad de sectores, incluida la producción porcina.
| Esta técnica se basa en la recolección y análisis sistemático de datos para detectar variaciones en los procesos productivos, permitiendo tomar decisiones informadas que mejoren la eficiencia y productividad. |
| En el contexto de la reproducción porcina, la aplicación del SPC resulta fundamental para estudiar posibles desviaciones de los parámetros reproductivos, evitando así problemas que puedan comprometer los objetivos productivos de la granja. |
En cualquier granja, la reproducción es uno de los pilares que sustenta la rentabilidad, siendo objetivos clave para maximizar el número de lechones vendidos y, en última instancia, la productividad:
Sin embargo, como en cualquier proceso biológico, existen numerosas fuentes de variabilidad que pueden alterar el rendimiento reproductivo.
| El SPC tiene como ventajas que:
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En la práctica, esto significa que los veterinarios y técnicos no solo pueden reaccionar ante problemas ya ocurridos, sino que además pueden anticiparse a ellos, implementando medidas correctivas antes de que se agraven. |
INTERVALO DESTETE-CUBRICIÓN
En la Gráfica 1 se muestra un SPC en el que se controla el intervalo destete-cubrición durante 52 semanas con el objetivo de detectar variaciones significativas en el proceso.
| La línea central (CL) representa el promedio de la variable, mientras que los límites de control superior (UCL) e inferior (LCL) están calculados a ±3 desviaciones estándar de la media, lo que indica el rango esperado de variabilidad en el proceso si este está bajo control. |
En la Gráfica 1 observamos una serie de puntos distribuidos alrededor de la línea central, tal y como se espera en un proceso bajo control. Sin embargo, hay un punto fuera de control en la semana 19 que supera el límite de control superior (UCL), lo que indica una posible anomalía o causa asignable que debe ser investigada. La gráfica también muestra la desviación estándar (1,147416) y otros parámetros clave, como los límites de control (UCL = 11,14 y LCL = 4,25).
El hecho de que solo haya un punto fuera de control y ninguna violación de las reglas de las secuencias de puntos por encima o por debajo de la media, sugiere que, en general, el proceso está bien controlado, pero es necesario investigar la causa específica detrás de la anomalía en la semana 19 (cuando ocurrió se debería haber investigado).
| Posibles factores como cambios en el manejo o condiciones ambientales podrían haber influido en este resultado, lo que podría requerir acciones correctivas si se identifican causas específicas. |
PORCENTAJE DE REPETICIONES DE CELO
En la Gráfica 2, que controla el porcentaje de repeticiones de celo, podemos observar los siguientes puntos clave:
ANÁLISIS DE SUPERVIVENCIA
El análisis de supervivencia es una técnica estadística utilizada para estudiar el tiempo que tarda en ocurrir un evento de interés.
| En producción porcina, este tipo de análisis es útil para evaluar factores que pueden afectar la duración de ciertos procesos biológicos, como la gestación, la mortalidad o la fertilidad de las cerdas. |
Uno de los enfoques más comunes dentro del análisis de supervivencia es la curva de Kaplan-Meier que muestra la probabilidad acumulada de “supervivencia” (es decir, de no experimentar el evento) en función del tiempo.
PROBABILIDAD DE SUPERVIVENCIA DE LA GESTACIÓN
Un evento de interés que se puede evaluar mediante el análisis de supervivencia puede ser la pérdida de gestación (Gráfica 3) y su análisis permite comparar cómo evoluciona la probabilidad de mantener la gestación entre diferentes grupos a lo largo del tiempo.
| A lo largo de las semanas, la probabilidad de que una cerda permanezca gestante disminuye de manera gradual en ambos grupos, a medida que algunas cerdas van perdiendo la gestación. |
ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES
El análisis de series temporales es una técnica estadística ampliamente utilizada para estudiar cómo evolucionan ciertas variables a lo largo del tiempo.
Una serie temporal es una secuencia de datos recogidos a intervalos regulares y ordenados cronológicamente. Este tipo de análisis:
| En producción porcina, su utilidad es significativa, ya que muchas de las métricas clave, como la tasa de mortalidad, las repeticiones de celo o la ocurrencia de abortos (Gráfica 4), son registradas periódicamente y dependen de diversos factores que varían con el tiempo. |
El análisis de una serie temporal, tal como se muestra en la Gráfica 5 a partir de los datos mostrados en la Gráfica 4, se basa en cuatro componentes fundamentales:
1. TENDENCIA
La tendencia muestra la evolución general de una variable a lo largo del tiempo, como un aumento o disminución en el número de abortos en un periodo extendido.
2. ESTACIONALIDAD
La estacionalidad recoge patrones que se repiten en ciclos cortos, como la incidencia de abortos que tiende a aumentar en ciertas épocas del año, lo cual es común en otoño debido a factores ambientales.
3. CICLICIDAD
La variación cíclica se refiere a fluctuaciones que tienen lugar en periodos más largos, por ejemplo, ciclos de varios años que afectan a la productividad reproductiva.
4. RUIDO
El ruido o variación aleatoria representa los cambios impredecibles que no pueden ser explicados por los componentes anteriores y que pueden ser el resultado de eventos puntuales, como cambios en la genética o nuevas enfermedades.
OCURRENCIA DE ABORTOS
Una de las aplicaciones más comunes de las series temporales en la producción porcina es la identificación de patrones estacionales en el número de abortos o nacidos muertos (Gráficas 4 y 5).
| Por ejemplo, si sabemos que los abortos tienden a aumentar en otoño, podemos ajustar el número de cubriciones en esa época del año para obtener el número deseado de partos posteriormente. |
MEDIANTE EL ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES, SE PUEDE PREDECIR CON DATOS ANTERIORES QUÉ PUEDE SUCEDER EN EL FUTURO
Esto se realiza mediante algoritmos como el modelo de Holt-Winters, que aplica un suavizado exponencial para modelar datos que presentan tanto tendencia como estacionalidad.
La aplicación de esta técnica a los datos de abortos semanales en una granja, tal y como se muestra en las Gráficas 6 y 7, permite obtener:
CONCLUSIONES
El análisis de series temporales proporciona una visión integral de los patrones estacionales y las tendencias a largo plazo, facilitando la predicción de eventos reproductivos importantes, como los abortos estacionales, y permitiendo a los técnicos anticiparse a problemas futuros.
JUNTAS, ESTAS HERRAMIENTAS PERMITEN UNA GESTIÓN MÁS INFORMADA Y PRECISA, MEJORANDO LA EFICIENCIA PRODUCTIVA DE LAS GRANJAS PORCINAS
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