Ahora que entendemos cómo las tecnologías pueden ayudar a los productores y a la industria en la avicultura 4.0, Rodrigo Galli presenta su visión de qué tecnologías pueden y están siendo utilizadas para ayudar a la eficiencia productiva en la industria avícola tradicional y elevarla a la avicultura 4.0.
En esta edición nos muestra cómo se utilizan en la práctica.
Las herramientas de Avicultura 4.0 juegan un papel crucial en la eficiencia de la producción avícola, permitiendo monitorear, prevenir e incluso predecir el desempeño animal, basándose en tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) y el Big Data.
La visión computacional, por ejemplo, usando el aprendizaje profundo, es capaz de monitorear el comportamiento de las aves, identificar signos de salud, enfermedad o estrés, así como evaluar el peso, el volumen de la ración, el número y la calidad de los huevos.
La IA también permite predicciones precisas de la producción, como el momento ideal para el sacrificio en función de las metas de comercialización, el consumo de alimento, la producción de huevos y el peso de las aves.
Además, la automatización desempeña un papel fundamental en la avicultura, permitiendo automatizar tareas como alimentación, pesaje, ajuste de temperatura y recogida de huevos, lo que aumenta la eficiencia de la operación.
La aplicación de estas tecnologías de forma práctica, luego las dividiré en:
Tecnologías para fábricas de alimentos;
Galpones avícolas;
Sanidad;
Gestión.
Comencemos por las tecnologías que se pueden aplicar en la fábrica de alimento balanceado.
FÁBRICA DE ALIMENTO BALANCEADOS
Menciono tres tipos principales de tecnologías NIR (Espectroscopia de Infrarrojo Cercano) que se utilizan con frecuencia en las fábricas de alimentos balanceados.
NIR de Mesa (o Laboratorio): Este equipo se encuentra generalmente en laboratorios de control de calidad. Los cuales, son utilizados para análisis precisos y detallados de la composición nutricional de ingredientes y alimentos balanceados y, en algunos casos, también pueden analizar el impacto del procesamiento de la soja y los DDG. Las muestras se preparan y analizan directamente en el equipo, proporcionando resultados en segundos.
NIR In-line (u On-line): Estos sistemas están diseñados para ser instalados directamente en las líneas de producción de las plantas de alimentos balanceados y analizar los ingredientes en tiempo real, permitiendo ajustes inmediatos en la formulación y la dosis, garantizan...
