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Uso de analítica predictiva para mejorar el desempeño en la incubadora

Las incubadoras tienen un papel fundamental en los sistemas de producción avícola.

 

Los datos generados en este proceso se pueden aprovechar mejor con técnicas de analítica predictiva para abordar problemas comunes que afectan la incubabilidad y la calidad de pollito, al apoyar la planificación, los programas de mantenimiento preventivo y las intervenciones de personal.

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Discutiremos el estado actual del manejo y análisis de datos en incubadoras, retos y oportunidades, herramientas disponibles para mejorar, y una llamada de atención para mejorar la formación necesaria para aplicar analítica de datos avanzada.

Estado actual del manejo de datos en incubadoras

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Existe una variación significativa en el nivel tecnológico de las incubadoras en todo el mundo. A pesar de estas diferencias, la incubadora es uno de los segmentos de la cadena avícola con más control y generación de datos.

Imagen 2. Incubadora

Los datos de la incubadora provienen del monitoreo de huevos y los inventarios de suministros, el funcionamiento de equipos, el desempeño reproductivo de las reproductoras de los resultados de la incubación.

Los datos de incubación más frecuentes incluyen:

La digitalización de registros escritos a mano sigue siendo complicada en muchas incubadoras, y los errores mecanográficos son aún comunes. La calidad de los datos siempre requiere de mucha atención.

La identificación de incubadoras, granjas, lotes de reproductoras, máquinas y otras variables descriptivas deben ser consistentes a través de tiempo para hacer un análisis preciso.

Algunas variables como tiempo de almacenamiento de los huevos, a menudo no son bien definidas, y los rangos aproximados se ingresan de forma variable.

Sería mejor segregar los resultados por días u horas de almacenamiento específicos o predeterminar rangos de almacenamiento específicos que puedan analizarse sistemáticamente.

Imagen 3. Análisis de datos

La gran mayoría de los análisis de datos están actualmente limitados a:

  • Comparar uno a uno los resultados promedios individuales de nacimiento, embriodiagnóstico, o periodo con un valor estándar de la recomendación de la línea genética por edad.
  • Realizar un seguimiento de inventarios de huevos, nacimientos y materiales.

Los análisis de datos se realizan en Excel en la mayoría de las ocasiones.

  • La visualización de datos en gráficos es fundamental para detectar patrones y valores extremos inusuales.
  • Este es el paso en el que se deben ver y corregir los errores tipográficos y los valores atípicos.
  • Nuestra experiencia con los datos recopilados en todo el mundo muestra que los gráficos se incluyen en estos archivos de Excel, pero los errores tipográficos obvios no siempre se investigan o corrigen.
  • Ordenar y filtrar los datos también puede ayudar a determinar posibles valores inesperados.
  • Usar tablas y gráficas dinámicas de Excel para organizar los datos por lotes de reproductoras, granjas, máquinas e incubadoras.
  • Eventualmente, comparar múltiples resultados promedios en un tablero donde las tablas o gráficos puedan ser comparados.

Imagen 4. Seguimiento de nacimientos

Retos y oportunidades

La gran mayoría de los análisis de datos en incubadoras resumen lo que ya sucedió. Las metodologías de análisis usadas típicamente ayudan a describir esos hechos pasados.

Imagen 5. Monitoreo de incubadoras

Pero las incubadoras se están volviendo más grandes, consolidadas, con máquinas modernas trayendo nuevas capacidades de monitoreo.

Imagen 6. Monitoreo de huevos

La migración a máquinas de carga única conlleva la necesidad de determinar los perfiles óptimos de incubación para cada condición. Científicos en avicultura han reportado que las condiciones óptimas pueden variar dependiendo de la genética de las reproductoras, la edad y la nutrición de las gallinas, el tiempo de almacenamiento de los huevos o los tratamientos durante el almacenamiento.

Imagen 7. Incubación en carga múltiple

Dado que todo el negocio avícola se ha vuelto más exigente, cualquier mejora en la incubabilidad y la calidad de los pollitos tiene un impacto monetario significativo.

  • En los EE.UU. se ha calculado que una mejora del uno por ciento en la incubabilidad es equivalente a aproximadamente 30.000 euros por año en un complejo de pollos de engorde que produce un millón de aves por semana.
  • Reduciendo los costos en un céntimo por pollito equivale a un ahorro de 500.000 euros por año en una operación de pollo de engorde similar.

Generalmente, las mejoras en la incubabilidad están bien correlacionadas con la calidad de los pollitos, menor mortalidad, mejor desempeño vivo y rendimiento de carne. Incluso se puede reducir la incidencia de algunos problemas de salud y bienestar. Es bien sabido que la calidad de los pollitos es necesaria para alcanzar el potencial genético de todas las especies de aves de corral.

Imagen 8. Nacimiento de pollitos

Los beneficios obtenidos al mejorar el rendimiento de la planta de incubación tienen un efecto de bola de nieve positivo en una operación avícola que justifica las inversiones en análisis de datos.

Las nuevas tecnologías de datos proveen una oportunidad de avanzar más en la productividad de la incubadora y especialmente en la calidad del pollito

  • Actualmente, los datos de rendimiento de la incubación rara vez se correlacionan con los registros de los puntos de ajuste de la máquina y las condiciones ambientales reales dentro de máquinas específicas.
  • Este es el tipo de relación necesaria para establecer qué condiciones optimizan la incubabilidad para grupos particulares de huevos.
  • Los conceptos generales de qué configuraciones de la máquina podrían ser mejores para algunos huevos se conocen por la experiencia y las investigaciones publicadas. Sin embargo, existen múltiples combinaciones de factores que afectan la incubabilidad en una incubadora comercial

Las herramientas de predicción permiten determinar dónde y cómo realizar intervenciones oportunas y significativas para obtener los mejores resultados si se mantienen las condiciones actuales o previamente conocidas.

Estas herramientas predictivas se pueden obtener de los mismos registros de datos que se utilizan actualmente y de todos los datos entrantes de los sensores electrónicos.

Herramientas disponibles

Se han desarrollado varias estrategias de análisis de datos para la producción avícola en las últimas dos décadas debido a la creación de tecnologías para la producción animal de precisión.

Imagen 9. Redes neuronales artificiales

Las ANN incluyen tres unidades principales de procesamiento, una capa de entrada, una capa intermedia u oculta y la capa de salida donde se obtiene la solución.

En la capa de entrada, se han utilizado los siguientes factores:

La capa de entrada incluye los registros completos de los datos ambientales durante las 496 o 504 horas de incubación obtenidos de los sensores electrónicos de las incubadoras y las nacedoras.

La capa de salida consta de los datos respectivos de incubabilidad o embriodiagnóstico.

El registro continuo de datos de temperatura, humedad, concentraciones de gas y los registros de tiempo y frecuencia de calentamiento, enfriamiento y humidificación producen datos en señales.

El análisis de procesamiento de señales es una técnica que debe aplicarse para evaluar los sensores electrónicos o el rendimiento de la máquina

  • Programas como MATLAB, JMP, R y SAS, entre muchos otros, pueden desarrollar este tipo de análisis junto con ANN.

Los análisis completos de los datos de las plantas de incubación requieren la integración del procesamiento de señales con el análisis numérico. Se ha demostrado que las ANN proporcionan las mejores predicciones posibles. Las ANN desarrolladas con datos de incubabilidad (Bolzan et al., 2008; Chamsaz et al., 2011) se pueden utilizar para simular el mejor conjunto de condiciones para huevos con combinaciones específicas de edad y tiempo de almacenamiento.

Control estadístico de procesos

Otra técnica analítica que no se ha explorado para estimar las intervenciones y la variabilidad del control en los procesos de incubación es el control estadístico de procesos (SPC).

El SPC puede evitar las comparaciones frecuentes de observaciones individuales con un valor estándar, permitiendo márgenes que son tolerables dentro de la variabilidad natural.

Los gráficos de control y los índices de capacidad del proceso son algunas de las principales herramientas de SPC.

En la Figura 1, podemos observar cómo se ve un gráfico de control y las partes descritas.

Figura 1. Anatomía de un gráfico de control que indica los límites de control de la línea central (CL), superior (UCL) e inferior (LCL). El gráfico también representa el nuevo cálculo de los límites de control cuando cambia el proceso.

 

Figura 2 muestra un ejemplo de cómo es el proceso de control del peso corporal del pollo al momento del nacimiento. Los índices se calculan de acuerdo con las fórmulas descritas en la Figura 3.
  • Estos índices permiten determinar si el proceso o las máquinas están en el objetivo o no y si son estables o inestables.
  • Motivamos a los lectores a revisar este proceso para obtener los beneficios de esta metodología.
  • El SPC podría aplicarse a cada uno de los parámetros ambientales monitoreados en una máquina incubadora, calidad de pollitos, pesos de huevos o pollitos, mortalidad de embriones en el tiempo, o cualquier otro proceso o parámetro medido en el tiempo.

Figura 2. Gráfico de control con todos los índices de capacidad potencial calculados para la evaluación y detección de variabilidad.

Figura 3. Ecuaciones para determinar las relaciones de capacidad del proceso para el control estadístico del proceso.

 

Mejorar la formación y el conocimiento en analítica

Estas técnicas de analítica predictiva utilizadas en los sectores de fabricación, servicios, finanzas y atención médica pueden ayudarnos a extraer más valor de los datos de la planta de incubación.

Sin embargo, la principal dificultad de implementación ha sido la falta de personal capacitado que también comprenda el proceso de incubación y todos los datos disponibles que deben integrarse.

Imagen 10. Planta de incubación

Este artículo busca estimular el deseo de explorar e invertir en estas técnicas.

Hay mucho que aprender, pero una promesa significativa de obtener información valiosa de estos análisis para mejorar el rendimiento de la planta de incubación.

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