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Todos nós estamos familiarizados com a pressão que a indústria de produção de suínos tem sofrido em relação ao manejo de nutrientes e agora seu suposto impacto no clima. Contamos fortemente com os avanços tecnológicos em genética e nutrição para melhorar a eficiência e reduzir esses impactos, mas em breve teremos um conjunto completo de ferramentas de gestão que usarão os dados da granja para nos ajudar a obter benefícios adicionais.
Sabemos que há muito mais acontecendo dentro da granja que afetam a lucratividade e o uso de recursos do que pode ser avaliado atualmente com métricas típicas de software agropecuários. Em alguns casos, se descobrirmos informações que faltam no início nos valores médios dessas métricas, isso pode nos ajudar a identificar pontos-chave onde nossos lucros estão diminuindo e a prever futuras quedas de curto prazo que poderiam ser evitadas. A chave para este problema é que grande parte dos lucros reduzidos (perda de oportunidade) é causada por um subconjunto (frequentemente relativamente pequeno) da população total de suínos no galpão. Nós nos referimos a eles como subpopulações de baias.
Subpopulações são essencialmente qualquer subgrupo definido dentro de uma população maior. Suponha que você tenha uma teoria de que uma grande porcentagem de leitões que nascem abaixo do peso médio da leitegada e que são filhos de matrizes de terceiro parto ou menos, estão sujeitos a uma porcentagem maior de falha vacinal quando vacinados durante o processo, com todos os outro leitões. Além disso, se você pudesse identificar e vacinar um ou dois dias depois, iria restaurar totalmente a eficácia da vacinação?
Temos várias subpopulações que incluem uma leitegada com peso abaixo da média, nascidas de fêmeas com terceiro parto ou menos, vacinadas dentro de um determinado intervalo de dias após o parto, etc. Atualmente, as granjas comerciais provavelmente poderiam identificar esses animais na maternidade, mas o quão difícil, caro e improvável seria rastrear esses animais durante todo o processo de produção para medir seus resultados e se há impacto suficiente no lucro? E se sim, esse impacto, justifica a adoção de medidas para evitar tais perdas?
As subpopulações são muitas vezes definidas como uma gama de pesos, por exemplo, todos os animais da casa entre 30 e 50 kg. Ou podem ser definidos como todos os animais que possuem uma característica comum, como peso ao nascer abaixo da média da leitegada. No segundo caso, a distribuição de peso desses animais será mesclada com outros animais que não se enquadram na definição do grupo. Classificá-los usando apenas os dados do abate pode ser desafiador e, mesmo que isso possa ser feito, requer um software sofisticado. A complexidade de trabalhar com subpopulações desse tipo vem tanto da identificação dos indivíduos quanto da realização de medições periódicas à medida que crescem para avaliar o possível impacto econômico. Embora às vezes seja feito em granjas equipadas para experimentos, muitas vezes é muito difícil e demorado realizar em condições comerciais.
Tudo isso está mudando e em breve teremos a capacidade de definir uma subpopulação e acompanhá-la efetivamente por meio de dados de custo. Como você sabe, existem muitas pessoas trabalhando em maneiras de identificar os animais e fazer medições passivamente, enquanto crescem, sem atrapalhar o grupo, separando para pesagem ou durante o manejo. Quando você interage com o grupo de maneira significativa, como entrar nas baias e pesar os animais várias vezes, corre o risco de afetar negativamente o resultado de todo o grupo, estressando os animais.
Observe o gráfico: as barras azuis escuras representam todos os animais comercializados e as outras cores são subpopulações comercializadas com diferentes números. Observe o X colocado no eixo dos pesos. Pode-se ver claramente que os animais com peso "X" vêm de 4 subpopulações diferentes (existem 4 cores diferentes além do azul escuro na coluna acima do X). Se não fosse adicionada a informação adicional da data de comercialização, teríamos apenas as barras azuis escuras (todos os animais). Isso ilustra o déficit de informação que pode resultar da "média" ou superconsolidação de recursos.
No próximo artigo, veremos como a divisão de dados por grupos de recursos em subpopulações pode nos ajudar a diagnosticar problemas e desenvolver planos de ação.
