Brasil, 26 de Abril de 2019

+ F O N T E -

Avicultura industrial: nova perspectiva através do gerenciamento de dados

Por Carlos Brasil¹ e Victor Sales².

Nas últimas quatro décadas, o desempenho produtivo e o rendimento de carcaça de frangos de corte têm crescido linearmente. Tudo indica que este crescimento continuará, devido às novas tecnologias em genética, em biotecnologia e em biologia molecular, adotadas pela indústria avícola (Uni e Ferket, 2010).

O potencial genético dos frangos de corte permite a multiplicação de cerca de 75 vezes de seu peso inicial, em um período de aproximadamente 40 dias. Desta forma, cada dia torna-se importante para o monitoramento dos animais (Freitas et al, 2010). Qualquer ferramenta que consiga antecipar algum fato relevante, que possa influenciar o potencial de produção dos frangos, minimizará a probabilidade de que uma decisão estratégica equivocada seja empregada.

Na avicultura, os sistemas de gerenciamento estão presentes em todos os processos, desde o planejamento da produção até a entrega do produto final. A todo instante estes sistemas geram milhares de dados agrupados em diferentes setores, conectados entre si ou não, que permitem uma visão numérica de um determinado período. Entretanto, normalmente, a capacidade de coleta de dados é muito maior do que a velocidade de seu processamento e análise. Isto gera a sensação de que o setor está bem orientado, por possuir uma grande quantidade de dados. Porém, esta premissa só é verdadeira se os dados são transformados em informação, interpretados, de forma devida e em tempo hábil, para que decisões sejam tomadas, de forma adequada.

Para obter sucesso em um mercado tão competitivo e complexo, é necessário que as agroindústrias absorvam, de forma inteligente, esta enorme quantidade de dados gerados a todo instante e os gerenciem, traduzindo-os em informações e conhecimentos para tomadas consistentes de decisão.

O gerenciamento de dados ou data management é uma técnica que faz parte de uma das etapas da descoberta de conhecimento em banco de dados. Ela é capaz de revelar o conhecimento contido em grandes quantidades de dados armazenados nos bancos de uma organização, possibilitando a previsão de tendências e recorrências, a antecipação de eventos e permitindo a tomada de decisões, baseadas em números e não na intuição.

A Cargill conta com um departamento de data management, composto por uma equipe de especialistas que combina conhecimentos em produção animal, modelagem matemática e estatística, para a estruturação, a análise e o acompanhamento de dados. Estes especialistas, usando modelos matemáticos específicos, atuam com o objetivo de orientar cada cliente, de forma customizada, na tomada de decisões estratégicas, que levam em consideração todos os elos da cadeia de produção.

Avicultura: importância da análise de dados nos sistemas produtivos

A importância da análise de dados está relacionada a capacidade de extrair informações relevantes, de um conjunto de dados, para reduzir custos, otimizar tempo, identificar e predizer fatores internos e externos que podem impactar nos resultados produtivos e econômicos, criar rankings por eficiência, determinar a causa raiz dos problemas, acompanhar os resultados médios e suas variabilidades, criando estratégias de melhoria do desempenho zootécnico. Tudo isto resulta em ganhos econômicos, em um determinado período de tempo.

As bases para a análise e interpretação dos dados na avicultura

O primeiro ponto de atenção, antes de qualquer análise de dados, é certificar-se de que as informações são consistentes, com volume relevante para chegar às recomendações corretas. Em seguida, é necessário executar uma rotina de limpeza e transformação destes dados, diagnosticando os pontos influentes e seus outliers, com foco na redução da variabilidade

Com os dados organizados, inicia-se o estabelecimento de relações entre as variáveis, como elas se correlacionam e como uma interfere sobre as outras, assim como identificam qual a variável mais importante no sistema produtivo, em consideração. Na sequência, são desdobradas estratégias, de acordo com os objetivos da empresa, envolvendo planejamento, priorização e coordenação de ações sobre os fatores que tornam o sistema produtivo mais eficiente.

Principal impacto da análise de dados na Avicultura

O principal impacto da análise de dados na avicultura é o de maximizar a produtividade do sistema e otimizar o tempo e os recursos da empresa.

Figura 1: Classificação das granjas em função da conversão alimentar ajustada.

Como exemplo, no segmento de produção de frangos de corte, de acordo com a análise de dados e com as diferentes aplicações de modelos estatísticos, os potenciais de melhoria das granjas são determinados, como melhores, médias e piores. Para isto, são levados em consideração os fatores que podem influenciar o desempenho da unidade produtiva (instalação, região, técnico, ventilação, linhagem, sexo, nutrição e outros), seu histórico e seu volume de produção. Com estas informações, são criados planos de ação para análises e diagnósticos customizados.

Controle e monitoramento dos KPIs (Key Performance Index)

Os principais indicadores de desempenho (KPIs) são criados a partir das priorizações definidas através de um diagnóstico de oportunidades da empresa. Indicadores de desempenho (CA, GPD, PM, mortalidade e IEP) e indicadores gerenciais (custo de alimento, custo/kg etc.) fazem parte da estratégia determinada junto ao cliente. Por meio disto, é possível comparar os períodos de produção e verificar se as metas estão sendo atingidas.

Figura 2 – Indicadores de desempenho e metas para cada um deles.

É muito importante a definição das metas que serão implementadas no ano. Elas devem estar vinculadas aos planos de ação de curto e médio prazos, sendo periodicamente revisadas.

Conclusão

Dado o aumento da complexidade e do volume de dados gerados pela indústria de produção animal, as tomadas de decisão têm desafiado os empresários deste segmento produtivo. Conhecer os perfis de produção e os objetivos dos clientes permite à Cargill Nutrição Animal – Nutron entregar soluções de forma personalizada, garantindo entregas mais efetivas e seguras. Por isto, temos dedicado atenção especial à área de Gerenciamento de Dados, oportunizando maximizar o desempenho zootécnico e econômico de toda a cadeia de produção animal, de acordo com as expectativas dos clientes.

¹Carlos Brasil, Consultor de Data Management para Aves e Suínos da Cargill Nutrição Animal – Nutron.

²Victor Sales, Consultor de Nutrição e de Análise de Dados da Cargill Nutrição Animal - Nutron.

Sobre a Cargill

A Cargill produz e comercializa internacionalmente produtos e serviços alimentícios, agrícolas, financeiros e industriais. Em parceria com produtores, clientes, governos e comunidades, e por meio de 150 anos de experiência, ajuda a sociedade a prosperar. Possui 150 mil funcionários em 70 países que estão comprometidos em alimentar o mundo de forma responsável, reduzindo impactos ambientais e melhorando as comunidades onde vivem e trabalham. No Brasil desde 1965, é uma das maiores indústrias de alimentos do País. Com sede em São Paulo (SP), a empresa está presente em 17 Estados brasileiros por meio de unidades industriais e escritórios em 191 municípios e mais de 10 mil funcionários. Para mais informações, visite www.cargill.com e a central de notícias.

Sobre a Nutron

A Nutron, marca de nutrição animal da Cargill no Brasil é especialista e líder em soluções inovadoras de produção animal por meio de desenvolvimento de núcleos, premixes e especialidades para os segmentos de aves, suínos, peixes, pets, bovinos de leite e de corte e suplementos para criação de gado a pasto. Há 23 anos no País, a marca sempre atuou próximo do produtor para atender sua demanda com conveniência, qualidade e segurança contribuindo com a prosperidade nos negócios de cada cliente. A companhia também promove ações socioambientais nas comunidades onde está inserida, pois considera ser seu dever atuar de maneira responsável para o desenvolvimento e crescimento sustentável de toda a cadeia produtiva do agronegócio. www.nutron.com.br.

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