Con el fin de predecir el peso promedio del pollo en Brasil, la industria avícola comenzó a innovar con la aplicación de inteligencia artificial. De esta forma, obtienen algunas proyecciones al momento del sacrificio, en especial de la proteína que exportan hacia el Medio Oriente.
En esta oportunidad, BRF -marca líder en pollos y alimentos procesados del mercado brasileño- informó que la venta oscila entre 900 y 1100 gramos. El proyecto está enmarcado en el plan Viaje hacia la Transformación Digital (Digital Transformation Journey).
Por lo tanto, involucra Internet de las Cosas (IoT), una tecnología que describe objetos físicos mediante sensores. Para ello, ofrece capacidad de procesamiento, software y demás prácticas que facilitan el intercambio de información y la conectividad entre distintos dispositivos. Es compatible con otros sistemas y redes comunicacionales.
Es así como utilizan la inteligencia cognitiva y la analítica avanzada. El propósito es consolidar una guía de datos sólida, para trabajar en función de los insights que se generen. En términos informáticos, esto aporta una visión desde el conocimiento.
Entonces, los expertos van más allá al identificar claves ocultas, tendencias y patrones de comportamiento. Cada uno de estos detalles facilita la detección de comportamientos anómalos en una granja avícola.
¿Cómo saber el peso del pollo? Los manuales de operaciones sugieren que el primer paso –en animales de 0 a 21 días-, es fijar en cero la báscula que se utilizará durante el pesaje. Para ello, se puede emplear una caja con tapa (vacía). Luego, se procede a pesar la misma caja, pero con los pollos. Así se obtiene el peso total neto.
A los 7 días, un ejemplar debe pesar más de 160 gramos, es decir, cuadriplican su peso al nacer. Al finalizar el ciclo de cría, el peso promedio de un pollo de engorde es de 2.300 ó 2.600 kilogramos, lo cual depende de la alimentación balanceada para crecimiento y engorde.
Sin embargo, al aplicar tecnología de última generación, es más preciso el pesaje tras el sacrificio. Por lo tanto, se verifican algoritmos de aprendizaje automático. Junto a las estadísticas, la estatal BRF se plantea un gran reto, que es suministrar alimentos de calidad, que sean lo suficientemente rentables, tomando en cuenta los tiempos de alojamiento y sacrificio.
Según representantes de la empresa, esta iniciativa permite llevar un registro inteligente que facilita las predicciones, vinculadas con el peso de faena. Así, se le otorga valor agregado a la cadena productiva.
Para gestionar la tecnología, se requiere de recolección, almacenamiento y procesamiento de datos. Estos fluyen mediante circuitos integrados, conexiones automáticas y acoples entre diferentes equipos electrónicos. Sólo personal certificado está en capacidad de comprender los códigos y nutrir la base.
Y es que de acuerdo con el departamento de transformación digital de BRF, los modelos predictivos son elementales para exaltar la cadena de valor y consolidar la cultura centrada en datos. Incluso, recalcan que la toma de decisiones estratégicas, sustentadas en la información, produce los mejores resultados en el negocio avícola. El objetivo es ofrecer soluciones inteligentes para el éxito de los procesos.
Al definir el alcance del proyecto, se llevaron a cabo dos pruebas piloto, seguidas de un prototipo. Así se obtuvieron predicciones acertadas. La precisión fue contundente en el peso promedio del pollo.
En la primera fase, se diseñaron modelos predictivos, los cuales se aplicaron específicamente en dos granjas (Francisco Beltrão y Buriti Alegre). Indicadores rutinarios como la salud y el desempeño, fueron estudiados detalladamente.
La segunda fase se aplicó en 20 predios, situados en Toledo, en Paraná, donde se analizaron las cifras por día. Además, se anexó información sobre las básculas automáticas, silos y sensores ambientales, cuyos datos se registraron automáticamente durante cada hora. El ecosistema IoT alimentó el algoritmo.
Por último, se generó un prototipo en las plantas Griller (para exportación). Acá se incluyeron pronósticos (por promedio, semanales), aparte de las variables de peso de animales en faena, en lapsos de 26 semanas. Criterios como el desempeño, el manejo, sanidad animal y condiciones ambientales fueron evaluados.
Por otro lado, se certificaron parámetros como el día de sacrificio, temperatura, cumplimiento del plan, tiempo de espera, precipitación, entre otros factores. Para BRF, es un logro identificar nuevas oportunidades de negocio, tras aprovechar las fortalezas de sus operaciones.
Su objetivo es avanzar en la automatización de las unidades de producción, mientras se amplía el alcance y la conectividad. Por ende, destacan que los datos deben ser escalables, en eras de proyectar potencialmente a futuro la visión de los algoritmos, con énfasis en los rendimientos.
Considerando los avances en materia de tecnología y sanidad animal, a continuación presentamos este webinar sobre bioseguridad en instalaciones avícolas.
