Resumen ejecutivo
Uno de los principales impulsores que nos hizo trabajar en este problema fue una hipótesis que construimos a partir de datos empíricos, que sugiere que hasta el 80% del costo de la granja a la mesa ocurre dentro del corral de engorde, lo cual es demasiado. Significa que no importa cuán grande sea la mejora en los últimos procesos (por ejemplo, deshuesado, almacenamiento, logística, comercialización, etc.); el impacto general en la cadena de suministro será significativamente menor en comparación con las mejoras menores dentro del corral de engorda. Aunque este porcentaje es difícil de estimar, principalmente porque los precios varían mucho dependiendo de muchos factores (por ejemplo, ganado y alimentación); si racionalizamos en qué parte del proceso de producción de carne se crea una mayor cantidad de valor, la mayoría estaría de acuerdo en que es cuando realmente compra el ganado, lo cría y lo sacrifica para cumplir con sus estándares.
Por lo tanto y más allá del hecho de que el porcentaje de costo real debe ser revisado y quizás estudiado, es seguro que cualquier esfuerzo por hacer más eficiente el feedlot podría tener un mayor impacto en toda la cadena de suministro de la industria de producción de carne. Aún así, la implementación de análisis avanzados para la industria de engorde de ganado resulta ser muy limitada. Aun así, más limitado que otras operaciones ganaderas, por ejemplo granjas lecheras.
Livestock Analytics llena el vacío analítico en la industria de alimentación de ganado al proporcionar un sistema integrado que ayuda a tomar mejores decisiones en tu corral de engorde. Hacemos esto brindando una solución llave en mano en la que lo ayudamos a adquirir datos individuales, almacenarlos en bases de datos personalizadas, analizarlos y brindar conocimiento oportuno para mejorar la toma de decisiones.
Enfoque analítico
Al ser una solución llave en mano basada en una plataforma integral, el primer paso de este proyecto estuvo relacionado con la adquisición de datos. Dadas las condiciones intrínsecas de la industria ganadera, esto fue un gran desafío. Por lo general, un cliente tendrá operaciones dispersas en diferentes ubicaciones, por ejemplo, el corral de engorda se ubica en un lugar y el matadero en otro diferente. Tampoco es raro tener oficinas en una ubicación diferente a la anterior. Por lo tanto, la adquisición de datos debe tener en cuenta esta característica. Entonces, los operadores en el corral de engorde generalmente no estarán muy familiarizados con el uso de la tecnología, por lo que un sistema amigable y a prueba de errores funciona mucho mejor. Finalmente, operar en un rancho proporciona condiciones insoportables para el hardware, por lo que las opciones deben elegirse sabiamente.
En segundo lugar, necesitábamos diseñar bases de datos personalizadas que consideraran el trabajo futuro tanto en entornos transaccionales como analíticos. También tenían que tener en cuenta la accesibilidad en diferentes lugares y, por lo tanto, la computación en la nube.
A continuación, se debe incorporar el análisis en el software, ya que los datos por sí mismos brindan un valor limitado a la operación. Para implementar la analítica, se debe llevar al usuario paso a paso desde métricas simples y herramientas de inteligencia de negocios; a análisis más complejos. Esto también es coherente con la acumulación de datos en el corral de engorde, que lleva tiempo (por ejemplo, un solo ganado tardará de 4 a 6 meses en terminar su proceso y mostrar su resultado final).
Finalmente, la información debe ser puesta a disposición del usuario de manera fácil y oportuna. Si no se puede generar conocimiento para el usuario que lo requiere, cuando lo requiere, en un mensaje que sea bien entendido; entonces proporciona poco valor.