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Por qué el Big Data sería clave para la industria lechera

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El sector lechero ha estado fuertemente afectado por las inundaciones, principalmente en provincia de Buenos Aires, Santa Fe y Sur de Córdoba y a su vez, continúa con dificultades económicas, con precios por debajo de los costos. Según la Subsecretaria de Lechería del Ministerio de Agroindustria, el productor tambero recibió $5,61 por litro vendido y,…


El sector lechero ha estado fuertemente afectado por las inundaciones, principalmente en provincia de Buenos Aires, Santa Fe y Sur de Córdoba y a su vez, continúa con dificultades económicas, con precios por debajo de los costos. Según la Subsecretaria de Lechería del Ministerio de Agroindustria, el productor tambero recibió $5,61 por litro vendido y, de acuerdo al último informe de Indicadores de Precios de la Fundación Agropecuaria para el Desarrollo de Argentina (FADA), el tambero todavía pierde 2 centavos por cada litro que vende, y debe vender 3,6 litros de leche para comprar un sachet que en el supermercado tiene un valor promedio de $20,3.

Ante esta situación complicada, es bueno recordar que la crisis es a la vez peligro y oportunidad, de acuerdo al signo chino que se utiliza para representar la palabra crisis. Peligro por el destino de los tambos y el sector lácteo después de varios años complicados, pero oportunidad, para repensar la actividad.

De crisis a oportunidad

En este contexto, vale la pena recordar la conferencia brindada por el investigador argentino Nicolás Lyons, coordinador de Desarrollo de Sistemas de Ordeño Automático en el Department of Primary Industries del Gobierno provincial de New South Wales (Australia), sobre el Big Data para el agro en el marco de CREATech.

Cada vez hay que producir más con menos, garantizar seguridad alimentaria, minimizar el desperdicio, atraer y retener mano de obra, el consumidor demanda mucho más que antes y pregunta por qué el productor hace lo que hace.

Se estima que en lechería, el 80% de los datos que se juntan no los usa ni el productor, ni el asesor, ni la cadena de valor. Muchos datos y poca información. Los especialistas de AgTech señalan que hace falta una integración público-privada, así los datos que junta el productor salen de la tranquera y los empieza a utilizar el resto de la cadena.

El tambero dice que tiene problemas de calidad de leche, reproducción, costos y de afuera, le hablan de conductividad, color, LDH, podómetros, actividad. Al productor no le interesa eso, hay una falencia de comunicación entre los problemas del tambero y lo que le ofrecen como solución. «El productor quiere solucionar esos problemas con la mejor tecnología disponible y que le permita producir más», asegura Lyons.

Datos en decisiones

Según relata Lyons, hace varios años el productor podía decir «tengo 100 vacas que producen 1.000 litros por día» y con ese dato tomaba decisiones; luego pasó a herramientas como el control lechero; después, siguieron los sistemas de medición de leche donde diariamente podía ver cuánto producía cada vaca; de allí, a sistemas robóticos de ordeño. «Hay muchísimos detalles, pero ¿Cambiaron las decisiones?», pregunta el investigador.

Las principales empresas tecnológicas del mundo están mirando al agro. Big Data está listo para el campo, pero ¿El agro está listo para el Big Data?

«Hay que pasar de tecnología y datos a procesos; de precisión a decisión, sino nos quedamos en un enorme costo y seguimos manejando todo como hacíamos siempre, tenemos enorme subutilización y no tenemos valor», destaca el experto.

En este sentido, subraya que hay muchos datos disponibles que se pueden utilizar y cita algunos ejemplos. «En Australia, durante un año se pagó control lechero a siete establecimientos cada dos meses y la relación costo beneficio de esa experiencia fue de tres a uno, porque empezaron a tomar mejores decisiones de reproducción, descarte, sanidad. Algo bien simple».

El especialista sugiere no quedarse con una única medición, hay que integrar datos y usar modelos adecuados. Al respecto, comenta: «Mientras que con datos de conductividad la precisión de la detección de mastitis es del orden del 70%, integrando indicadores de otras variables es posible elevar esa proporción al 90%. También es posible predecir con cuatro días de anticipación problemas de acidosis usando datos disponibles».

El futuro resulta más interesante. Hay que lograr que los datos que junta el productor salten la tranquera, que el resto le pueda seguir agregando valor, «eso va disminuir el costo de la tecnología y hay gente que va a pagar por esos datos, y va hacer que los productores instalen tecnología porque está en cierta manera subsidiada por el agregado de valor que saca la cadena», argumenta el investigador.

Creatividad sin techo

Lyons, remarca que el consumidor quiere saber lo que está pasando en el campo. Tal es así que a modo de juego, una productora en Irlanda puso un código QR en las vacas y estas pastorean cerca del camino, alguien puede parar, escanear el código QR y saber todo lo que le pasa al animal. Otra empresa en Holanda tiene sachets de leche por región, se le puede escanear el código QR y ver información sobre los tambos que contribuyeron a esa leche.

Las tecnologías son una enorme oportunidad, pero también un desafío. «Volvamos a las bases para entender cuáles son los problemas que tiene el productor y la cadena de valor y usemos datos para contestar esas preguntas», reflexiona Lyons y agrega: «Tenemos que trabajar en la integración y colaboración de toda la cadena de valor y lamentablemente nos falta muchísimo para esto. La clave es la gente y equipos que formemos para hacer uso de todas estas tecnologías».

Fuente: Infobae

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