Caso clínico: Altos e Baixos Produtivos numa Exploração que funciona em Bandas de 5 Semanas

Características da exploração

O plano vacinal é:

A exploração está a melhorar os resultados sensivelmente desde que se começaram a agrupar as cobrições a cada 5 semanas. Como que se irá desmamar aos 28 dias, o grosso das cobrições de cada lote está-se a realizar em 2 semanas. Posteriormente, a intenção é desmamar com 21 dias as porcas que se cobriram uma semana mais tarde para agrupar totalmente as cobrições dentro de uma única semana.

Este é um relatório de taxa de partos do programa Pigchamp. Reflecte as cobrições realizadas por semana, as falhas e o número de porcas que acabam parindo.

285 cobrições entre 10 de Dezembro de 2008 e 6 de Maio de 2009.

Evolução dos dados produtivos

O resultado foi que um grande número de porcas foram cobertas demasiado tarde dentro dos dias de estro, com o que o índice de concepção caiu a pique. Nos lotes seguintes os resultados foram bons de forma constante, com aproximadamente menos de 10% de falhas ao ecógrafo e taxas de partos à volta dos 80-90%.

Salvo esta pequena descida, vemos que a exploração está bem encarrilada e esperamos que os resultados melhorem. Contudo, na avaliação dos dados do primeiro trimestre, os resultados não acompanham.

Nos resultados de Janeiro torna-se evidente a alta % de repetições devido ao problema que comentámos. Em Fevereiro e Março este resultado já melhora sensivelmente.

Contudo, uma série de dados não "encaixam":

Interpretação dos dados produtivos do primeiro trimestre

O programa funciona como deve ser, de facto funciona como a maioria dos programas de gestão produtiva. A resposta às dúvidas colocadas é a seguinte:

Interpretação dos dados produtivos de meio ano

O benefício deste sistema de cálculo é que se obtêm resultados mais imediatos. Se tivessemos que esperar até ter os partos fechados de um determinado lote para saber a taxa de partos, teríamos evidência do resultado ao fim de praticamente 3 meses.

Esta forma de calcular não oferece demasiados problemas quando a exploração tem um volumen similar de cobrições, partos e desmames mês a mês (explorações que funcionam em bandas semanais) e onde os lotes são homogéneos.

Contudo, em explorações que funcionam em bandas superiores a uma semana e sobretudo no caso das bandas a cada 5 semanas (com o máximo intervalo de tempo entre bandas), este tipo de análise gera problemas de interpretação de resultados.

Uma possível solução está em trabalhar com períodos mais longos de tempo, de forma a que estas flutuações sejam compensadas e a informação resulte mais fiável

Agora entendemos o porquê dos altos e baixos que se observam. Por exemplo, em Maio aparecem 38% de repetições, porque é um mês em que se cobriram poucas porcas (13), 5 delas já eram repetições (procedentes das 57 cobertas em Abril!). Por contra, em Junho baixam as repetições para 3,7% porque estamos cobrindo um lote grande (54 porcas) e só repetem 2 (porque em Maio foram cobertas poucas porcas…).

Contudo, os resultados reflectidos ao cabo de meio ano não são os que esperávamos. As cobrições estão a funcionar bem, as porcas entram bem em cio, temos poucas perdas durante a gestação e estão-se a desmamar 9,85 leitões/parto. Porque temos apenas 18,75 desmamados/porca – ano? Que está a falhar?

Interpretação dos dados produtivos de 5 meses

Nos resultados de meio ano verificamos que temos um mês fraco em cada 5, que correspondem aos meses em que há poucas porcas desmamadas (Janeiro e Junho). Isto é lógico dado que o intervalo de cobrições é de 35 dias, pelo que em aproximadamente 1 mês de cada 5, podemos encontrar-nos praticamente sem desmames, cobrições ou partos.

O problema do período que estamos a analisar é que com 6 meses de análise, temos 2 meses “maus” e 4 “bons”. A solução seria analisar períodos de 5 meses, onde só calhe um período “mau” de cada 5, como corresponde.

Analisando 5 meses, os resultados aproximam-se mais da realidade. Os resultados ainda não são demasiado bons (20,81 desmamados/porca – ano) mas isto é fruto de:

A evolução constata-se ao analisar um ano inteiro, onde os dados já se foram colocandoo no seu lugar ao analisar um amplo período de tempo. Agora sim, os resultados correspondem mais com o que vemos na exploração.

Um reparo, dissemos que a cada 5-6 meses deveria haver um mês com a produtividade penalizada. Contudo, desde Julho até Dezembro, em nenhum mês a produtividade falha. Porque será;?

Interpretação dos dados produtivos de 10 meses

E é que já o dissemos antes, o ideal em bandas de 5 semanas é analisar períodos múltiplos de 5 meses, senão a informação pode gerar erros, inclusive com períodos longos de tempo!

Na análise de 10 meses ainda obtemos informação mais fiável, agora com 8 meses “bons” e 2 maus (Janeiro e Junho).

Conclusão: Em explorações que funcionam em bandas, deve-se prestar atenção à interpretação de resultados em tabelas que mostram a evolução mês a mês. Para solucionar este problema, devem-se analisar períodos langos de tempo que coincidam com o intervalo entre bandas. Outra opção é gerar uma tabela que em vez de trabalhar por meses, trabalhe com períodos de tempo que possamos fixar. Assim por exemplo, em bandas de 3 semanas, analisaríamos períodos de tempo de 3 semanas, em bandas de 4, períodos de 4 semanas e em bandas de 5, de 5 semanas.

Interpretação dos dados com períodos de 5 Semanas

Conclusão: Ao adaptar o período de análise ao intervalo de tempo entre bandas (5 semanas), os resultados tornam-se mais homogéneos, inclusive com períodos curtos. Esta es provavelmente a melhor solução, mas ainda devemos ter em conta que ao estar a desmamar aos 28 dias, 3 bandas encontram-se separadas 5 semanas entre si e a 4ª banda ficará distanciada em 6 semanas, o que a longo prazo também provocará alterações nos resultados.

Comentários

Esta maneira de calcular não provoca excessivos problemas em explorações com um número muito constante de cobrições, partos e desmames ao longo de cada mês, algo que sucede em explorações que funcionam em bandas semanais (sempre e quando não apresentem altos e baixos nestes parâmetros).

Contudo, em explorações que funcionam em bandas, a constância mês a mês compromete-se, o que altera os resultados. Uma possível solução está em trabalhar com períodos mais longos de tempo, mas ainda assim deve ter-se em conta o intervalo entre bandas ao definir o período.

No final, o que determina o número de desmamados por porca/ano em cada mês é o total de leitões desmamados. Se se desmamam muitos, o resultado para esse mês será bom (neste caso, é o que sucede nos meses de Fevereiro, Março, Abril e Maio).

Contudo, nesta exploração, devido a que o intervalo entre cobrições é de 5 semanas, os partos e os desmames também ocorrem a cada 5 semanas. Nesta situação, a cada 5 meses, temos um mês onde não temos porcas (ou temos poucas) sendo desmamadas, cobertas ou paridas. É o que sucede em Janeiro e em Junho (poucos desmamados = desmamados/porca - ano baixos).

Neste caso estamos subestimando a produtividade, ao estarmos a interpretar um período de tempo de 6 meses, com 2 meses "maus" e 4 "bons".

O que podemos fazer é analisar 5 meses, com o que os resultados se aproximam mais da realidade. Temos um mês "mau" e 4 "bons", que já é o normal.

Assim pois, devemos analisar períodos que encaixem com o intervalo entre bandas do nosso sistema produtivo (neste caso de 5, 10, 15 meses...).

Outra opção seria em vez de trabalhar por meses, trabalhar com períodos de tempo que se correspondam com o intervalo entre bandas. Assim por exemplo, em bandas de 3 semanas, analisaríamos períodos de tempo de 3 semanas, em bandas de 4, períodos de 4 semanas e em bandas de 5, de 5 semanas.

Desta forma também se obtêm resultados sem tantos altos e baixos dentro de cada período, algo que pode gerar confusão e mal-entendidos, inclusive analisando períodos longos de tempo.