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Atualmente existe uma grande variedade de programas de gestão de dados no mercado e praticamente todas as granjas utilizam um destes programas diariamente. Apesar da utilização continuada e generalizada destes programas, nem todos os envolvidos estão conscientes da importância da confiabilidade da coleta de dados que posteriormente introduzimos no programa.
Imprecisões mais comuns na coleta de dados
Todas as granjas registam corretamente o número de leitões desmamados, o dado produtivo mais importante. A partir daí, nem todas as granjas têm a mesma confiabilidade na coleta de dados. Alguns dos erros mais comuns são:
- Não registrar todos os natimortos.
- Registrar nascidos muito fracos como natimortos.
- Não registrar as perdas de leitões lactantes e/ou suas causas.
- Reportando incorretamente as causas da perda de leitões
- Não anotar as adoções de leitões entre matrizes
- Combinar as leitegadas e depois anotar as que nasceram.
- Coletar dados dois ou três dias após o parto, anotando os leitões presentes naquele momento.
- Não registrar ou registrar incorretamente os motivos da remoção das matrizes (por exemplo, fêmeas abatidas por claudicação são registradas como mortas).
- Não excluir da base de dados as matrizes abatidas ou eliminadas (“fêmea fantasma”).
Razões mais comuns para coleta incorreta de dados
Na grande maioria dos casos, os erros que detectados ao inserir dados não são intencionais; os responsáveis simplesmente não estão conscientes da importância da confiabilidade dos dados. Estes seriam os motivos mais comuns:
- Protocolos de coleta de dados herdados de gestores anteriores.
- Economizando tempo em tarefas de gerenciamento.
- Os bônus de produtividade não foram projetados de maneira ideal.
- A própria exigência dos colaboradores em apresentar os melhores resultados possíveis.
- Não registrar dados imediatamente (automática ou manualmente)
- Fraca formação sobre a importância da coleta correta de dados.
- Falta de diretrizes claras ao registrar dados.
A importância da confiabilidade da coleta de dados
Para melhorar os resultados produtivos da granja devemos identificar os pontos com maior potencial de melhoria, e para isso é fundamental que a confiabilidade dos dados introduzidos nos permita identificar esses pontos críticos.
Vejamos apenas alguns exemplos:
Se quisermos melhorar os leitões desmamados por parto, teremos que avaliar se é mais viável reduzir as perdas de lactação ou aumentar os nascidos vivos (figura 1).
- Para aumentar o número de nascidos vivos teremos de avaliar se o ponto crítico de melhoria é aumentar o total de nascimentos ou reduzir os natimortos.
- Se nem todos os natimortos forem registados, poderíamos pensar que o problema é a falta de nascimentos totais (e reveríamos os protocolos de gestão durante a inseminação) quando talvez o problema esteja localizado num excesso de natimortos e o que deveríamos rever são os protocolos de gestão durante os partos.
- Se os nascidos fracos (baixa viabilidade) fossem registrados como natimortos, acreditaríamos que o problema é a falta de nascidos vivos e estaríamos reduzindo o percentual real de perdas de lactação.
- Se as adoções de leitões não forem registadas, será mais difícil identificar matrizes cujos leitões em lactação morrem repetidamente e quem deve ser abatido. Como estas matrizes acabam desmamando leitões recebidos de outras fêmeas, o seu fraco desempenho pode passar despercebido.
- Se interrompermos matrizes com muitas repetições, mas não apontarmos a causa da baixa, será mais difícil identificar e resolver casos de baixa taxa de partos.
- Se houver um excesso de leitões com mais de 15 dias que morreram por esmagamento, é quase certo que temos um problema de corrente de ar nas salas de maternidade (ou salas muito frias ou escamoteadores muito quentes). Mas para detectá-lo devemos registar as perdas de leitões, com o seu real motivo e data.
- Se eu não registrar corretamente as matrizes retiradas da granja e descadastrá-las do programa, teremos “fêmeas fantasmas”, fêmeas que não estão mais presentes na granja, mas que o programa ainda considera em seus cálculos. Esses animais geram um aumento de DNP (dias não produtivos) e nos farão perder muito tempo procurando qual poderia ser o problema.
Como detectar casos de baixa confiabilidade na coleta de dados
Nem sempre é fácil poder afirmar com total certeza que a coleta de dados numa granja não é tão confiável como deveria ser, mas estes são alguns dos sinais que nos ajudam a detectá-la:
- Granjas entre as melhores da sua classe em perdas de lactação e, ao mesmo tempo, entre as piores em natimortos. Os nascidos vivos com baixa viabilidade estão sendo contados como natimortos?
- Granjas com poucos nascimentos totais e muito poucos natimortos. Eles estão registrando todos os natimortos?
- Granjas com uma curva total de nascimentos por parto muito plana (figura 2) Estão equalizando as leitegadas e depois pontuando?
- Distribuição de prolificidade. Existe um tamanho de leitegada com uma percentagem muito mais elevada (frequência superior a 25%) do que o restante dos tamanhos de leitegadas?
- Se analisarmos o desvio estatístico do total de nascidos, vivos e desmamados, o desvio do total de nascidos deveria ser maior que o de nascidos vivos e este maior que o de desmamados (figura 4). Isto nem sempre acontece em granjas com baixa confiabilidade na coleta de dados.
Conclusão
A utilização de programas de gestão proporciona inúmeras vantagens e utilidades como a elaboração de planilhas, bem como relatórios produtivos. Com base na análise dos dados de produção, poderemos detectar pontos críticos com potencial de melhoria, com o objetivo de aumentar a produtividade da granja, o que resultaria na redução dos custos de produção.
Para melhorar os resultados produtivos através da realização de auditorias técnicas eficazes, é essencial que os dados inseridos no programa de gestão reflitam fielmente o que realmente está acontecendo na granja.
