L'internet delle cose (suine..)(1/2)

Il nostro settore sta per ricevere una nuova rivoluzione che probabilmente arriverà prima di quanto si possa pensare; tra le ragioni, una molto semplice: ci raggiungono da altre faccie della nostra vita, che non quella "zootecnica" o "suinicola". Si tratta di una nuova gestione dell'informazione.

Questa rivoluzione è supportata da 4 concetti che nell'interagire tra di loro ridefiniranno molti aspetti della nostra attività e che sono:

1. La connettività-mobilità
2. La "nuvola"
3. Big Data o i grandi dati
4. Sistemi intelligenti dell'attività con nuovi strumenti d'analisi.

E perchè tutti questi concetti che sembrano alieni alla nostra produzione vanno a segnare l'evoluzione del settore nei prossimi anni? Perchè sono sufficientemente  maturi, sono sufficientemente economici e semplici per poter essere proposti alla nostra attività, e che inizierà come al solito da quegli allevatori con mentalità più aperta e professionale ( il che non necessariamente è correlato con la dimensione o la tipologia dell'attività).

Finora, quando si parla di gestione dei dati, in modo quasi incosciente, si pensa ai dati degli animali, e dentro questi dati quelli delle scrofe Questo è basicamente quello che si comprende come concetto e chi sa possono includere i dati economici, anche se sempre da un punto di vista proprio e interno ( ossia, in generale non si raccolgono, nè si analizzano, nè si condividono, ma qualcosa che va oltre la propria azienda, qualcosa come i dati delle scrofaie). Però tutto questo sta per cambiare rapidamente per due ragioni:

1. Oggi è ncessario lavorare in modo più dettagliato e preciso in altre aree associate ai dati produttivi dei suini (monitoraggio sanitario, controllo della biosicurezza, uso di antibiotici o del mangime, tra gli altri)
2. Iniziamo a disporre di macchine e dispositivi che generano dati in continuazione, senza l'intervento umano.

Quanto al primo punto, sia per questioni tecniche, di controllo di qualità interna, strategie aziendali o di filiera, la quantità e la frequenza dei dati gestiti vanno ad aumentare notevolmente. Questo determinerà uno sforzo del personale incaricato di ogni area, e se si utilizzano differenti sistemi per un determinato fine, dai classici fogli di carta, o agende, per la loro successiva trascrizione, utilizzo delle penne digitali, o di applicazioni web installate nei cellulari o tablets; tutte queste possono essere valide a seconda dell'obiettivo e dell'utente.

Però, chissà, il cambio più profondo sarà quello che arriverà dalla capacità nel generare dati continuamente e senza l'intervento dell'uomo ( che è quello che abbiamo chiamato "l'internet delle cose", tra i quali ci sono:

• Macchine elettroniche di alimentazione delle scrofe in gestazione attraverso il microchip
• Controllatori dell'alimentazione in lattazione secondo il consumo di mangime.
• Macchine che pesano i suini mentre questi mangiano, controllando così alimento e peso.
• Sensori di temperatura, umidità relativa, CO₂, consumo d'acqua e consumo elettrico
• Dispositivi di pesata a distanza attraverso tecnologia a  3D
• Analizzatori automatici della qualità seminale integrati all'IPad

Tutti questi dispositivi, che sono già sul mercato da qualche anno, generano una montagna di informazioni e dati, normalmente sottoutilizzati; per esempio le macchine per l'alimentazione elettronica delle scrofe gestanti, che solitamente sono usate solamente per sapere se una scrofa ha mangiato o meno.

DI fronte a questa situazione, i produttori ed i tecnici devono decidere rispetto al punto  I), se produrre dati o no; e rispetto al punto  II, dovranno decidere se utilizzare i dati già prodotti o no  (sono raccolti automaticamente e senza lavoro)). Per entrambe le domande la risposta  più probabile è:‘Si’ (SÍ , saranno prodotti e SÍ saranno usati). Per cui, meglio iniziare a pensare a come affrontare questo scenario con maggior efficienza e minor costo possibile.

Qualsiasi allevatore di suini (quasi possiamo dire, qualsiasi azienda produttiva)), dovrà affrontare il seguente schema (grafico 1) per una corretta gestione dei dati e di analisi della produttività.

Grafico 1. Ciclo di ottimizzazione della gestione dei dati.

Questo diagramma generalmente non è ottimizzato (non solo negli allevamenti piccoli, ma anche in quelli grandi si trovano molte lacune). Cosi è frequente che:

• i dati non si raccolgono bene (nè sono adeguati, nè hanno la frequenza adeguata)
• non si elaborano bene (per non disporre degli strumenti necessari - pachetto di software per suini per ogni situazione - o per non disporre di conoscenza o di tempo necessario)
• non generano reports attesi per tipo, per forma o per frequenza (molte volte arrivano tardi o in una forma impropria)
• non sono distribuiti bene (il report deve arrivare alla persone giuste, nel modo adeguato e nel momento opportuno, per esempio: una lista delle scrofe poco produttive da eliminare che raggiungono l'allevatore quando sono già state coperte, risulta completamente inutile)
• siano incomprensibili o che non si prendano decisioni che il rapporto "richiede"’, generalmente avviene per mancanza di tempo e mancanza di preparazione delle persone interessate nel prendere le decisioni. Pertanto, o non si prendono o le decisioni prese non sono adeguate, situzioni queste frequenti perchè manca nelle aziende la figura dell'"analista responsabile", che sarebbe l'incaricato di leggere i report produttivi e di applicare le misure necessarie. In altre parole, la mancanza di una figura di analista, ognuno cerca di dare il meglio di se stesso sul lavoro.

Le prime analisi di questa massa di dati (generati in modo automatico), rivelano informazioni di grande interesse finora sconosciute. Questo succede con i dati classici dei dati riproduttivi  (in PigCHAMP abbiamo potuto prevedere le performance della vita di una riproduttrice in base ai risultati del primo parto mediante un'analisi di mezzo milione di coperture realizzata in modo molto meticoloso -Lida, Piñeiro y Koketsu, 2015-),e sembra che accadrà anche con i dati generati dalle diverse macchine. Quando correttamente elaborati, e analizzati adeguatamente, mostrano tutto il valore ( informazione) nascosto. Il valore di queste informazioni è molto maggiore quanto si incrociano i dati provenienti da differenti fonti: per esempio, dati riproduttivi con i dati del sistema di alimentazione.  I nostri primi risultati, ancora non pubblicati, mostrano alcuni di questi effetti di grande importanza fino alla data non ancora descritta e che  saranno presentati prossimamente.