A Markov sow herd model for on-farm decision support

El sector porquí Espanyol ha sofert recentment profuns canvis degut bàsicament al'augment de la competència i al procés de globalització econòmica. Ademes, elsavenços tecnológicos i el grau creixent d'especialització en el sector afavoreixen eldesenvolupament i l'adopció de eienes avançades per a la pressa de decisions. Enaquest context, l'objectiu d'aquesta Tesi ha estat formular i implementar un modeldinàmic estocàstic del comportament productiu d'un remat de truges, basat enprocessos de decisió Markovians i capaç d'ésser utilitzat en condicions reals. Lafinalitat del model és representar alternatives de maneig reproductiu i de reposició enexplotacins porcines per assistir als grangers, tècnics i gerents en la pressa dedecisions en granja.El model de decisió semi-Markovià i el Markovià que s'en deriva del primer handemostrat ser models útils per la representació de les estratègies productives demaneig reproductiu i de la reposició. La disponibilitat de dades de camp de grangesindividuals ha permès la validació del model en situacions reals. La validació ha servittambé per mostrar com el model no pot ser aplicat indiscriminadament a qualsevolgranja, prèviament s'ha d'assegurar l'ajust del model a les condicions concretes decada explotació. També s'ha ficat de manifest que quan el model s'utilitza per acalcular l'estructura de la població a l'equilibri no és necessari que la matriu detransició representi el pas de temps constant, la qual cosa ha permès treballar ambtransicions associades als estats biològics que són més fàcils d'estimar (embeddedMarkov process), ademes, proporcionen estalvis computacionals que permeten unaavaluado més ràpida d'alternatives de maneig reproductiu i la implementaciód'algorismes d'optimització pel problema de la reposició més eficientes.La implementació del model de decisió semi-Markovià dins d'un sistema d'ajut a lapressa de decisions (DSS: Decision Support Systems) ha mostrat l'ús potencial delmodel en granja. El desenvolupament del DSS ha facilitat la disponibilitat d'un modelcomplex com el presentat a potencials usuaris menys especialitzats. El DSS permet algranger avaluar a peu de granja diferentes alternatives productives, analitzar lasensibilitat dels paràmetres que consideri crítics i optimitzar la política de reposició.Ademes, la integració del DSS en un sistema de gestió informatitzat (BDporc®2)facilita la difusió del DSS en empreses de producció porcina i també l'obtenció denoves variables com el número de serveis por monta, la detecció de zels, la deteccióde la gestació, instalacions, etc, que poden ajudar a incrementar la precisió delsresultats. El disseny sofisticat del interface del DSS ha millorat la interpretació delsresultats del model que no sempre és inmediata. La incorporació de l'anàlisi desensibilitat permet estudiar i profunditzar en els components crítics del model quesovint resulta més important que l'obtenció d'un resultat precis. Finalment, el model deremat formulat de forma flexible, és capaç d'adaptar-se a diferents propòsits ambcanvis mínims, la qual cosa contribueix a una millor comprensió dels efectes dediferentes alternatives de maneig reproductiu sobre la millora de la eficiènciaeconòmica de tot el sistema productiu.El sector porcino en España ha sufrido recientemente profundos cambios debidobásicamente al aumento de la competencia y al proceso de globalización económica.Además, los avances tecnológicos y el creciente grado de especialización en el sectorfavorecen el desarrollo y la adopción de herramientas avanzadas para la toma dedecisiones. En este contexto, el objetivo de esta Tesis es presentar la formulación e¡mplementadón de un modelo dinámico estocástico del comportamiento productivo deun rebaño de cerdas, basado en procesos de decisión Markovianos y capaz de serusado en condiciones reales. La finalidad del modelo es representar alternativas demanejo reproductivo y de reposición en explotacines porcinas para asistir a granjeros,técnicos y gerentes en la toma de decisiones en granja.El modelo de decisión semi-Markovianos y el Markoviano que deriva del primero handemostrado ser modelos útiles en la representación de las estrategias productivas demanejo reproductivo y de la reposición. La disponibilidad de datos de campo degranjas individuales ha permitido la validación del modelo en situaciones reales. Lavalidación ha servido también para mostrar como el modelo no puede ser aplicadoindiscriminadamente en cualquier granja, previamente se asegurar el ajuste delmodelo a las condiciones concretas de cada explotación. También se ha puesto demanifiesto que cuando el modelo se utiliza para calcular la estructura de la poblaciónen equilibrio no es necesario que la matriz de transición represente de paso de tiempoconstante, con lo cual ha sido posible trabajar con transiciones asociadas a losestados biológicas que son más fáciles estimar (embedded Markov process), además,proporcionan ahorros computacionales que permiten una evaluación más rápida dealternativas de manejo reproductivo y la implementación de algoritmos de optimizaciónpara el problema de la reposición más eficientes.La implementación del modelo de decisión semi-Markoviano dentro de un sistema deayuda a la toma de decisiones (DSS: Decision Support Systems) ha mostrado el usopotencial del modelo en granja. El desarrollo del DSS ha facilitado la disponibilidad deun modelo complejo como el presentado a potenciales usuarios menos especializados.El DSS permite al granjero evaluar a pie de granja diferntes alternativas productivas,analizar la sensibilidad de los parámetros que considere críticos y optimiza la políticade reposición. Además, la integración del DSS en un sistema de gestión informatizado(BDporc®3) facilita la difusión del DSS en empresas de producción porcina y tambiénla obtención de nuevas variables como el número de servicios por monta, la detecciónde celos, la detección de la gestación, instalaciones, etc, que pueden ayudar aincrementar la precisión de los resultados. El diseño sofisticados del interface del DSSha mejorado la interpretación de los resultados que no siempre es inmediata. Elanálisis de sensibilidad incorporado permite estudiar y profundizar en los componentescríticos del modelo que a menudo resulta más importante que el disponer de unresultado preciso. Finalmente, el modelo de rebaño formulado de forma flexible, escapaz de adaptarse a distintos propósitos con cambios mínimos, lo que redunda enuna mejor compresión de los efectos de diferentes alternativas de manejo reproductivoa fin de mejorar la eficiencia económica de todo el sistema productivo.Spanish pig sector has gone through a deep change during recent times, that is duebasically to the increase in competitiveness and the globalisation process of theeconomics. Furthermore, technological advances and the increasing degree ofspecialisation have maden possible the development and adoption of advanced toolsfor decision support. In this context, the objective of this Thesis has been to formulateand implement a dynamic estochastic model representing the productive behaviour ofa sow herd, based on Markov decision processes. The model was aimed to be used infield condicions to analyse different management alternatives on reproduction andreplacement, supporting farm managers in the decision-making process.The semi-Markovià decision model and the derived Markov decision model (embeddedMarkov process) have demonstrated to be useful in the representation of managementalternatives on reproduction and replacement. The availability of data from individualfarms has allowed the validation of the model in real situations. The validation also hasserved to show how the model can not be applied indiscriminately on any farm.Previously, it has been required to assess the fit of the model in specific farmconditions. Also, it is shown that when the model has been used to calculate thepopulation structure at equilibrium was not necessary a transition matrix being timestep constant. Instead have been possible to consider transitions associated tobiological states that are easier to estimate, more precise and provided computationaltime savings. Hence the model, as it was formulated, allowed a faster evaluation ofmanagement alternatives on reproduction and an efficient impleemntation of algorithmsto optimise replacement policies.The implementation of the semi-Markov model into a DSS (DSS: Decision SupportSystems) has shown the potential on-farm use of the model. The development of theDSS makes easier the availability of complex models to less specialised users. TheDSS allows the farm manager to evaluate on-farm different management alternativeson reproduction and optimise replacement decisions. Moreover, the integration of theDSS in a management information system (BDporc®1) makes easier the spreading of itover swine enterprises, as well the obtention of new variables like the number ofservices by mating, heat detections, pregnancy detection, facilities, etc, can help toincrement model precision. The sophisticated dessign of the DSS interface hasimproved the interpretation of the model results, that not always is right direct. Theaddition of sensitivity análisis capability provided insight about the impact of changes incritical components of the model, that quite often result in a more interest than a singleprecise result. Finally, the sow herd model formulated in a flexible way, was able to beadapted to différents goals with minimum changes, thus it contribute to improve theknowledge about the effect of different management alternatives on overall economicefficiency of the system