Models under uncertainty to support sow Herd management in the context of the pork supply chain

En els últims anys s'ha observat un canvi radical en l'estructura del sector porcí.Les explotacions porcines estan sent cada vegada més especialitzades i la grandàriade les seves operacions ha anat en augment. A més, les explotacions porcinesmodernes estan tendint a integrar i coordinar les seves operacions en Cadenes desubministrament del sector porcí (PSC en anglès). L'objectiu general de la tesi vaser formular un conjunt de models per a donar suport a la gestió del ramat de trugesreproductores i la producció de garrins dintre d'un context de cadena desubministrament, donant respostes pràctiques a preguntes rellevants sovintpreguntades per qui prenen les decisions. Així les principals decisions estratègiquesi tàctiques relacionades amb la gestió del ramat de truges reproductores i laproducció de garrins en un context de cadena de subministrament (PSC) van serconsiderades.Bàsicament quatre models sota incertesa van ser desenvolupats. El primer va ser laformulació d'un programa lineal d'un model semi-Markovià per al disseny de lesinstal·lacions de granges. Es va mostrar que la distribució del ramat basada enestats fisiològics i moviments entre instal·lacions fou útil pel càlcul dels espaisnecessaris per a cada instal·lació. La formulació va considerar les recentsregulacions de la Unió Europea relacionades amb el benestar animal i el cost de lesinstal·lacions. Continuant amb aspectes relacionats amb el benestar animal, es vadesenvolupar un marc per a la integració dels senyals clínics dintre d'un model dereemplaçament. Aquest model correspon a un procèss Markovià jeràrquic multinivell,que a més realitza una actualització de dades a través de xarxes Bayesianas.Els resultats van mostrar com la incorporació dels senyals clínics en els models dereemplaçament ha dut a millors polítiques de selecció a través d'una eficientdetecció de truges reproductores febles en el ramat. Els dos models següentsformulats sota un horitzó temporal finit han mostrat la distribució o estructura delramat evolutionant cap a l'estat estable. Variacions temporals en paràmetres opertorbacions transitòries van ser representades a través de models d'horitzó finiton diferents escenaris van capturar la incertesa del sistema. L'ús de Programació lineal va permetre explícitament incorporar restriccions de ramat més fàcilment queen una formulació amb Processos de decisió de Markov. Finalment el model deprogramació estocàstica de dues etapes amb recurs va mostrar ser una eina factibleper a tractar amb la incertesa del sistema a través d'escenaris. Beneficis addicionalsvan ser la compra de verres, la planificació de la producció i decisions dereemplaçament, tot sota un esquema d'horitzó de temps rodant.Avui dia, amb l'actual estructura del sector, és raonable pensar en models capaçosde resoldre amb major precisió els problemes que afecten a dos o més etapes de lacadena, i integrar-los a tots en algun sistema d'informació, amb la finalitat demillorar la gestió global de la cadena. Els models presentats en aquesta tesi sóneines adequades per a plantar cara a les principals decisions estratègiques itàctiques de la gestió del ramat de truges reproductores i la producció de garrins enun context de PSCEn los últimos años se ha observado un gran cambio en la estructura del sectorporcino. Las explotaciones porcinas están siendo cada vez más especializadasmientras que el tamaño de sus operaciones ha ido en aumento. Además, estántendiendo a integrar y coordinar sus operaciones en cadenas de suministro (PSC eninglés). Así, el objetivo general de la tesis fue formular un conjunto de modelospara apoyar la gestión del rebaño de cerdas reproductoras y la producción delechones dentro de un contexto de cadena de suministro, dando respuestas prácticasa preguntas relevantes a menudo questionadas por quienes toman las decisiones.De ahí que, las principales decisiones estratégicas y tácticas relacionadas con lagestión del rebaño en un contexto de cadena (PSC) fueron consideradas.Básicamente, cuatro modelos bajo incertidumbre fueron desarrollados. El primeroformula un programa lineal de un modelo semi-markoviano para el diseño de lasinstalaciones de granjas. Se mostró que la distribución de la manada basada enestados fisiológicos y movimientos entre instalaciones es útil para el cálculo de losespacios necesarios para cada instalación. La formulación consideró las recientesregulaciones de la Unión Europea relacionadas con el bienestar animal, además delcoste de las instalaciones. El segundo modelo desarrolló un marco para laintegración de las señales clínicas dentro de un modelo de reemplazamiento. Laformulación corresponde a un proceso Markoviano jerárquico multi-nivel, conactualización de datos a través de redes Bayesianas. Los resultados mostraroncómo la incorporación de las señales clínicas ha llevado a mejores políticas deselección a través de una eficiente detección de cerdas débiles en el rebaño. Lossiguientes dos modelos son formulados bajo un horizonte de tiempo finito ymuestran la distribución o estructura del rebaño moviéndose hacia el estadoestable. Las variaciones temporales en parámetros o perturbaciones transitoriasfueron incorporadas a través de modelos de horizonte finito donde diferentesescenarios representaron la incertidumbre del sistema. El uso de Programaciónlineal permitió explícitamente incorporar restricciones de rebaño más fácilmenterespecto a la formulación con Procesos de decisión de Markov. Finalmente el modelo de programación estocástica de dos etapas con recurso mostró ser unaherramienta factible para tratar con la incertidumbre del sistema a través deescenarios. Beneficios adicionales fueron la programación de cerdas jóvenes, laplaneación de la producción y decisiones de reemplazo, todo bajo un esquema dehorizonte de tiempo rodante.Hoy en día, con la actual estructura del sector, es razonable pensar en modeloscapaces de resolver con mayor precisión los problemas que afectan a dos o másetapas de la cadena, e integrarlos a todos en algún sistema de información, con elfin de mejorar la gestión global de la cadena. Por lo que los modelos presentadosen esta tesis son herramientas adecuadas para hacer frente a las principalesdecisiones estratégicas y tácticas de la gestión del rebaño de cerdas reproductoras yla producción de lechones en un contexto de cadena de suministro.A noticeable change in the structure of the Spanish pork sector has been observedin recent years. Pig farms have become more and more specialized and the size oftheir operations has been increasing. Moreover, modern pig farms have tended tointegrate and coordinate their operations into Pork Supply Chain (PSC). Thus, theoverall aim of this thesis was to formulate a set of models to support sow herdmanagement and piglet production in a pork supply chain context, giving practicalanswers to relevant questions often asked by decision makers. Hence, the mainstrategic and tactical decisions regarding sow herds and piglet productionmanagement in a pork supply chain context were considered.Basically, four models under uncertainty were developed. The first one was a linearprogramming formulation of a semi-Markov model to design pig facilities. Itshowed that herd distribution based on physiological states and movementsbetween facilities were useful to calculate the room needs for each sow facility.The formulation considers recent EU regulations regarding animal welfare and theimpact on economic cost of housing facilities. Ongoing with animal welfare issues,a framework for the integration of clinical signs into a sow replacement model wasdeveloped. The sow replacement model used in the framework was a multi-levelhierarchical Markov process using Bayesian updating. The results showed how theincorporation of clinical signs in sow replacement models led to better cullingpolicies through more efficient detection of the weakest sows in the herd. The nexttwo models formulated under finite time horizon showed the herd distribution orstructure moving to the steady state. Temporary shocks in parameters or transitoryperturbations were better represented by finite time horizon models wherescenarios collected part of the uncertainty of the system. The use of LinearProgramming led to incorporate herd constraints more easily than in a MarkovDecision Process. Finally the two-stage stochastic programming model withrecourse showed to be a suitable tool to deal with the uncertainty of the systemthrough scenarios. Additional benefits for practical purpose were the scheduling of purchasing of gilts, planning piglet production and replacement policy, all under arolling time horizon scheme.Nowadays, with the current structure of the sector, it is reasonable to think aboutmodels capable of solving more accurately problems involving two or more stagesof the chain, and integrating them all together in some information system, in orderto improve the management of the PSC. Hence the models presented in this thesisare suitable tools to deal with main strategic and tactical decisions in sow herdsproducing piglets in a general PSC context