Benchmarking de las granjas porcinas españolas: nuevos parámetros de referencia

Abstract

El sector porcino es uno de los pilares fundamentales de la producción animal en España, siendo el tercer mayor productor mundial de carne de cerdo y el primero en Europa. Su importancia económica y su papel en la producción alimentaria global exigen una continua evolución hacia la mejora de la eficiencia, el bienestar animal y la sostenibilidad. La producción porcina enfrenta desafíos importantes, como el aumento de la prolificidad de las cerdas, la reducción de la mortalidad de los lechones, la reducción del consumo de medicamentos y la implementación de sistemas más sostenibles y eficientes. En este contexto, a lo largo de cuatro capítulos, la presente tesis doctoral propone y estudia nuevos parámetros de referencia, utilizando la metodología de benchmarking, con el objetivo de optimizar el rendimiento de las granjas, mejorar la supervivencia de los lechones, reducir el uso de medicamentos y aumentar la eficiencia de las cerdas reproductoras. En el capítulo 1, se aborda la supervivencia predestete de los lechones en granjas de cerdas de capa blanca. Los resultados del estudio muestran una relación negativa entre la tasa de supervivencia y la prolificidad, de modo que los partos más prolíficos tienden a tener una menor supervivencia. En particular, el estudio muestra que es necesario prestar especial atención a las cerdas y camadas de tercer y cuarto parto, que son las más prolíficas y presentan las menores tasas de supervivencia. Estos resultados confirman que un gran tamaño de camada puede ser considerado un factor de riesgo tanto para la supervivencia de los lechones como para su bienestar. El estudio establece como objetivo alcanzar una tasa de supervivencia mínima del 88,5% de los lechones nacidos vivos y del 83,2% de los nacidos totales. Además, los modelos de regresión desarrollados permiten predecir la supervivencia y establecer objetivos específicos de mortalidad predestete a nivel de granja. El capítulo 2 presenta una calculadora como herramienta rápida de evaluación del manejo e higiene para lechones destetados, que permite evaluar diez aspectos o grupos de prácticas (índices) claves en el lechón destetado. Cada índice puntúa sobre 10 y el conjunto puede llegar a un máximo de 100; lo que supondría un manejo perfecto. La puntuación global media obtenida en las 23 granjas evaluadas fue de 56,12 sobre 100; destacando deficiencias en áreas críticas como la bioseguridad, la capacitación del personal, y el manejo de la temperatura y ventilación, factores que resultan esenciales para reducir el consumo de medicamentos y mejorar la eficiencia productiva. Las correlaciones obtenidas entre los índices, los resultados productivos y el consumo de medicamentos, validan la utilidad de esta calculadora. Así, las granjas con mejores puntuaciones mostraron menores costes de producción, menor mortalidad de los lechones destetados y menor consumo de medicamentos. Índices como la bioseguridad, el manejo por lotes y el manejo predestete se correlacionaron de manera significativa con la productividad y los gastos en medicamentos, lo que demuestra la importancia de mejorar estas prácticas para reducir el uso de medicamentos sin afectar negativamente la salud y productividad de los lechones. Esta calculadora es útil para evaluar las prácticas de manejo, identificando áreas específicas de mejora, permitiendo la comparación entre granjas y evaluar su manejo, para optimizar la salud y el bienestar de los lechones, al tiempo que en las granjas se incrementa la sostenibilidad y la eficiencia. El capítulo 3 se centra en el estudio del síndrome de la segunda camada (SSC) en la cerda ibérica, caracterizado por un tamaño de la camada en el segundo parto igual o inferior al del primer parto. La cerda ibérica es una raza de baja prolificidad, que se ve afectada por el SSC en el 56,63% de las cerdas, superando los porcentajes observados en otras razas porcinas. Además, casi el 17% de las cerdas ibéricas pierden tres o más lechones en su segundo parto, lo que subraya la gravedad del síndrome en esta raza y en las granjas estudiadas. Reducir la incidencia de este síndrome es clave para mejorar la eficiencia reproductiva de la cerda ibérica, puesto que existe una relación lineal entre la prolificidad en el primer parto y la incidencia del SSC; de manera que un mayor tamaño de camada en el primer parto aumenta la probabilidad de una reducción de la prolificidad en el segundo parto. A partir de este estudio, se propone que para maximizar el rendimiento y evitar la eliminación prematura de cerdas, se evalúen factores de riesgo asociados al SSC, como la edad al primer parto, la duración de la lactación y el intervalo destete celo. Por último, el capítulo 4 se centra en el estudio de la estructura censal de las granjas de cerdas reproductoras de capa blanca y su impacto en la productividad, identificando qué tipo de estructura censal (EC) es la más adecuada; además de analizar la evolución de la estructura y la productividad a lo largo de tres años. Para ello, se propone la clasificación de las granjas en función del valor del coeficiente "a" de la función cuadrática de la distribución por número de partos del censo de cerdas reproductoras, identificando tres tipos de estructura censal: EC1, con una tendencia convexa y un mayor porcentaje de cerdas en partos intermedios (3er a 5º); EC2, con tendencia lineal y manteniendo una disminución constante en el porcentaje de cerdas; y EC3, con una tendencia cóncava y un mayor porcentaje de cerdas en los últimos partos (6o a ≥8o). Las granjas con EC1 presentan los mejores resultados productivos en el primer año analizado y en los dos años siguientes; seguidas de las granjas con EC2, con una productividad intermedia, y de las granjas con EC3, con los peores resultados en los tres años de estudio. Esto destaca la importancia de mantener una alta proporción de cerdas en partos intermedios para maximizar la eficiencia productiva de las granjas a lo largo del tiempo. Además, el análisis de la evolución de la estructura del censo reveló que las granjas con EC2 fueron las más estables en los tres años de estudio, mientras que las granjas con EC1, a pesar de lograr los mejores resultados de productividad, mantuvieron una estabilidad moderada; siendo las granjas con EC3 las menos estables. Así, para lograr una mayor estabilidad de la estructura censal recomendada (EC1), se propone minimizar la pérdida de cerdas en los primeros ciclos, con criterios de reemplazo basados en el rendimiento, evitando la eliminación temprana y maximizando el potencial productivo de las cerdas hasta el quinto parto. En conjunto, los parámetros de referencia y la herramienta de evaluación desarrollados en esta tesis promueven una mejora integral de la eficiencia de la producción porcina, abordando aspectos cruciales como la sostenibilidad, el uso de medicamentos y el bienestar animal. Estas propuestas no solo buscan mejorar la productividad del sector, sino que también promueven un uso más eficiente de los recursos, y responden a las crecientes demandas sociales de producciones más sostenibles.

The pig sector is one of the fundamental pillars of animal production in Spain, being the third-largest producer of pork in the world and the largest in Europe. Its economic importance and role in global food production require a continuous evolution toward improving efficiency, animal welfare, and sustainability. Pig production faces significant challenges, such as increasing sow prolificacy, reducing piglet mortality, lowering medication use, and implementing more sustainable and efficient systems. In this context, this doctoral thesis, structured across four chapters, proposes and studies new reference parameters using the benchmarking methodology with the goal of optimizing farm performance, improving piglet survival, reducing medication use, and enhancing sow efficiency. Chapter 1 addresses preweaning piglet survival in commercial sow- breeding farms. The results of the study show a negative relationship between the survival rate and prolificacy, such that more prolific litters tend to have lower survival rates. Specifically, the study shows the need to pay special attention to sows and litters in their third and fourth parities, which are the most prolific but present the lowest survival rates. These findings confirm that large litter sizes can be considered a risk factor for both piglet survival and welfare. The study sets a target of achieving a minimum survival rate of 88.5% for piglets born alive and 83.2% for piglets total born. Additionally, the developed regression models allow for predicting survival and setting specific preweaning mortality targets at the farm level. Chapter 2 presents a quick scan assessment tool (calculator) for post-weaning piglet management and hygiene, allowing the evaluation of ten key aspects or groups of practices (indices) for weaned piglets. Each index scores out of 10, with a maximum possible score of 100, representing perfect management. The average overall score in the 23 farms evaluated was 56.12 out of 100, highlighting deficiencies in critical areas such as biosecurity, farm stockmen training, and the management of temperature and ventilation—factors essential for reducing medication use and improving production efficiency. The correlations found between the indices, productive outcomes, and medication consumption validate the usefulness of this calculator. Farms with better scores showed lower production costs, lower weaned piglet mortality, and reduced medication use. Indices such as biosecurity, batch management, and pre-weaning management were significantly correlated with productivity and medication expenses, demonstrating the importance of improving these practices to reduce medication use without negatively impacting piglet health and productivity. This calculator is useful for evaluating management practices, identifying specific areas for improvement, comparing farms, and optimizing piglet health and welfare while increasing farm sustainability and efficiency. Chapter 3 focuses on the study of second litter syndrome (SLS) in Iberian sows, characterized by a second litter size that is equal to or smaller than the first litter. The Iberian sow is a low-prolificacy breed, with 56.63% of sows affected by SLS, exceeding the percentages observed in other breeds of sows. Additionally, nearly 17% of Iberian sows lose three or more piglets in their second litter, underlining the severity of the syndrome in this breed and in the studied farms. Reducing the incidence of this syndrome is key to improving the reproductive efficiency of the Iberian sow, as there is a linear relationship between prolificacy in the first parity and the incidence of SLS, with a larger litter size in the first parity increasing the likelihood of a reduction in prolificacy in the second. Based on this study, it is recommended that to maximize performance and avoid premature sow culling, risk factors associated with SLS, such as age at first farrowing, lactation length, and weaning-to-estrus interval, should be evaluated. Finally, Chapter 4 focuses on the study of the herd structure of commercial sowbreeding farms and its impact on productivity, identifying the most suitable herd structure (HS), and analyzing the evolution of structure and productivity over three years. The study proposes classifying farms based on the value of the "a" coefficient from the quadratic function of the parity distribution of the sow herd census, identifying three types of herd structure: HS1, with a slightly concave-downward trend and a higher proportion of sows in intermediate parities (3rd to 5th); HS2, with a trend that is close to a straight line, and a gradual decrease in the percentage of sows from 1st to 8th parity; and HS3, with an upward concave trend and higher proportion of sows in later parities (6th to ≥8th). Farms with HS1 showed the best productive results in the first analyzed year and the following two years; followed by HS2 farms, with intermediate productivity, and HS3 farms, with the worst results over the three years of study. This highlights the importance of maintaining a high proportion of sows in intermediate parities to maximize the long-term productive efficiency of farms. Additionally, the analysis of herd structure evolution revealed that HS2 farms were the most stable over the three years of study, while HS1 farms, despite achieving the best productivity results, maintained moderate stability, with HS3 farms being the least stable. Thus, to achieve greater stability in the recommended herd structure (HS1), it is suggested to minimize sow losses during the early parities, with replacement criteria based on performance, avoiding early culling, and maximizing the productive potential of sows until the fifth farrowing. Overall, the reference parameters and assessment tool developed in this thesis promote a comprehensive improvement in the efficiency of pig production, addressing crucial aspects such as sustainability, medication use, and animal welfare. These proposals not only seek to improve sector productivity but also promote more efficient resource use and respond to the growing societal demands for more sustainable production systems.