IDENTIFICANDO ÁREAS DE MEJORA PARA LA CRIANZA DE BECERRAS Y VAQUILLAS DE REEMPLAZO MEDIANTE EL EMPLEO DEL SISTEMA DE PROCESOS

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CRIANZA DE BECERRAS Y VAQUILLAS DE REEMPLAZO MEDIANTE EL EMPLEO DEL SISTEMA DE PROCESOS

La crianza becerras y vaquillas de reemplazo no es simple, porque está compuesta por una serie de etapas que afectan en diferentes grados su objetivo principal que es: obtener el mayor número de vaquillas sanas, que paran aproximadamente entre 22 y 24 meses de edad, que sirvan para el reemplazo de animales y para crecimiento del hato en producción, cuando sea el caso (Rodríguez et al., 2012). Adicionalmente, representa entre el segundo y tercer lugar de los costos de producción de los establos, aunado a que los productores no ven el retorno de su inversión hasta que las vaquillas comienzan a producir leche (Tozer y Heinrichs, 2001; Heinrichs et al., 2013).

Karla Rodríguez Hernández,Investigador Titular C del programa Leche del INIFAP Grado académico: PhD

En los establos lecheros del sistema intensivo de producción de leche se pueden observar edades al parto de hasta de 27 meses. Adicionalmente, la información de estas unidades de producción de leche no se encuentra organizada en procesos y su análisis como se realiza en la actualidad no permite asociarla de manera sistematizada a indicadores de desempeño del proceso (Rodríguez, 2019).

Tomando en cuenta lo anterior, es de vital importancia ofrecer a los productores, herramientas que les permitan identificar áreas de oportunidad y poder hacer más eficiente su crianza de reemplazos. El objetivo del presente estudio fue aplicar el sistema de procesos, una herramienta de administración de negocios adaptada por el INIFAP (Rodriguez et al., 2013), para ayudar a los productores a identificar, implementar y evaluar áreas de mejora que impacten positivamente en la crianza de becerras y vaquillas de reemplazo.

Metodología

Se colectaron datos en un establo del sistema intensivo de producción de leche de la Región Lagunera, para esto se realizó una encuesta de procesos para la crianza de becerras y vaquillas de reemplazo para determinar el número y tipo de mejoras o cuando fuera el caso reingenierías de proceso a realizar. El proceso de crianza de becerras y vaquillas de reemplazo en el establo del estudio fue dividido en 3 subprocesos: 1) nacimiento; 2) lactancia; y 3) crecimiento, este subproceso se consideró como finalizado cuando las vaquillas cumplían 7 meses ya que a esa edad son llevadas a otro sitio para terminar su crecimiento y sólo regresan para el parto.

Para la evaluación de las actividades de cada subproceso se emplearon los siguientes indicadores: refractometría (g/dl), ganancia diaria de peso durante la lactancia (GDPL) y ganancia diaria de peso durante el crecimiento (GDPC). Los datos para calcular los indicadores fueron obtenidos a partir de los registros computarizados del establo. En el caso de GDPL se obtuvieron registros de 389 animales, y en el caso de GDPC se realizó un muestreo de 115 vaquillas entre 106 y 198 días de edad para obtener el peso estimado usando una cinta para pesar ganado. La GDPC fue calculada usando una ecuación de regresión, donde la pendiente de la recta se consideró como la ganancia diaria de peso estimada (Anderson et al., 2015). Adicionalmente, se obtuvo información sobre la cantidad e ingredientes que componían las dietas para vaquillas, así como la cantidad ofrecida por animal, y se colectaron muestras de las raciones ofrecidas y sus ingredientes para evaluar su calidad nutricional. Las muestras de las raciones y de los ingredientes individuales se secaron en una estufa de aire forzado durante 48 h a 60°C para determinar materia seca (MS). Posteriormente, las muestras se molieron en un molino a un tamaño de partícula de 1 mm y se enviaron para analizar su contenido de proteína cruda (PC), fibra detergente neutro (FDN), fibra detergente ácido (FDA) y carbohidratos no fibrosos (CNF) mediante espectroscopía del infrarrojo cercano o NIR en un laboratorio comercial. Los indicadores fueron comparados con valores de referencia para identificar los factores críticos e identificar subprocesos susceptibles a mejorar. El análisis de la información consistió en estadística descriptiva (media, desviación estándar, frecuencias) y análisis de regresión lineal simple (Steel y Torrie, 1980; Neter et al., 2010).

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