La porcicultura moderna opera bajo una presión constante por maximizar la eficiencia productiva mientras enfrenta desafíos cada vez más complejos: volatilidad en el precio de los insumos, enfermedades emergentes como el PRRS y la Peste Porcina Africana, exigencias de trazabilidad, escasez de mano de obra calificada, y una creciente demanda por parte del consumidor final de productos éticos, sostenibles y de alta calidad.
En este contexto, la pregunta que deben hacerse los productores no es si deben innovar, sino cuándo y cómo hacerlo sin comprometer la rentabilidad. La producción tradicional, basada en decisiones intuitivas o en registros manuales aislados, está cediendo terreno ante un nuevo paradigma basado en la digitalización, el monitoreo continuo y el análisis de datos en tiempo real.
Limitaciones del modelo tradicional
A pesar del avance genético y nutricional, muchas granjas aún presentan debilidades estructurales en su gestión:
- Registros manuales inexactos o inconsistentes, con retrasos en el ingreso de información crítica.
- Falta de integración de datos: reproductoras, crecimiento, consumo de alimento, sanidad y ambiente son tratados como unidades independientes.
- Toma de decisiones reactiva, es decir, se actúa una vez que el problema ya ha generado pérdidas.
- Escaso análisis predictivo: la mayoría de decisiones no se sustentan en proyecciones ni modelos basados en históricos.
Este modelo no solo compromete la eficiencia técnica, sino que incrementa los costos ocultos, disminuye la rentabilidad y reduce la capacidad de respuesta ante crisis sanitarias o económicas.
Innovación como motor de rentabilidad
La innovación tecnológica en granjas porcinas no debe verse como un gasto, sino como una inversión estratégica con alto retorno. Tecnologías como sensores ambientales, software de gestión, cámaras con visión computarizada, análisis de datos y plataformas integradas están demostrando su capacidad para:
- Reducir tasas de mortalidad en lechones hasta un 20% (Van Hertem et al., 2019).
- Mejorar la eficiencia alimenticia y detectar fallos en la conversión.
- Aumentar la tasa de detección de celo y optimizar la fertilidad.
- Anticipar brotes de enfermedad antes de la manifestación clínica visible.
- Automatizar procesos que antes dependían de observación humana subjetiva.
Tendencias globales que impulsan la transformación
La FAO (2023) estima que el consumo global de carne de cerdo seguirá creciendo en los próximos 20 años, especialmente en Asia y América Latina. Sin embargo, este crecimiento no será lineal, y estará condicionado por:
- Normativas ambientales más estrictas.
- Demanda de trazabilidad y bienestar animal.
- Competencia por tierras e insumos con otros sectores agrícolas.
- Consumidores más informados y exigentes.
Frente a esto, países como Dinamarca, Canadá, Brasil y España han empezado a liderar la adopción de tecnologías disruptivas que mejoran la eficiencia por animal, reducen desperdicios y permiten una gestión integral en tiempo real.
La oportunidad en América Latina
Aunque la digitalización en porcicultura aún está en fase de adopción en muchos países latinoamericanos, ya existen casos exitosos de implementación:
- Brasil: empresas como BRF han implementado sensores de consumo individual y plataformas de IoT para rastrear el rendimiento por lote y unidad reproductiva.
- México y Colombia: uso de plataformas como Porcitec y SwineTech ha facilitado el análisis de datos reproductivos y de mortalidad en tiempo real.
- Guatemala y Centroamérica: algunas granjas tecnificadas ya combinan balanzas automáticas y software de gestión integral para optimizar su productividad.
Estos ejemplos demuestran que el cambio es posible y que no depende exclusivamente del tamaño de la granja, sino de la visión de sus líderes.
El sector porcino está ante una bifurcación: continuar con esquemas operativos tradicionales que ofrecen resultados decrecientes, o adoptar tecnologías que le permitan evolucionar hacia una gestión inteligente, eficiente y rentable. La innovación no debe ser vista como una amenaza, sino como una herramienta imprescindible para sobrevivir y prosperar en un entorno cada vez más exigente.
¿Qué es el Monitoreo Inteligente en Porcicultura?
Definición técnica
El monitoreo inteligente en granjas porcinas se define como el conjunto de tecnologías interconectadas que permiten la observación, recolección, análisis y retroalimentación de datos en tiempo real para optimizar el manejo productivo, sanitario y reproductivo de los animales. Este enfoque no se limita al control pasivo, sino que promueve la acción proactiva y predictiva basada en datos confiables y objetivos.
A diferencia de los sistemas tradicionales, donde las decisiones se toman sobre la base de registros manuales o experiencias pasadas, el monitoreo inteligente permite:
- Medir continuamente variables críticas (ambiente, comportamiento, salud, consumo, reproducción).
- Detectar eventos anormales en tiempo real (como caídas en el consumo, fiebre, agresiones, etc.).
- Analizar patrones históricos y predecir escenarios futuros.
- Automatizar alertas y acciones correctivas sin depender exclusivamente del juicio humano.
Según Berckmans (2017), la clave de la ganadería de precisión radica en la individualización de la atención. Cada cerdo, en un sistema inteligente, puede ser identificado, monitoreado y gestionado como una unidad única, no solo como parte de un grupo o lote.
Elementos fundamentales del monitoreo inteligente
Los sistemas de monitoreo inteligente integran los siguientes componentes:
Esta arquitectura permite una gestión basada en datos, no en percepciones, elevando significativamente la eficiencia operativa de las granjas.
Del dato a la decisión: el nuevo paradigma
La verdadera revolución del monitoreo inteligente no está en la tecnología en sí, sino en lo que permite hacer con la información:
- Medición continua y objetiva de variables críticas.
- Alertas automáticas ante desviaciones de parámetros.
- Predicción de eventos futuros (fallos reproductivos, enfermedades, bajo rendimiento).
- Visualización intuitiva mediante dashboards, mapas térmicos, semáforos y notificaciones móviles.
- Integración de todos los niveles de producción (reproductoras, maternidad, crecimiento, ambiente, salud).
Este enfoque reemplaza el manejo empírico por una gestión estratégica, donde el técnico o gerente puede tomar decisiones basadas en evidencia y anticipación, maximizando la eficiencia y minimizando riesgos.
Casos de aplicación por área de la granja
Beneficios estratégicos para el productor
La implementación de monitoreo inteligente genera beneficios tangibles:
- Reducción de mortalidad en lechones y animales de engorde.
- Optimización del uso de alimento, evitando desperdicios.
- Mejoras en la tasa de concepción y reducción de intervalos destete-celo.
- Anticipación a brotes sanitarios, con acciones preventivas rápidas.
- Reducción de mano de obra no calificada mediante automatización.
- Mayor control sobre indicadores clave de producción y costos.
Un estudio en granjas españolas mostró que la incorporación de tecnologías de monitoreo redujo la variación en el peso al destete en más de un 30%, y permitió predecir eventos sanitarios con hasta 85% de precisión (Andrés et al., 2022).
El monitoreo inteligente es mucho más que una tendencia: es una transformación profunda del modelo de gestión porcina. Permite convertir la granja en un sistema vivo, medible y predecible, donde cada decisión puede ser sustentada por datos reales y proyectada con modelos inteligentes. En los siguientes capítulos, profundizaremos en los componentes tecnológicos que lo hacen posible, comenzando por los sensores y dispositivos clave.
Históricamente, la observación del comportamiento animal y las condiciones de la granja dependían exclusivamente del criterio humano. Aunque la experiencia del técnico sigue siendo fundamental, los sensores permiten una vigilancia continua, objetiva y precisa, incluso en ausencia de personal. En este capítulo abordaremos los principales tipos de sensores aplicables a granjas porcinas inteligentes, su funcionamiento, aplicaciones y beneficios.
Tipos de sensores y dispositivos clave
Sensores ambientales
Estos sensores monitorean las condiciones del entorno dentro de los edificios porcinos, lo cual es crítico para mantener el bienestar animal y evitar pérdidas productivas. Los más comunes incluyen:
- Sensores de temperatura y humedad: permiten el control automático de ventiladores, cortinas y sistemas de enfriamiento/calefacción.
- Sensores de gases (NH₃, CO₂, CH₄): niveles elevados impactan negativamente la salud respiratoria y el desempeño.
- Sensores de presión y flujo de aire: garantizan ventilación adecuada según la densidad animal y la etapa productiva.
📌 Ejemplo real: Un estudio en Dinamarca demostró que el uso de sensores ambientales con control automatizado redujo la incidencia de afecciones respiratorias en cerdos de engorde en un 27% (Pedersen et al., 2021).
Sensores de comportamiento animal
Estos dispositivos detectan cambios sutiles en la conducta de los cerdos, permitiendo actuar antes de que un problema se vuelva clínicamente evidente:
- Sensores de movimiento y actividad: miden patrones de locomoción, juego, descanso, actividad nocturna.
- Acelerómetros: usados para detectar agresiones, montas, dolor o cojeras.
- Micrófonos direccionales: capturan vocalizaciones que pueden indicar dolor, estrés o enfermedades respiratorias.
📌 Aplicación práctica: Las plataformas de IA entrenadas con sonidos porcinos pueden diferenciar entre gruñidos normales y tos relacionada con patologías respiratorias como el Mycoplasma hyopneumoniae.
Sensores de alimentación y consumo hídrico
Monitorean el uso de comederos y bebederos, esenciales para prevenir deshidratación, evaluar eficiencia alimenticia y detectar anorexia:
- Básculas integradas en comederos automáticos: registran peso del alimento consumido.
- Sensores de flujo de agua: alertan sobre consumo elevado (diarreas) o bajo (deshidratación, enfermedad).
- Detectores de visitas a los comederos: permiten conocer la frecuencia e intensidad de consumo por animal.
👨🔬 Beneficio técnico: Los picos de consumo y sus horarios ayudan a optimizar la formulación de dietas y la frecuencia de suministro.
Balanzas automáticas de pesaje
Instaladas en pasillos o zonas de tránsito, permiten el seguimiento individual del crecimiento, sin intervención humana:
- Capturan peso automáticamente cada vez que el animal pasa.
- Algunos modelos integran identificación por RFID.
- Generan curvas de crecimiento individuales en tiempo real.
📌 Ejemplo: En granjas tecnificadas de Alemania, estas balanzas permitieron detectar retrasos de crecimiento 10 días antes del pesaje manual programado (Meyer et al., 2020).
Sensores implantables y wearables
Aunque su uso aún es limitado por costos, existen innovaciones en desarrollo como:
- Biosensores subcutáneos que miden temperatura corporal interna.
- Collares o ear-tags inteligentes que transmiten posición GPS, temperatura, frecuencia respiratoria, ritmo cardíaco y movimiento.
📌 Desarrollo: Empresas como FitPig Technologies y SmartBow están desarrollando dispositivos para monitoreo continuo de signos vitales, útil en programas de detección temprana de fiebre o distress fisiológico.
Sistemas de alerta y notificación
Todos estos sensores se integran a través de software de gestión o plataformas IoT, generando alertas personalizadas:
- Notificaciones en smartphones o tablets.
- Alarmas visuales o auditivas en la sala.
- Informes diarios automatizados por correo electrónico o dashboards.
Estas alertas pueden programarse para activar protocolos de acción inmediata (por ejemplo, aumentar ventilación, revisar comedero, administrar electrolitos, etc.).
Retorno de inversión y eficiencia técnica
La implementación de sensores en tiempo real reduce el margen de error humano, mejora la respuesta temprana a eventos adversos y aumenta la eficiencia operativa general de la granja. A continuación, se resumen algunos impactos económicos:
Consideraciones para su implementación
Antes de instalar sensores, es fundamental considerar:
- Compatibilidad tecnológica con el software de gestión existente.
- Calidad de la conectividad (red WiFi o IoT).
- Capacitación del personal para interpretación de datos.
- Mantenimiento preventivo y calibración periódica.
Además, es recomendable comenzar con áreas clave (como maternidad o engorde) y expandir progresivamente.
Los sensores son los ojos y oídos digitales de la granja moderna. Permiten pasar del manejo correctivo al manejo predictivo, transformando información cruda en conocimiento accionable. El monitoreo en tiempo real es la piedra angular sobre la que se construye el ecosistema inteligente porcino. En el próximo capítulo, exploraremos cómo las cámaras y sistemas de visión computarizada complementan esta revolución tecnológica.
Cámaras, Visión Computarizada y Reconocimiento de Patrones
Introducción: la mirada digital en la granja porcina
La inclusión de cámaras de alta definición y sistemas de visión computarizada representa uno de los avances más disruptivos en el monitoreo inteligente. Gracias a algoritmos de procesamiento de imagen, las granjas pueden hoy “ver” lo que antes solo era posible mediante observación directa, permitiendo identificar animales, evaluar su comportamiento, detectar enfermedades y automatizar procesos con una precisión sorprendente.
Este sección analiza cómo estas herramientas están transformando el manejo del comportamiento, la sanidad, el bienestar y la productividad en granjas porcinas modernas.
Fundamentos de la visión computarizada aplicada a cerdos
La visión computarizada utiliza cámaras conectadas a software que interpreta patrones visuales mediante técnicas de inteligencia artificial. Algunas capacidades clave:
- Detección de movimiento y postura
- Reconocimiento facial animal
- Segmentación de individuos en grupo
- Análisis de locomoción y cojeras
- Cálculo automático de peso y tamaño corporal
Los algoritmos son entrenados con miles de imágenes y videos para aprender a distinguir comportamientos normales y anormales, patrones de actividad, señales de dolor o enfermedad, etc.
Identificación individual automática
Aunque los cerdos de una misma camada pueden parecer idénticos al ojo humano, las cámaras con IA pueden diferenciarlos por:
- Forma de orejas
- Distribución de manchas
- Curvatura corporal
- Movilidad específica
Esto permite un seguimiento individual sin necesidad de etiquetas RFID, con aplicaciones en crecimiento, alimentación y salud.
📌 Caso real: En Países Bajos, una granja experimental utilizó cámaras con IA para rastrear más de 500 animales sin intervención humana, obteniendo una precisión del 92% en la identificación (Kashiha et al., 2014).
Análisis del comportamiento y locomoción
La visión computarizada puede detectar:
- Cambios en frecuencia y duración de caminatas.
- Posturas anormales (arqueamiento de lomo, decúbito prolongado).
- Aumento de la agresividad o inactividad anormal.
- Montas excesivas en cerdas o machos jóvenes.
- Episodios de caídas, debilidad, temblores.
Estas señales son indicativas de dolor, fiebre, estrés térmico, trastornos metabólicos o enfermedades neuromusculares.
🧪 Investigación: Un sistema desarrollado por la Universidad de Leuven fue capaz de detectar cojeras con una sensibilidad del 89% usando cámaras 3D (Viazzi et al., 2013).
Monitoreo del bienestar animal
La cámara puede actuar como un “veterinario silencioso” al servicio de la ética productiva. Permite:
- Contabilizar aplastamientos de lechones en tiempo real.
- Determinar niveles de hacinamiento o competencia por recursos.
- Verificar el uso de materiales de enriquecimiento ambiental.
- Analizar interacciones sociales, jerarquías y zonas de confort.
📌 Aplicación en bienestar: La empresa OptiFarm en Reino Unido usa cámaras + IA para alertar en tiempo real sobre mortalidades en salas de parto por compresión accidental.
Estimación automática de peso
Los sistemas de visión estereoscópica (2 o más cámaras) pueden calcular la masa corporal aproximada de cada cerdo con un margen de error del 3–6%, sin necesidad de balanzas. Esto reduce estrés y tiempo operativo.
📌 Ejemplo: En granjas de España, este sistema permite planificar la salida a planta con mayor precisión, reduciendo sobrecostos por exceso de peso o subpeso.
Alertas automatizadas y seguimiento visual
Las plataformas de análisis visual permiten configurar alertas por eventos, tales como:
- “Cerda con movilidad limitada”
- “Cerdo caído sin reincorporación por 10 minutos”
- “Alta frecuencia de montas en corral X”
- “Inactividad prolongada post-ingesta”
Además, se puede revisar el video original, lo cual es útil para auditorías internas, trazabilidad y capacitación del personal.
Limitaciones y precauciones
Aunque potentes, estas tecnologías requieren:
- Buena iluminación (natural o artificial).
- Correcta instalación de cámaras (altura, ángulo, distancia focal).
- Ancho de banda estable para transmisión continua.
- Actualizaciones periódicas del software y reentrenamiento de IA.
También es fundamental integrar estos sistemas con el software de gestión para un análisis integral.
Impacto en productividad y ROI
Las cámaras y visión computarizada generan beneficios económicos indirectos y directos:
Retorno estimado: la implementación en maternidades puede tener un ROI en 12 meses; en engorde, de hasta 18 meses (SwineTech, 2023).
La visión computarizada permite a la granja ver donde el ojo humano no alcanza. Su capacidad para evaluar a cada cerdo como individuo, sin contacto directo, representa una revolución tanto en bienestar como en productividad. Las cámaras son más que sistemas de seguridad: son instrumentos de precisión clínica, productiva y estratégica. En el próximo capítulo abordaremos el Internet de las Cosas (IoT) y cómo esta red de dispositivos interconectados constituye la columna vertebral del monitoreo inteligente.
El Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) se refiere a la conexión de objetos físicos —sensores, máquinas, dispositivos, actuadores— a internet o redes locales, permitiendo la recolección, transmisión y análisis de datos en tiempo real. En el contexto porcino, el IoT convierte la granja en un organismo vivo interconectado, donde todo, desde un bebedero hasta un ventilador, puede generar y compartir información útil para la toma de decisiones.
Arquitectura de un sistema IoT en granjas porcinas
Un sistema IoT para porcicultura se compone de los siguientes elementos clave:
Ejemplo: Un sensor detecta humedad excesiva en la sala de maternidad. Este dato viaja vía red al servidor, el cual emite una orden automática al sistema de ventilación para equilibrar el ambiente. Todo sin intervención humana directa.
Aplicaciones prácticas del IoT en porcicultura
Control ambiental automatizado
- Temperatura, humedad, gases y presión se regulan dinámicamente.
- Sistemas inteligentes ajustan ventiladores, cortinas, nebulizadores y calefactores según parámetros preestablecidos.
📌 Beneficio: Mayor estabilidad ambiental → ↓ enfermedades respiratorias → ↑ eficiencia alimenticia.
Sistemas de alimentación inteligentes
- Comederos conectados miden consumo por lote o individuo.
- Programación de horarios y cantidades desde dispositivos móviles.
- Ajuste de dietas basado en curva de crecimiento real, no estimada.
📈 Impacto: Reducción del 4–6% en conversión alimenticia (FCR), mejora del índice de homogeneidad en engorde.
Monitoreo del consumo hídrico
- Medidores digitales conectados detectan cambios súbitos en el consumo.
- Alertas automáticas ante baja ingesta (posible signo de enfermedad) o fugas.
- Control por línea o por sala.
📌 Prevención: Eventos como brotes de E. coli, fiebre o interrupción del suministro pueden ser detectados en minutos.
Control de acceso y bioseguridad
- Puertas automatizadas con apertura por tarjeta, código o sensor.
- Registros de entrada y salida del personal en tiempo real.
- Cámaras y sensores de movimiento integrados al sistema de seguridad sanitaria.
🔐 Aplicación: Protocolos de exclusión ante sospecha de brote (lockdown automático de áreas sensibles).
Gestión de equipos y mantenimiento predictivo
- Motores, bombas, extractores y silos conectados envían alertas por sobrecarga, vibración anómala o baja eficiencia.
- Planificación del mantenimiento basada en horas reales de uso, no en cronogramas fijos.
🛠 Resultado: Menos fallas imprevistas, menos costos por paradas técnicas.
Plataformas IoT específicas para granjas porcinas
Estas plataformas permiten la gestión remota de la granja desde cualquier dispositivo con conexión a internet, con niveles de visualización por usuario: técnico, veterinario, gerente, inversionista.
Conectividad: el corazón del IoT
Para que un sistema IoT funcione de forma eficiente, la conectividad debe ser robusta, segura y continua. Las principales tecnologías utilizadas incluyen:
- WiFi industrial reforzado: para distancias cortas en interiores.
- LoRaWAN: ideal para grandes extensiones con bajo consumo energético.
- Red 5G rural: en expansión, permite gran velocidad y múltiples conexiones simultáneas.
- Bluetooth Low Energy (BLE): útil en sensores individuales de corto alcance.
📌 Consideración técnica: Toda la red debe contar con sistemas de respaldo de energía y protocolos de redundancia ante cortes de conexión.
Seguridad digital y protección de datos
Uno de los aspectos críticos del IoT es la ciberseguridad. Las granjas deben implementar medidas como:
- Autenticación por doble factor.
- Encriptación de datos (AES-256).
- Protocolos de actualización de firmware.
- Segmentación de redes (IoT vs. administración).
⚠️ Riesgo evitado: Accesos no autorizados que puedan alterar sistemas automáticos de clima, alimentación o apertura de puertas.
Beneficios técnicos y económicos del IoT
ROI promedio estimado: 12–24 meses dependiendo del nivel de automatización, según análisis de granjas en EE.UU., Chile y Dinamarca.
El IoT no es una moda tecnológica, sino la infraestructura digital sobre la cual se edifica la porcicultura del futuro. Una granja donde el alimento, la temperatura, la sanidad y la productividad están interconectados, comunicándose entre sí y generando decisiones automáticas que antes dependían de múltiples operarios. En el próximo capítulo analizaremos cómo el software de gestión y las plataformas de integración permiten consolidar toda esta información en decisiones estratégicas.
Software de Gestión y Plataformas de Integración de Datos
Introducción: del registro aislado a la gestión estratégica
A medida que sensores, cámaras y dispositivos IoT generan cantidades masivas de información, el reto no es solo recolectar datos, sino transformarlos en decisiones precisas, rápidas y rentables. Aquí es donde entran en juego los software de gestión y las plataformas de integración de datos, herramientas fundamentales en la digitalización de las granjas porcinas modernas.
Qué es un software de gestión porcina?
Es un sistema informático que centraliza la información operativa, productiva, reproductiva, sanitaria, ambiental y económica de una granja, permitiendo:
- Consolidar datos de múltiples fuentes (IoT, sensores, pesajes, tratamientos, partos, servicios, consumo).
- Visualizar KPIs en tiempo real.
- Generar reportes automáticos por fases, unidades, fechas o responsables.
- Analizar tendencias y proyecciones.
- Tomar decisiones basadas en evidencia.
📌 Importancia: Sin una plataforma de análisis, la digitalización genera “infoxicación” —demasiados datos sin utilidad práctica.
Funcionalidades clave de un software de gestión porcina moderno
Principales plataformas de gestión porcina en el mercado
Visualización de datos y paneles de control (dashboards)
Un buen software ofrece paneles visuales interactivos, donde se puede ver en segundos:
- Porcentaje de partos esperados vs. realizados.
- Índice de lechones destetados por cerda por año (D/H/A).
- Mortalidad por sala, grupo o causa.
- Alarmas activas (temperatura, consumo, tratamientos).
- Eficiencia alimenticia por lote.
📈 Beneficio técnico: El técnico puede detectar en tiempo real desvíos en los KPIs y actuar antes de que generen pérdidas.
Integración con otros sistemas tecnológicos
Los mejores software permiten conexión con:
- Sensores IoT (ambiente, agua, alimento).
- Cámaras y visión computarizada.
- Dispositivos móviles de escaneo o RFID.
- Plataformas financieras o ERP.
- Herramientas de trazabilidad y blockchain.
📌 Ejemplo: PigCHAMP puede integrarse con SAP para cruzar datos técnicos con análisis económico-financiero de cada ciclo de producción.
Automatización de reportes y toma de decisiones
Los reportes pueden ser:
- Automáticos (por correo electrónico, App, PDF).
- Interactivos (filtrables por fecha, ubicación, responsable).
- Personalizados (formatos para bancos, auditorías, certificaciones).
Además, los software modernos integran sistemas de recomendación, que sugieren acciones basadas en los datos históricos y actuales (ej. repetir servicio a cierta cerda, alertar por baja ganancia de peso, etc.).
Indicadores clave de producción (KPIs) automatizados
Algunos de los principales KPIs que el software genera automáticamente:
- Días no productivos (DNP) por cerda.
- Días entre partos (DEP).
- Tasa de retorno a celo.
- % de nacidos vivos, muertos, momias, lechones aplastados.
- Conversión alimenticia.
- Mortalidad por fase.
- Índice de eficiencia técnica (IET).
- Costos por kg producido y margen neto.
Beneficios estratégicos para el productor
ROI: En granjas medianas y grandes, el uso de software de gestión puede reducir hasta un 8–12% los costos por errores de manejo, según estudios en Chile y Colombia (Serrano et al., 2022).
Referencias bibliográficas
- (2023). World meat production and trade forecast 2023–2040. Food and Agriculture Organization of the United Nations.
- Van Hertem, T., Norton, T., Berckmans, D., & Vranken, E. (2019). Early warning systems for health and welfare of livestock: a review. Biosystems Engineering, 173, 52–65.
- Dall’Acqua, C. J., Amaral, P. I. S., & Chiquitelli Neto, M. (2022). Digital transformation in pig production: Applications and perspectives in Brazil. Revista Brasileira de Zootecnia, 51, e20210234.
- SwineTech Inc. (2024). SmartSwine™ technology and its impact on piglet survival and labor efficiency. [Whitepaper].
- Berckmans, D. (2017). General introduction to precision livestock farming. Animal Frontiers, 7(1), 6–11. https://doi.org/10.2527/af.2017.0102
- Andrés, M., Navarro, M., & Tello, E. (2022). Inteligencia artificial y sensores en granjas porcinas: aplicaciones prácticas y beneficios económicos. Porcicultura Profesional, 14(2), 23–32.
- Pedersen, S., & Zhang, G. (2021). Livestock housing and environmental monitoring. Journal of Animal Science, 99(5), 1–14.
- Meyer, E., Fricke, K., & Döring, T. (2020). Implementation of automatic weighing systems in fattening pig production: economic and practical outcomes. Livestock Science, 240, 104–112.
- Kashiha, M., Bahr, C., Ott, S., Moons, C. P., Niewold, T. A., & Berckmans, D. (2014). Automatic identification of marked pigs in a pen using image processing. Computers and Electronics in Agriculture, 103, 1–6.
- Viazzi, S., Bahr, C., Schlageter-Tello, A., Van Hertem, T., Lokhorst, C., Romanini, C., … & Berckmans, D. (2013). Analysis of individual classification of lameness using automatic measurement of back posture in dairy cattle. Journal of Dairy Science, 96(1), 257–266.
- SwineTech Inc. (2023). Computer Vision in Farrowing Rooms: Reducing Piglet Loss and Labor Cost. [Technical Brief].
- Gutiérrez, E., & Morales, J. (2023). Aplicaciones del Internet de las Cosas en la producción animal: oportunidades y desafíos. Revista de Producción Animal, 45(3), 234–248.
- Liu, L., Chen, J., & Zhang, H. (2022). Smart pig farming: Technologies, applications and future challenges. Computers and Electronics in Agriculture, 199, 107137.
- SwineCloud Inc. (2024). IoT Infrastructure in Modern Swine Production. [White Paper].
- Serrano, A., Castañeda, D., & Morales, J. (2022). Uso de plataformas digitales para la toma de decisiones en producción porcina. Revista Colombiana de Zootecnia, 37(1), 19–30.
- Berckmans, D. (2021). Smart farming and data-driven decision making in swine production. Precision Livestock Farming Conference Proceedings.
