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 grandària
de les seves operacions ha anat en augment. A més, les explotacions porcines
modernes estan tendint a integrar i coordinar les seves operacions en Cadenes de
subministrament del sector porcí (PSC en anglès). L'objectiu general de la tesi va
ser formular un conjunt de models per a donar suport a la gestió del ramat de truges
reproductores i la producció de garrins dintre d'un context de cadena de
subministrament, donant respostes pràctiques a preguntes rellevants sovint
preguntades per qui prenen les decisions. Així les principals decisions estratègiques
i tàctiques relacionades amb la gestió del ramat de truges reproductores i la
producció de garrins en un context de cadena de subministrament (PSC) van ser
considerades.
Bàsicament quatre models sota incertesa van ser desenvolupats. El primer va ser la
formulació d'un programa lineal d'un model semi-Markovià per al disseny de les
instal·lacions de granges. Es va mostrar que la distribució del ramat basada en
estats fisiològics i moviments entre instal·lacions fou útil pel càlcul dels espais
necessaris per a cada instal·lació. La formulació va considerar les recents
regulacions de la Unió Europea relacionades amb el benestar animal i el cost de les
instal·lacions. Continuant amb aspectes relacionats amb el benestar animal, es va
desenvolupar un marc per a la integració dels senyals clínics dintre d'un model de
reemplaçament. 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 de
reemplaçament ha dut a millors polítiques de selecció a través d'una eficient
detecció de truges reproductores febles en el ramat. Els dos models següents
formulats sota un horitzó temporal finit han mostrat la distribució o estructura del
ramat evolutionant cap a l'estat estable. Variacions temporals en paràmetres o
pertorbacions transitòries van ser representades a través de models d'horitzó finit
on diferents escenaris van capturar la incertesa del sistema. L'ús de Programació lineal va permetre explícitament incorporar restriccions de ramat més fàcilment que
en una formulació amb Processos de decisió de Markov. Finalment el model de
programació estocàstica de dues etapes amb recurs va mostrar ser una eina factible
per a tractar amb la incertesa del sistema a través d'escenaris. Beneficis addicionals
van ser la compra de verres, la planificació de la producció i decisions de
reemplaçament, tot sota un esquema d'horitzó de temps rodant.
Avui dia, amb l'actual estructura del sector, és raonable pensar en models capaços
de resoldre amb major precisió els problemes que afecten a dos o més etapes de la
cadena, i integrar-los a tots en algun sistema d'informació, amb la finalitat de
millorar la gestió global de la cadena. Els models presentats en aquesta tesi són
eines adequades per a plantar cara a les principals decisions estratègiques i
tàctiques de la gestió del ramat de truges reproductores i la producció de garrins en
un context de PSC

En los últimos años se ha observado un gran cambio en la estructura del sector
porcino. Las explotaciones porcinas están siendo cada vez más especializadas
mientras que el tamaño de sus operaciones ha ido en aumento. Además, están
tendiendo a integrar y coordinar sus operaciones en cadenas de suministro (PSC en
inglés). Así, el objetivo general de la tesis fue formular un conjunto de modelos
para apoyar la gestión del rebaño de cerdas reproductoras y la producción de
lechones dentro de un contexto de cadena de suministro, dando respuestas prácticas
a preguntas relevantes a menudo questionadas por quienes toman las decisiones.
De ahí que, las principales decisiones estratégicas y tácticas relacionadas con la
gestión del rebaño en un contexto de cadena (PSC) fueron consideradas.
Básicamente, cuatro modelos bajo incertidumbre fueron desarrollados. El primero
formula un programa lineal de un modelo semi-markoviano para el diseño de las
instalaciones de granjas. Se mostró que la distribución de la manada basada en
estados fisiológicos y movimientos entre instalaciones es útil para el cálculo de los
espacios necesarios para cada instalación. La formulación consideró las recientes
regulaciones de la Unión Europea relacionadas con el bienestar animal, además del
coste de las instalaciones. El segundo modelo desarrolló un marco para la
integración de las señales clínicas dentro de un modelo de reemplazamiento. La
formulación corresponde a un proceso Markoviano jerárquico multi-nivel, con
actualización de datos a través de redes Bayesianas. Los resultados mostraron
cómo la incorporación de las señales clínicas ha llevado a mejores políticas de
selección a través de una eficiente detección de cerdas débiles en el rebaño. Los
siguientes dos modelos son formulados bajo un horizonte de tiempo finito y
muestran la distribución o estructura del rebaño moviéndose hacia el estado
estable. Las variaciones temporales en parámetros o perturbaciones transitorias
fueron incorporadas a través de modelos de horizonte finito donde diferentes
escenarios representaron la incertidumbre del sistema. El uso de Programación
lineal permitió explícitamente incorporar restricciones de rebaño más fácilmente
respecto a la formulación con Procesos de decisión de Markov. Finalmente el modelo de programación estocástica de dos etapas con recurso mostró ser una
herramienta factible para tratar con la incertidumbre del sistema a través de
escenarios. Beneficios adicionales fueron la programación de cerdas jóvenes, la
planeación de la producción y decisiones de reemplazo, todo bajo un esquema de
horizonte de tiempo rodante.
Hoy en día, con la actual estructura del sector, es razonable pensar en modelos
capaces de resolver con mayor precisión los problemas que afectan a dos o más
etapas de la cadena, e integrarlos a todos en algún sistema de información, con el
fin de mejorar la gestión global de la cadena. Por lo que los modelos presentados
en esta tesis son herramientas adecuadas para hacer frente a las principales
decisiones estratégicas y tácticas de la gestión del rebaño de cerdas reproductoras y
la producción de lechones en un contexto de cadena de suministro.

A noticeable change in the structure of the Spanish pork sector has been observed
in recent years. Pig farms have become more and more specialized and the size of
their operations has been increasing. Moreover, modern pig farms have tended to
integrate and coordinate their operations into Pork Supply Chain (PSC). Thus, the
overall aim of this thesis was to formulate a set of models to support sow herd
management and piglet production in a pork supply chain context, giving practical
answers to relevant questions often asked by decision makers. Hence, the main
strategic and tactical decisions regarding sow herds and piglet production
management in a pork supply chain context were considered.
Basically, four models under uncertainty were developed. The first one was a linear
programming formulation of a semi-Markov model to design pig facilities. It
showed that herd distribution based on physiological states and movements
between facilities were useful to calculate the room needs for each sow facility.
The formulation considers recent EU regulations regarding animal welfare and the
impact on economic cost of housing facilities. Ongoing with animal welfare issues,
a framework for the integration of clinical signs into a sow replacement model was
developed. The sow replacement model used in the framework was a multi-level
hierarchical Markov process using Bayesian updating. The results showed how the
incorporation of clinical signs in sow replacement models led to better culling
policies through more efficient detection of the weakest sows in the herd. The next
two models formulated under finite time horizon showed the herd distribution or
structure moving to the steady state. Temporary shocks in parameters or transitory
perturbations were better represented by finite time horizon models where
scenarios collected part of the uncertainty of the system. The use of Linear
Programming led to incorporate herd constraints more easily than in a Markov
Decision Process. Finally the two-stage stochastic programming model with
recourse showed to be a suitable tool to deal with the uncertainty of the system
through scenarios. Additional benefits for practical purpose were the scheduling of purchasing of gilts, planning piglet production and replacement policy, all under a
rolling time horizon scheme.
Nowadays, with the current structure of the sector, it is reasonable to think about
models capable of solving more accurately problems involving two or more stages
of the chain, and integrating them all together in some information system, in order
to improve the management of the PSC. Hence the models presented in this thesis
are suitable tools to deal with main strategic and tactical decisions in sow herds
producing piglets in a general PSC context.