El Clúster Español de Productores de Ganado Porcino, i+Porc, que recientemente ha obtenido el sello Bronze de reconocimiento a la excelencia de gestión del clúster, un esquema de certificación impulsado por la European Secretariat for Cluster Analysis con la iniciativa «cluster-excellence» – European Cluster Excellence Initiative (ECEI), ha recopilado en su página web los proyectos aprobados en la convocatoria de ayudas para Agrupaciones Empresariales Innovadoras 2023 del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia y financiada con fondos europeos NextGenerationEU (AEI2023MRR).

En cuanto al reconocimiento, el ECEI Bronze Label es un distintivo de calidad de reconocimiento internacional que impulsa la estandarización y buenas prácticas de gestión de los clústeres, promoviendo una red de cooperación para avanzar hacia la excelencia.

De esta manera, ha sido reconocido el éxito de i+Porc en la gestión e impulso a la investigación e innovación colaborativa y a la formación, capacitación y promoción del talento, siempre a través de la red de cooperación construida entre todos los agentes de dentro y fuera del sector.

Proyectos actuales aprobados
Por otro lado, el clúster ha venido recogiendo en su página web un resumen de los proyectos que han sido aprobados en la resolución definitiva de los proyectos presentados en la convocatoria de ayudas para Agrupaciones Empresariales Innovadoras 2023 del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia y financiada con fondos europeos NextGenerationEU (AEI2023MRR).

Entre ellos: 

• APPigPlan. Un proyecto de investigación industrial que desarrolla un sistema de Machine Learning para la toma de decisiones en granjas porcinas, en base a predicciones precisas partiendo de un análisis de datos de variables seleccionadas, optimizando el rendimiento productivo de cría.  
• INGRENERGI-II. Un proyecto de investigación industrial cuya finalidad es poder proporcionar la valoración energética para las diferentes materias primas utilizadas como ingredientes en la formulación de piensos para alimentación animal, para poder comparar y aumentar la eficiencia, precisión y sostenibilidad. En la fase 2, aprobada en esta convocatoria 2023, se desarrollará la validación de la herramienta creada, utilizándola de forma aplicada para la actualización de las matrices de formulación de piensos para cerdos de crecimiento y engorde. En esta segunda fase del proyecto también está previsto aumentar el número de ingredientes a parte de la validación de la herramienta.
• LearningPig. Conlleva la realización de acciones centradas en el objetivo de minimizar el uso de antibióticos en la producción porcina gracias a la anticipación a respuestas biológicas indicadoras de alteraciones en el rendimiento productivo y bienestar asociadas a signos tempranos de enfermedad, lo cual contribuirá a controlar la difusión de la resistencia a los antibióticos. La primera fase del proyecto recibió financiación de la convocatoria AEI2022b y se obtuvieron buenos resultados. La fase II, aprobada en esta convocatoria 2023, permitirá seguir perfeccionando la eficacia de predicción del sistema.
• FOOD PICKER SYSTEM. Un proyecto de investigación industrial cuya finalidad es estudiar la viabilidad de un prototipo robotizado con la integración de un escáner de visión artificial 3D, que permita reducir los tiempos de colocación y posicionamiento de los lacones a la entrada de la termo selladora en sala de despiece de porcino, así como la carga de trabajo y física que se requiere para el operario de la línea.
• FARMTWIN. Un proyecto de investigación industrial que plantea una innovación en los procesos de gestión de activos y gestión medioambiental aplicada a instalaciones porcinas mediante el desarrollo de una aplicación para gemelos digitales especializada en granjas porcinas. La fase 2, aprobada en esta convocatoria 2023, completará el gemelo digital desarrollado en la primera fase, ampliando sus capacidades descriptivo-informativas a predictivas y de toma de decisiones.
• PREDICT-IA-PORC. Un proyecto de investigación industrial que persigue alcanzar el equilibrio entre productividad y bienestar y salud de los animales, abordando este desafío mediante la evaluación de modelos de procesamiento semántico basados en inteligencia artificial (IA) como herramienta para mejorar la sanidad y los rendimientos productivos en la producción porcina, realizando predicciones de calidad basadas en información de alimentación, datos clínicos y ambientales.
• DIGILLOTA. Un proyecto de investigación industrial, busca soluciones innovadoras en la producción porcina, priorizando sostenibilidad y calidad. A lo largo de los cinco años de la cadena de producción del cerdo de bellota 100% ibérico, se emplearán nuevas metodologías de análisis de datos para desarrollar modelos y herramientas de análisis inteligente. El objetivo es facilitar la toma eficiente de decisiones, ya sea de manera inmediata o predictiva, en un sector arraigado en la dehesa y guiado por la tradición.
• RisPorDat. Un proyecto de investigación industrial enfocado a la búsqueda de soluciones para la industria porcina basadas en la generación de sistemas para el tratamiento de datos masivos, logrando realizar predicciones sobre la aparición de enfermedades respiratorias y reproductivas en granjas.
• PIBIBOT se basa en la utilización de tecnologías digitales para detectar la entrada y utilización de medicamentos (y otros insumos en el futuro) y los animales en los que se aplican en las explotaciones ganaderas, comenzando por el sector porcino, con consecuencias sobre el bienestar de los animales y repercusión significativa en la producción gracias a la mejora del manejo de estas sustancias. La primera fase del proyecto recibió financiación de la convocatoria AEI2022b y se obtuvieron buenos resultados. La fase 2, aprobada en esta convocatoria 2023, completa el diseño e implementación de las tecnologías planteadas en la primera fase.
• VENT-IA es un proyecto de investigación industrial que propone encontrar el equilibrio entre sostenibilidad y producción, monitorizando diferentes parámetros de salud y bienestar que influyen en este equilibrio mediante inteligencia artificial a tiempo real.
• HAI 4.0 es un proyecto en cooperación enfocado en la investigación industrial para la obtención de una medida confiable de la calidad de las relaciones humano-animal mediante el uso de las nuevas tecnologías. La metodología HAI 4.0 (Human Animal Interaction) se basa en la utilización de técnicas de inteligencia artificial, como la visión artificial y el Deep Learning, para analizar el comportamiento animal frente a la presencia de un humano. Para ello, se evaluará el efecto que tienen determinadas variables sobre el comportamiento de los animales objeto de estudio y posteriormente se creará un nuevo estándar que ayude en la valoración del bienestar animal. La nueva metodología podrá ser evaluada en granjas de porcino y otras especies. La Fase 2, aprobada en esta convocatoria 2023, completará el desarrollo de la tecnología con los consecuentes ensayos en granja y se perfilará el diseño y metodología del sello HAI FRIENDLY.
• GLOBAL-TRAX es un proyecto en cooperación enfocado en la investigación industrial a través de la ejecución de actividades innovadoras para la transformación digital de las empresas participantes, que busca mejorar la eficiencia y la calidad de la cadena de producción porcina y, por tanto, su competitividad, facilitando además la investigación aplicada en condiciones comerciales mediante un sistema integrado de trazabilidad que permita analizar todas las fases productivas de la cadena. El proyecto tiene como objetivo la adquisición de nuevos conocimientos que permitan analizar cuáles son los factores más influyentes en la productividad de las granjas porcinas, así como su cuantificación. Para lograr este objetivo, se hará uso de tecnologías digitales y técnicas de análisis de datos. La fase 2 de este proyecto, aprobada en esta convocatoria 2023, completará y ampliará la estructura de control y trazabilidad y procesos asociados que permitirá el análisis del impacto de los factores de influencia determinados, su análisis estadístico y la elaboración del benchmarking de factores de influencia.
• SaniWater es un proyecto en cooperación enfocado en el desarrollo de actividades innovadoras para la transformación digital de las empresas que se basa en la adquisición de nuevos conocimientos para la creación de un sistema que permita analizar, en tiempo real, la relación entre el consumo y la calidad del agua en granjas de porcino y la aparición de problemas sanitarios, pudiendo así anticiparnos a su resolución. La fase 2, aprobada en esta convocatoria 2023, completará la instalación de control, higienización y análisis de parámetros de consumo de agua y ampliará su alcance a más fases y áreas productivas.
• CASPE 4.0 es un proyecto en cooperación enfocado en la investigación industrial a través de la ejecución de actividades innovadoras para la transformación digital de las empresas participantes, con el objetivo de lograr la trazabilidad completa de la cadena productiva, la optimización de los procesos productivos y la mejora en la calidad y en la agilidad de la toma de decisiones, garantizando la calidad y seguridad de los productos y la flexibilidad y adaptabilidad necesarias a las tendencias de mercado y regulaciones normativas. La experiencia y resultados alcanzados mediante este proyecto, potencialmente replicables y extensibles a diferentes empresas, promueven la integración del sector agroalimentario español en la economía digital, como herramienta de mejora de su competitividad.