Para cada 10% a mais de Índice de Durabilidade do Pellet (PDI) a ave ganha, em média, 18 a 20 calorias de uma energia líquida pelo não gasto de energia por consumo de pó.
Para colocar o Brasil entre os maiores produtores de carne de frango do mundo, a cadeia produtiva do setor não mede esforços e investe constantemente para oferecer as melhores condições nutricionais para as aves expressarem todo o seu potencial genético. Mas será que existe uma fórmula nutricional padrão para a alimentação das aves, a fim de garantir uma melhor performance com custo mínimo?
De acordo com o diretor Global de Contas Estratégicas da Cargill Animal Nutrition, Antônio Mário Penz Junior, existe uma série de estratégias nutricionais que são planejadas e ajustadas de acordo com as demandas nutritivas de cada lote para que as aves produzam mais e melhor, em menos tempo. Porém, para fazer a formulação ideal da conversão alimentar ao plantel é preciso considerar vários componentes de variabilidade.
Estudos apresentam que quanto mais pesados os animais aos sete dias de vida maior será a diferença de peso deles com 35 dias ou no momento do abate. Mas como a nutrição pode interferir para, em um mesmo lote, ter animais com 140 gramas ou menos e outros que pesem mais de 180 gramas se a nutrição é igual?
Em busca desta resposta, Penz conta que foi feito um estudo em uma determinada empresa para saber as variáveis que afetavam o peso corporal das aves. Para mensurar as informações dos animais foram usados modelos de variáveis, quando percebeu-se que 43,2% da variabilidade no peso corporal não se sabia a origem, ou seja, metade do que acontecia na variabilidade das aves não sofria interferência ou era de origem desconhecida.
De outro lado, as variáveis conhecidas representavam 56,8%, mostrando que o trabalho do produtor, o tipo de galpão e o suporte técnico equivalia a mais da metade da variabilidade conhecida. Por sua vez, de acordo com o estudo, a nutrição só representava 0,8% da variabilidade conhecida. “O que não quer dizer que não seja importante, mas o que quero expressar é que não há uma única saída para algo que tem uma variabilidade tão complexa, com apenas algumas medições”, enfatiza o diretor global.
Para ter informações cada vez mais precisas, Penz ressalta que os inventários das granjas são indispensáveis, pois sem essas informações não há como estudar que tipo de variável está afetando determinado aviário, destacando que esses dados podem ser muito mais efetivos do que a própria medição.
Fatores que afetam os resultados produtivos
O diretor global da Cargill afirma que o primeiro passo para saber o que afeta os resultados produtivos nas granjas é fazer uma análise dos ingredientes que serão usados na formulação, porém, o índice de tabela adotado pelo produtor, muitas vezes, não coincide com os ingredientes usados em sua propriedade, o que causa um descompasso nutricional, afetando a produtividade das aves.
“Nós temos no nosso laboratório poucas análises para que possamos fazer experiências mais precisas. Mas o que eu vejo é que falta muita interpretação dos resultados. Muitas vezes recebemos análises de várias origens e não trabalhamos esses números para fazer com que as tabelas se tornem mais robustas. Falta tempo para corrigir as matrizes nutricionais e fazer a revisão de fórmulas, que geralmente são de um período muito longo – semanais, quinzenais, mensais – e isso tudo tem um custo significativo naquilo que afeta os resultados produtivos”, avalia Penz.
O profissional diz ainda que é muito comum no Brasil fazer pouco armazenamento dos ingredientes para uso do tipo FIP. “Não temos tempo de fazer o armazenamento na maioria das nossas fábricas, o que permitiria fazer uma análise do produto em busca de uma maior precisão desta formulação para torná-la uma realidade nas granjas”, destaca Penz.
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Meio desvio padrão da média
O desvio padrão é uma medida que mostra o grau de dispersão de um conjunto de dados, indicando o quanto é uniforme. Quanto mais próximo de 0 for o desvio padrão mais homogêneo são os dados.
Em uma pesquisa citada pelo palestrante, foram feitas 2.593 análises de farelo de soja, cuja média de desvio padrão foi 46,6%, mas de uma maneira geral, Penz cita que os nutricionistas usam uma pequena margem de segurança e em alguns programas, inclusive, isso está definido como meio desvio padrão da média. “Quando formulo este meio desvio padrão da média abaixo da média esperada fico com todas estas fórmulas com valor acima de proteínas do que o esperado e isso certamente tem um custo significativo”, pondera Penz.
No caso da proteína bruta no farelo de soja, o diretor global da Cargil afirma que é possível ter dois grupos de fornecedores, um que tem uma quantidade de fibra em torno de 3,5% e outro com cerca de 7%, ou seja, vamos ter em uma mesma proteína bruta com diferentes teores de fibra e isso, segundo Penz, tem uma consequência bárbara na nutrição das aves. “Essa fibra em excesso, mesmo que a proteína seja igual, compromete o desempenho dos animais, especialmente nos primeiros 21 dias de vida. Então, nós precisamos ter análises mais robustas, interpretá-las e implementá-las de acordo com aquilo que nós estamos gerando”, menciona o profissional.
Como reduzir custos de produção
Em outro caso apresentado por Penz, a empresa ‘A’ eliminou o meio desvio padrão do milho e do farelo de soja, o que permitiu uma redução de custo de produção de quase R$ 7 milhões por ano, o que corresponde a R$ 26,70 por tonelada de frango produzido. Já na empresa ‘B’, embora fosse menor do que a primeira, o ganho foi de R$ 78,60 por tonelada produzida. “O que nós queremos dizer com isso é que ao usar o desvio padrão da média ou colocar um coeficiente de incerteza naquilo que estamos trabalhando torna o processo muito caro”, aponta.
Em outro estudo, Penz conta que foi considerado o modelo de sustentabilidade da Cargill em uma dieta de frango em crescimento com 1% a menos de proteína, ajustando o teor dos aminoácidos – aqueles que eram possíveis serem utilizados na fórmula sintética. O resultado deste estudo garantiu uma redução de produção de CO2 em quase 7%. “Essas análises não são só importantes do ponto de vista de desempenho, mas a cada dia serão consideradas mais essenciais no processo de produção”, frisa.
Tecnologia alinhada à produção de ração
Penz diz que é necessário adotar processos cada vez mais tecnológicos nas fábricas de rações, como o uso de expander para aumentar a conversão alimentar das aves e condicionadores mais sofisticados. “Temos que ter cada vez mais tecnologia na fabricação da ração e precisamos aprimorar a qualidade na peletização. Lamentavelmente temos ainda pouca automoção em nossas fábricas”, admite Penz.
As fábricas são projetadas para atender uma quantidade determinada de produto, por exemplo, 30 mil toneladas de ração por hora, no entanto, muitas vezes esse limite é superado após seis meses, passando a produzir um número superior ao previsto no projeto. “Na medida que saímos do valor nominal abrimos mão de algumas coisas, como a qualidade da ração produzida. E posso dizer que percebemos isso com alguma frequência”, afirma o diretor global.
Tamanho de partículas com farelo de soja
Em um trabalho conjunto desenvolvido com a Universidade do Alabama foi demonstrado que quando se tem dois tipos de partículas com farelo de soja – uma com 1.300 micra grossa e outra com 530 fina – aumentando o teor de antitripsina na dieta representadas por unidades antitripsícas, as dietas com partículas mais grossas de farelo de soja proporcionaram valores maiores de ganho de peso e isso foi extremamente importante. “Quanto maior o teor de antitripsina, ter partículas grossas significa um benefício. Partículas grossas com soja cruzada por pellet aumenta o refluxo do intestino delgado e causa a desativação dos inibidores de tripsina, aumenta a entrada de bile na moela e libera inibidores de tripsina mais corretamente, permitindo que as aves se adaptem a estes inibidores de crescimento”, enfatizou o diretor global.
Qualidade do pellet
Conforme Penz relata, para cada 10% a mais de Índice de Durabilidade do Pellet (PDI) a ave ganha, em média, 18 a 20 calorias de uma energia líquida pelo não gasto de energia por consumo de pó.
Por isso, é fundamental controlar a quantidade ideial de ração que chega nos comedouros da granja, sendo possível fazer isso usando instrumentos simples para determinar a quantidade de partículas que estão acima de três milímetros.
Margem conjunta
O profissional explica ainda que quando se tem margem conjunta – milho e soja – dependendo do tamanho da peneira terá mais ou menos proteína, portanto quanto menor o DGM (Diâmetro Geométrico Médio) mais proteína terá na parte mais fina que ficou no pó, o que caracteriza uma dieta com margem conjunta desinforme no comedouro. “Quem come partículas maiores comerá níveis proteicos diferenciados, só que os dominantes comem em lugares diferentes do comedouro e os dominados ficarão com um pó com alta perda de balanceamento entre os nutrientes, por isso que a margem conjunta deve ser extremamente avaliada”, relata Penz.
Outras variáveis
Neste contexto, ainda estão outras variáveis que não são características nutricionais, mas que interferem no resultado e, segundo Penz, se não for dada a devida atenção de nada adianta ter a melhor nutrição. Entre elas estão genética, proposta de produção, sexo, número de fase de produção, idade de abate, intervalo de lotes, densidade de alojamento, tipo de ambiente, estação do ano, qualidade de água e treinamento de pessoal.
Como medir os componentes de variação
O primeiro passo é substituir uma formulação linear por uma não linear, apesar dos poucos modelos disponíveis, o que exigirá da equipe de nutrição mais atenção ao processo de formulação, além de conhecimento de modelagem. “Os modelos são estratégicos e não de rotina de formulação. E, mais do que isso, não existe formulação copy-page, o que o meu concorrente está formulando não interessa, o que precisamos levar em consideração é o que nós estamos formulando para aquilo que nós estamos esperando. Quando nós fizemos com formulação usamos modelos matemáticos mais complexos, não lineares, acrescentamos aos modelos vários indicadores diferentes que permitirão uma determinação de custo de produção com margem da produção. Vários componentes são associados ao componente nutricional para que depois, usando formulações lineares, consigamos chegar na melhor formulação possível”, detalha Penz.
Na sequência, o profissional diz que com o uso das enzimas foi possível diminuir a variabilidade entre certos ingredientes dando maior acessibilidade a vários substratos. “Fomos entendendo que não é uma única enzima e sim que precisamos trabalhar com associações de enzimas e de forma customizada, o que vale para uma empresa não obrigatoriamente vale para outra”, avisa.
Penz também destaca o uso do NIR em linha e de ferramentas que permitam o acompanhamento da produção dos animais em tempo real. “As informações que estamos gerando precisam ser transformadas em análises de dados. No passado não se tinha números, hoje os números estão ocorrendo em tempo real e se não transformarmos essas informações em dados para aplicar no campo também vamos estar perdendo em produtividade e melhores processos de manejo”, comenta.
Robotização
“Cada vez mais estamos caminhando para a robotização, a exemplo de medidores de valores de temperatura, umidade, CO² e utilização de sensores para determinação de consumo em tempo real”. Penz sugere que a inteligência artificial estará cada vez mais presente na atividades do campo, o que poderá diminuir a necessidade de mão de obra.
Por sua vez, o palestrante ressalta que com a alta tecnologia vem a necessidade de pessoas mais capazes e bem treinadas para fazer o manejo das aves. “Hoje temos galpões avícolas em que foram investidos em torno de R$ 2 milhões, que devem ser manejados por pessoas que entendam da tecnologia instalada nestes aviários e não por simples tratadores, que estavam acostumados a galpões convencionais do passado. Temos que treinar as pessoas para essa nova realidade do setor”, salienta.
Evitar comparações
Ainda, o diretor global da Cargil enfatiza a importância da cadeia produtiva usar a inteligência artificial para o setor ser mais previsível, aumentando com isso a eficiência da produção, bem como para evitar a comparação dos resultados entre concorrentes. “Vamos deixar de comparar os resultados quando as variabilidades dentro de casa são maiores que as diferenças médias com os outros, por exemplo, o meu concorrente tem 0,03% de conversão melhor que a minha granja, quando eu tenho uma diferença dentro de casa de 2% para 1,64%, então vamos nos preocupar em analisar nossos números, trabalhar com eles, e sermos muito mais previsíveis. Imprevisibilidade é sinônimo de subjetividade, quando eu tenho previsibilidade eu tenho ideias, opiniões, quando eu sou mais previsível eu sou mais objetivo”, pontua Penz, ampliando: “Sinto muito em desapontar vocês, mas se estavam esperando por uma fórmula mágica não há, porque não existe uma saída única, o que nós temos que fazer é voltar nossa atenção para dentro de casa e analisar nossos números, separar diferenças médias dentro da granja para que possamos ajustar a dieta das aves e obter assim melhor produtividade”.