Tecnologías Aplicadas a la Nutrición Práctica en Aves 7 Seminario Nutricion... · Tecnologias...
Transcript of Tecnologías Aplicadas a la Nutrición Práctica en Aves 7 Seminario Nutricion... · Tecnologias...
Rhodimet® Rovabiot® Microvit® Smartamine®
MetaSmart®
Tecnologías Aplicadas a la
Nutrición Práctica en Aves
San Andrés de Giles, Provincia de Buenos Aires, agosto 2014
Adriana Berti Toscan
Tecnologías Aplicadas a la Nutrición Práctica en Aves
1- Visión de la Producción Avícola Brasileña
2- Objetivos de la Producción Animal
3- Tecnologias aplicadas a la Nutrición Animal:
3.1- Formulación:
Programas
Parametrización
Base de Dados: Matriz de Ingredientes/ Variabilidad/ Calidad
3.2- Procesos de Fabricación del Alimento
Tecnologías Aplicadas a la Nutrición Práctica en Aves
1- Visión de la Producción Avícola Brasileña
2- Objetivos de la Producción Animal
3- Tecnologias aplicadas a la Nutrición Animal:
3.1- Formulación:
Programas
Parametrización
Base de Dados: Matriz de Ingredientes/ Variabilidad/ Calidad
3.2- Procesos de Fabricación del Alimento
Visión de la Producción Avícola Brasileña
5
Fuente: USDA-abril/2013
Visión de la Producción Avícola Brasileña
2010 2011 2012 2013* Variación
2010/2011 2011/2012 2012/2013
1 EUA 16.563 16.694 16.621 17.012 0,8 -0,4 2,4
2 China 12.550 13.200 13.700 14.050 5,2 3,8 2,6
3 Brasil 12.312 12.863 12.645 12.835 4,5 -1,7 1,5
4 EU-27 9.202 9.320 9.510 9.550 1,3 2,0 0,4
5 India 2.650 2.900 3.160 3.420 9,4 9,0 8,2
6 México 2.822 2.906 2.958 2.975 3,0 1,8 0,6
7 Rusia 2.310 2.575 2.830 2.950 11,5 9,9 4,2
8 Argentina 1.680 1.770 1.936 2.022 5,4 9,4 4,4
9 Turquia 1.430 1.614 1.687 1.700 12,9 4,5 0,8
10 Thailandia 1.280 1.350 1.550 1.560 5,5 14,8 0,6
11 Indonesia 1.465 1.515 1.540 1.550 3,4 1,7 0,6
12 Otros 13.629 14.104 14.637 14.986 3,5 3,8 2,4
TOTAL 77.893 80.811 82.774 84.610 3,7 2,4 2,2
Carne de Pollo- Producción Mundial (Mil Tn)
6
Bovina Pollo Cerdo
Producción 2º 3º 4º
Consumo 2º 3º 5º
Exportación 2º 1º 4º
Fuente: USDA-abril/2013
Preparado: CONAB/Geole
Visión de la Producción Avícola Brasileña
Participación de Brasil en el suministro Mundial de Carne
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Frango USD/t
Milho USD/t
Farelo Soja USD/t
Evolución de los COSTOS- Brasil- USD por Tonelada
DATAPINCO-Jun 2014
Pollo
Maíz
Harina de Soja
Visión de la Producción Avícola Brasileña
Los COSTOS en comparación con 2010- Brasil (%)
122
114
122
110
94
151
130
106
111
100
106
145
132
136
104
90
100
110
120
130
140
150
160
2010 2011 2012 2013 2014 MEDIA
Frango
Milho
Farelo Soja
DATAPINCO-Jun 2014
Visión de la Producción Avícola Brasileña
Pollo
Maíz
Harina de Soja
COSTOS DE PRODUCCIÓN de Pollo de Engorde- Brasil
Apertura de los Costos de Producción: % del Costo
Costo de Alimentos 65,0
Pollitos BB 15,0
Remuneración 14,0
Carga 3,0
Departamento de Servicios Técnicos 1,0
Otros 1,2
Decomisado Total 0,8
Total : 100,0
Visión de la Producción Avícola Brasileña
3%
(fábrica)
Pollo pesado Brasil
Alimento Pre Inicial Engorda 1 Engorda 2 Terminador
Edad 1-10d 11-20d 21-28d 29-35 35-42d
EMAn(Kcal/Kg) 3050 3100 3200 3250 3300
Proteina Cruda(%) 23 22 20 19 18
LYS Dig (%) 1,35 1,25 1,20 1,10 1,05
Niveles Nutricionales de Pollo de Engorde-Ross
Alimento hembra= -50Kcal, -0,5% AA
Pollo pesado Argentina
Alimento Pre Inicial Engorda Terminador
Edad 1-10d 11-22d 23-40d 41-48d
EMAn(Kcal/Kg) 3025 3150 3200 3250
Proteina Cruda(%) 22 21 19 18
LYS Dig (%) 1,27 1,10 0,97 0,90
Visión de la Producción Avícola Brasileña
Pollo pesado Brasil
Alimento Pre Inicial Engorda 1 Engorda 2 Terminador
Edad 1-10d 11-20d 21-28d 29-35 35-42d
MET Dig./LYS Dig.(%) 39 39 39 40 40
AAS Dig./LYS Dig.(%) 75 75 77 78 78
THRE Dig./LYS Dig.(%) 65 65 65 65 65
TRIP Dig./LYS Dig.(%) 17 17 17 18 18
VAL Dig./LYS Dig.(%) 77 77 77 78 78
Niveles Nutricionales de Pollo de Engorde- Ross
Pollo pesado Argentina
Alimento Pre Inicial Engorda Terminador
Edad 1-10d 11-22d 23-40d 41-48d
MET Dig./LYS Dig.(%) 37 38 39 40
AAS Dig./LYS Dig.(%) 74 76 78 78
THRE Dig./LYS Dig.(%) 65 66 67 68
TRIP Dig./LYS Dig.(%) 16 16 16 17
VAL Dig./LYS Dig.(%) 75 76 77 77
Visión de la Producción Avícola Brasileña
Niveles Nutricionales de Pollo de Engorde - Brasil
- Programas de Alimentación:
- Mismo alimento para machos y hembras hasta los 21 días:
- Hembras han respondido al aumento de la energia.
- Hay problemas de logística em la produción de las fábricas.
Una solución consiste en anticipar el cambio de
alimentación de crecimiento para las hembras a los 14 días
e hacer la misma ración para machos y hembras.
- Alimento Pré-Inicial- 1 a los 10 días:
- Hay problemas de logística e é más importante para Pollo
pequeño(Griller).
-Forma Física:
-Alimento Harina = 35%
-Alimento Granulado/Peletizado = 60%
-Alimento Expandido/Peletizado = 5%
- Tipos de Producción:
- Pollo Pesado: Machos= 2,80Kg e Hembras= 2,55Kg PV -
- Pollo Griller: Hembras= 1,80 a 1,35Kg PV -
CA=1,75
CA=1,55
Visión de la Producción Avícola Brasileña
Argentina Brasil
Maíz 0,178 0,187
Harina de Soja Hipro 0,383 0,448
Expeller de Soja 0,331 0,391
Afrechillo de Trigo 0,113 0,165
Poroto Soja Tostada 0,325 0,522
Conchilla 0,096 0,067
Harina Carne 0,405 0,478
Fosf Monocalcico 1,090 0,652
Aceite de Soja 0,478 0,783
Comparativo de Precios de Ingredientes (USD/Kg)
Visión de la Producción Avícola Brasileña
Comparativo de Costos (USD/Tn)
Niveles Nutricionales Brasil Argentina
Precios Ingredientes Brasil Brasil
Costo Alimento 369 324
CA 1,75
Costo Nutricional Pollo 646 646
Visión de la Producción Avícola Brasileña
CA 1,750 1,993
Tecnologías Aplicadas a la Nutrición Práctica en Aves
1- Visión de la Produción Avícola Brasileña
2- Objetivos de la Producción Animal
3- Tecnologias aplicadas a la Nutrición Animal:
3.1- Formulación:
Programas
Parametrización
Base de Dados: Matriz de Ingredientes/ Variabilidad/ Calidad
3.2- Procesos de Fabricación del Alimento
La conversión de nutrientes en carne
Objetivos de la Producción Animal
Objetivo Principal
Objetivos de la Producción Animal
Minimizar Costos de Producción
Minimizar el Impacto
Ambiental
Maximizar el rendimiento de
los animales
Pérdidas de
nutrientes Márgenes de
seguridad Viabilidad
Económica y la
Sustentabilidad
Demanda de Nutrientes
Objetivos Zootécnicos
Prácticas de Gestión
Salud
Ambiente
El Suministro de Nutrientes
Calidad de Alimento
Ingesta de Alimento
Digestión, Absorción y Metabolismo
Precisión
En una escala de población
Objetivos de la Produción Animal
Almacenamiento • Luz • Humedad • Temperatura • Estabilidad de cada producto
Sistema de Mezcla
• pH • Minerales • Higroscopicidad • Tiempo • Calidad de Mezcla •Tamaño partícula
Forma física • Harina • Peletizado • Granulado • Expandido • Extrusado
Proceso de granulación, expansión y
extrusión
• Temperatura • Humedad • Tiempo de acondicionamiento
Variabilidad
Transporte y almacenamiento
Digestibilidad
•Temperatura • Humedad
Materia prima
Disponibilidadde alimento y
la ingesta
Variabilidad Acumulada en el Processo de Producción del Alimento
Etapas del processo de producción
CV
(%
)
Tecnologias Aplicadas a la Nutrición Practica en Aves
1- Visión de la Produción Avícola Brasileña
2- Objetivos de la Producción Animal
3- Tecnologias aplicadas a la Nutrición Animal:
3.1- Formulación:
Programas
Parametrización
Base de Dados: Matriz de Ingredientes/ Variabilidad/ Calidad
3.2- Procesos de Fabricación del Alimento
CALIDAD DEL ALIMENTO
Formulación Proceso
Ingredientes
Tecnologias Aplicadas a la Nutrición Práctica en Aves
Tecnologias Aplicadas a la Nutrición Práctica en Aves
1- Visión de la Produción Avícola Brasileña
2- Objetivos de la Producción Animal
3- Tecnologías aplicadas a la Nutrición Animal:
3.1- Formulación
Programas
Parametrización
Base de Dados
3.2- Processos de Fabricación del Alimento
Programación:
Lineal: suministro de nutrientes/costo mínimo
No Lineal: estocástica/rentabilidad
Niveles Nutricionales/la adición de Ingredientes
Objetivos Zootécnicos
Predicción/Modelado
Matriz Nutricional de los Ingredientes
Variabilidad de los Resultados/Calidad
Precio de los Ingredientes
Formulación de Precisión
FORMULAÇÃO
Más de 5.000
documentos
científicos com un
interés directo en la
nutrición animal se
publican
mensualmente en el
mundo.
(The Word Bank, 2014)
Banco de Datos- Matriz nutricional de ingredientes
(Turgeon e Rioux, 2011)
“Abstracción Numérica”
Bioquímico
Físicas
Respuestas Biológica
Químicas
Formulación de Precisión
Matriz nutricional de ingredientes
Basado en el concepto de la nutrición de precisión, una
matriz nutricional ideal deberia:
1. Poseer información suficientemente completa para permitir la
representación correcta de los ingredientes.
2. Presentar los valores de los ingredientes en el mismo método.
3. Presentar el máximo agarre entre los datos y la composición real
de los ingredientes que representen.
4. Sea tan cambiante como la variabilidad de cada ingrediente.
Formulación de Precisión
Tablas...
Métodos para la determinación de la Matriz Nutricional de los Ingredientes
Ensayos de Digestibilidad
Métodos para la determinación de la Matriz Nutricional de los Ingredientes
(Tablas Brasileiñas, 2011)
Ecuaciones de Predicción
Métodos para la determinación de la Matriz Nutricional de los Ingredientes
Actualización de la Matriz Nutricional de los Ingredientes
Mín. Máx.
Valores atípicos
inferiores
Valores atípicos
superiores
Resultado aleatorio
Margen de Error: 1% 5% 10% 15%
Precisión de los valores nutricionales
PRECISIÓN Y EXACTITUD
Impreciso
Inexacto
Preciso
Inexacto
0,63 (+ ou -) 0,02
0,63 0,02
Preciso
Exacto
Modelo Perfecto
Preciso (-)
Exacto (+) Modelo Hplc
Preciso (+)
Exacto (-) Modelo Nirs
Métodos para la determinación de la Matriz Nutricional de los Ingredientes
Métodos
Clásicos
Métodos
Instrumentales
Comunes
Método
Instrumental NIRS
Simples Complejo Calibración compleja/operación simple
Preciso e exacto (-) Preciso e (+) exacto (+) Preciso e (-) Exacto
Consumo reactivo Consume reactivo No consume reactivo
Destructivo Destructivo No destructivo
Peligroso Peligroso Seguro
Bajo costo Alto costo Bajo costo
Lento Rápido + Rápido
No permite la
automatización
No permite la
automatización completa
Permite automatización
P
L
S
P
C
R
Métodos para la determinación de la Matriz Nutricional de los Ingredientes
NIRs
Métodos para la determinación de la Matriz Nutricional de los Ingredientes
Mecanismo de lo NIRS
La medición de la cantidad de luz absorbida o reflejada por las
moléculas polares, durante el proceso de vibración molecular, en el
infrarrojo cercano.
● La espectroscopía en el infrarrojo cercano
radiación
infrarrojo molécula polar vibración
molecular
3000
3050
3100
3150
3200
3250
3300
3350
3400
3450
3500
3550
In vivo NIRS
AM
E N
(kcal/kg)
El uso de NIRS para predecir AMEn
Maiz
1800
1900
2000
2100
2200
2300
2400
2500
1 S
O01
2 S
O02
3 S
O04
4 S
O12
5 S
O22
6 S
O24
7 S
O31
8 S
O38
9 S
O41
10 S
O51
11 S
O62
12 S
O65
13 S
O79
14 S
O80
15 S
O10
7
AM
EN (
kcal/kg)
In vivo NIRSHarina de Soja
El uso de NIRS para predecir AMEn
D
igest
ibilid
ad
de L
isin
a (
%)
El uso de NIRS para predecir la Digestibilidad de Lisina
Harina de Soja
38
Variabilidad
Variabilidad del Valor Nutricional - BR, 2014
44,5
45
45,5
46
46,5
47
47,5
48
0 20 40 60 80 100
Proteina Harina de Soja n=79
2100
2150
2200
2250
2300
2350
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
AMEn Harina de Soja n=78
2000
2050
2100
2150
2200
2250
2300
2350
2400
2014
-01-…
2014
-03-…
2014
-01-…
2014
-01-…
2014
-02-…
2014
-02-…
2014
-02-…
2014
-03-…
2014
-02-…
2014
-02-…
2014-0
3-…
2014-0
2-…
2014
-01-…
2014
-02-…
2014
-02-…
2014
-01-…
2014
-01-…
2014
-01-…
2014
-03-…
2014
-03-…
2014
-03-…
2014
-03-…
2014
-01-…
2014
-02-…
2014
-02-…
2014
-03-…
2014
-03-…
2014
-02-…
2014
-01-…
2014
-03-…
2014
-02-…
2014
-02-…
2014
-01-…
2014
-01-…
2014
-06-…
2014
-06-…
2014
-04-…
2014
-04-…
2014
-06-…
AMEn Harina de Soja
Variabilidad del Valor Nutricional - BR, 2014
44
44,5
45
45,5
46
46,5
47
47,5
48 2014
-01-…
2014-0
3-…
2014
-01-…
2014
-01-…
2014
-02-…
2014
-02-…
2014
-02-…
2014
-03-…
2014
-02-…
2014-0
2-…
2014
-03-…
2014
-02-…
2014
-01-…
2014
-02-…
2014
-02-…
2014
-01-…
2014
-01-…
2014-0
1-…
2014
-03-…
2014
-03-…
2014
-03-…
2014
-03-…
2014
-01-…
2014
-02-…
2014
-02-…
2014
-03-…
2014
-03-…
2014
-02-…
2014
-01-…
2014
-03-…
2014
-02-…
2014
-02-…
2014
-01-…
2014
-01-…
2014
-06-…
2014
-06-…
2014
-04-…
2014
-04-…
2014
-06-…
Proteina Harina de Soja
Variabilidad del Valor Nutricional - BR, 2014
2,6
2,65
2,7
2,75
2,8
2,85
2,9
2,95
0 20 40 60 80 100
LYS T. Harina de Soja, n=79
85
86
87
88
89
90
91
92
0 20 40 60 80 100
Coef. Dig. Lys Harina de Soja n=79
Variabilidad del Valor Nutricional - BR, 2014
3200
3250
3300
3350
3400
3450
0 50 100 150 200 250 300 350 400
AMEn Maíz, n=366
2,5
2,7
2,9
3,1
3,3
3,5
3,7
3,9
4,1
4,3
4,5
0 100 200 300 400 500 600 700 800
Grasa Maíz, n=378
3150
3200
3250
3300
3350
3400
3450
2014-0
1-…
2014-0
1-…
2014-0
1-…
2014-0
1-…
2014-0
1-…
2014-0
1-…
2014-0
1-…
2014-0
2-…
2014-0
2-…
2014-0
2-…
2014-0
2-…
2014-0
3-…
2014-0
3-…
2014-0
3-…
2014-0
4-…
2014-0
4-…
2014-0
4-…
2014-0
4-…
2014-0
4-…
2014-0
4-…
2014-0
4-…
2014-0
4-…
2014-0
4-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
6-…
2014-0
6-…
2014-0
6-…
2014-0
6-…
2014-0
6-…
2014-0
6-…
2014-0
6-…
2014-0
6-…
2014-0
6-…
2014-0
6-…
AMEn Maíz
Variabilidad del Valor Nutricional - BR, 2014
2,5
2,7
2,9
3,1
3,3
3,5
3,7
3,9
4,1
2014-0
1-…
2014-0
1-…
2014-0
1-…
2014-0
1-…
2014-0
1-…
2014-0
1-…
2014-0
1-…
2014-0
2-…
2014-0
2-…
2014-0
2-…
2014-0
2-…
2014-0
3-…
2014-0
3-…
2014-0
3-…
2014-0
4-…
2014-0
4-…
2014-0
4-…
2014-0
4-…
2014-0
4-…
2014-0
4-…
2014-0
4-…
2014-0
4-…
2014-0
4-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
5-…
2014-0
6-…
2014-0
6-…
2014-0
6-…
2014-0
6-…
2014-0
6-…
2014-0
6-…
2014-0
6-…
2014-0
6-…
2014-0
6-…
2014-0
6-…
Grasa Maiz
Variabilidad del Valor Nutricional - BR, 2014
84,5
85
85,5
86
86,5
87
87,5
88
88,5
89
0 100 200 300 400 500 600 700 800
DM Maíz, n=378
6
6,5
7
7,5
8
8,5
9
9,5
0 100 200 300 400 500 600 700 800
Proteina Maíz, n=378
Harina de Soja
(79 muestras)
EMAn
in vivo
(Kcal/kg)
Proteina
(%)
Lys Dig
(%)
AAS Dig
(%)
Val Dig
(%)
Fósforo
Fítico
(%)
Mínimo 1187 44,75 2,35 0,93 1,72 0,26
Máximo 2334 47,53 2,58 1,13 1,92 0,52
Promedio 2256 46,30 2,49 1,06 1,85 0,49
Desviación
Estándar 54 0,60 0,05 0,02 0,05 0,03
Média – ½ DE 2229 46,16 2,46 1,05 1,83 0,48
Variabilidad del Valor Nutricional - BR, 2014
Maiz
(625 muestras)
EMAn
in vivo
(Kcal/kg)
MS
(%)
Proteina
(%)
Grasa
(%)
Amido
(%)
Fósforo
Fítico
(%)
Mínimo 3211 84,83 6,56 2,80 59,5 0,16
Máximo 3431 88,79 8,96 4,24 65,0 0,23
Promedio 3300 87,13 7,53 3,38 62,0 0,18
Desviación
Estándar 40 0,50 0,36 0,24 0,8 0,01
Média – ½ DE 3280 86,88 7,35 3,26 61,6 0,17
Variabilidad del Valor Nutricional- BR, 2014
Variabilidad del Valor Nutricional
Diferencia em el Costo Mensual - (K USD)
para 3 millones de Pollos - 15.000 Tn. alimento/mes
9,5
269,2
-147,1 -200,0
-150,0
-100,0
-50,0
-
50,0
100,0
150,0
200,0
250,0
300,0
promedio promedio-1/2 DE
mínimo máximo
Variabilidad del valor nutricional
282
284
286
288
290
292
294
M Q1 Q2 S1 S2 S3 S4
Costo
(U
SD
/Tn.
frecuencia formulación
Costo mensual para 15.000 Tn. alimento (K USD)
4.385 4.380 4.380
Variabilidad del Valor Nutricional
Variación 100 Kcal/kg EMAn MAIZ
USD 3,80/Tn. ración
USD 57.000,00/mes
Variación 100Kcal/kg EMAn HARINA DE
SOJA
USD 1,85/Tn. ración
USD 28.000,00/mes
Variación 0,5% Proteina
HARINA DE SOJA
USD 0,74/ración
USD 11.000,00/mes
Costo para 3 millones Pollos = 15.000 Tn. Alimento mensual
Consumo
(Kg)
Peso
(Kg) C.A. FEP
Carcaza
(Kg)
Pechuga
(%)
Muslo
(%)
Tabla 3634 a 2181 1.70 a 297 1728 33.4 29.6 b
NIR 3550 b 2163 1.65 b 311 1745 34.1 30.2 a
Prob 0.00 0.59 0.06 0.15 0.53 0.09 0.08
UFSM-BR, 2004
Pollo Cobb – alimento a base de Maiz y Harina de Soja
Comprobación Científica
NIR en la Formulación de Alimento
P<0,10
Sem uso Controle Interno Formulação Precisão
Aplicação de resultados de NIRs
1,72
1,74
1,76
1,78
1,80
1,82
1,84
1,86
1,88
1,90
1,92
1,94
1,96
CA
- Ma
ch
os
Média Média±DP Min-Max
Integración Brasileña – 4.000 Tn de alimentos mensual
Co
nvers
ión
Ali
men
to -
Mach
os
NIR en la Formulación de Alimento
Pruebas de Campo
Sem uso Controle Interno Formulação Precisão
Aplicação de resultados do NIRs
1,20
1,25
1,30
1,35
1,40
1,45
1,50
1,55
1,60
1,65
CU
ST
O P
RO
DU
ÇÃ
O (R
$/k
g F
ran
go
)
Média Média±DP Min-Max
Co
sto
de P
rod
ució
n
(R$/k
g p
oll
o)
NIR en la Formulación de Alimento
Pruebas de Campo
Integración Brasileña – 4.000 Tn de alimentos mensual
Rendimiento de carcasa
17
17,5
18
18,5
19
19,5
20
20,5
21
21,5
22
jan/0
9
fev/0
9
mar/
09
abr/
09
mai/09
jun/0
9
jul/09
ago/0
9
set/
09
out/
09
nov/0
9
dez/0
9
jan/1
0
fev/1
0
mar/
10
abr/
10
mai/10
Media mensual
%
Peito
Coxa e sobrecoxa
com PNE
NIR en la Formulación de Alimento
Pruebas de Campo
Rendimiento de la Canal
Promedio mensual
Pechuga
Muslo
Utilizando los resultados del NIRS
NIRS para Seleccionar Proveedor
NIRS para Control de
Calidad
NIRS para Formulación
Jefe Feliz
CALIDAD
Análisis de Densidad
Impacto de la Calidad de los Ingredientes
Fonte: Queiroz de Moraes
Mesa de Gravimetrica
Impacto de la Calidad de los Ingredientes
Densidad < 650 Densidad > 650
Aflatoxinas 41,1 5,5
Zearalenona (ppb) 480,5 75,5
Fumonisina (ppb) 6181,0 797,0
Ergosterol (ppm) 61,3 5,6
Energía (kcal) 3826 3956
Proteína (%) 9,0 8,5
Lisina (%) 0,3 0,2
Análisis micotoxicológico y nutricionales realizados sobre 200
muestras de maíz clasificadas en mesa de gravimetrica
Adaptado de LAMIC, 2007
Impacto de la Calidad de los Ingredientes
MAIZ
Impacto de la Calidad de los Ingredientes
Calidad Física de Maíz- calculadora Milho EMA(kcal/kg) dif kcal
Granos BUENO 3360
Granos CHUZO 3250 -110
Granos ATACADOS POR HONGOS 3205 -155
Granos DAÑADOS POR INSECTOS 3160 -200
Granos FRAGMENTADOS 3192 -168
Granos PARTIDOS 3293 -67,2
IMPUREZAS 0 -3360
Tipo II (%) EMA
HUMIDAD 14,0 -
Granos BUENO 81,0 2722
Granos CHUZO 0,5 16
Granos ATACADOS POR HONGOS 6,0 192
Granos DAÑADOS POR INSECTOS 0,5 16
Granos FRAGMENTADOS 3,0 96
Granos PARTIDOS 8,0 263
IMPUREZAS 1,0 0
Granos DANÃDOS POR DIVERSAS CAUSAS 18,0 -
EMA 3305
Impacto de la Calidad de los Ingredientes
Análisis físicos: estimación de pérdida de EM
%GQBR = granos partidos
%GFRIM = granos fragmentados
%GFUN = granos atacados por hongos
%GINS = granos dañados por insectos
%GADC = granos dañados por diversas causas
Barbarino Junior, 2001
Calidad Física del Maíz
Impacto de la Calidad de los Ingredientes
Variación 1% Grasa
USD 2,65/t
alimento USD 39.800,00 /mensual
Variación 1%
Grano atacado por Hongos
USD 0,70/t
alimento USD 10.500,00 /mensual
Uso preventivo adsorbente
USD 1,50/t
alimento USD 22.500,00 /mensual
Costo Calidad Física del Maiz en 3 millones Pollos
Impacto de la Calidad de los Ingredientes
Tecnologias Aplicadas a la Nutrición Practica en Aves
1- Visión de la Produción Avícola Brasileña
2- Objetivos de la Producción Animal
3- Tecnologias aplicadas a la Nutrición Animal:
3.1- Formulación:
Programas
Parametrización
Base de Dados: Matriz de Ingredientes/ Variabilidad/ Calidad
3.2- Procesos de Fabricación del Alimento
Molienda
Peletización
Expansión
Tratamientos
Térmicos
Procesos de Fabricación de Alimento
Mesclado
DGM Tiempo de
Mescla seca
El tamaño de partículas y la utilización de los nutrientes a 7 días de edad
DGM
(micron) AMEn
(Kcal/kg) N Ret
(%) MS Ret
(%)
561 2780 b 50 c 72 c
783 2787 b 57 b 75 b
997 2843 a 59 a 77 a
Prob 0,006 0,001 0,001
Adaptado de Krabe e Penz, 2000
Procesos de Fabricación de Alimento
P<0,05
Tratamientos Térmicos
umaquimicairresistivel.blogspost.com
Gránulo de amidón
Gránulo dilatado
Desorganización del gránulo
La moléculas de almidón
retienen agua y gelificante
Molécula de almidón
Molécula de agua
Procesos de Fabricación de Alimento
Massuquetto, 2014
y = -0,0036x2 + 2,2155x + 2969,3 R² = 0,9519
2920
2960
3000
3040
3080
3120
3160
3200
-30 20 70 120
En
erg
ia d
ige
sti
ble
ile
al
(kca
l/k
g)
Tiempo de condicionamento (segundos)
EDI
Tratamientos Térmicos
Procesos de Fabricación de Alimento
CMMS
(%) CMPB
(%) CMEE
(%) EMA
(kcal/kg)
Harina 73,66 62,77 b 68,87b 3020 b
Peletizada 72,50 63,79 ab 74,64a 3030 b
Expandida e
Peletizada 73,09 64,63 a 74,43a 3060 a
CV(%) 0,86 1,93 1,38 0,72
C.A.A. López, N.C. Baião, L.J.C. Lara, N.M. Rodriguez, S.V. Cançado,2007 (P<0,05)
Tratamientos Térmicos
Procesos de Fabricación de Alimento
Coeficiente de Metabolización – CM (%) de acuerdo con la forma física del alimento
Peso (Kg)
Consumo (Kg)
Conversión de Alimento
(kg:kg)
Conversión Corregida
2,5kg
Harina 2,597c 4,452b 1,744b 1,725 b
Peletizada 2,828b 4,787a 1,719a 1,653 a (-5%)
Expandida e
Peletizada 2,874a 4,827a 1,706a 1,631 a (-2%)
CV(%) 1,68 1,52 1,22 -
C.A.A. López, N.C. Baião, L.J.C. Lara, N.M. Rodriguez, S.V. Cançado,2007 (P<0,05)
Coeficiente de Metabolización – CM (%) de acuerdo con la forma física del alimento
Procesos de Fabricación de Alimento
Tratamientos Térmicos
Tipo de Proceso Inversión
USD Gano
CA ROI
Peletizadora(*)
1.750.000,00 3,0%- CO 20 - 24
Expander(*)
900.000,00 1,5%- CO 18 - 22
NIR
120.000,00
1,0%
3 - 4
Retorno de la Inversión = ROI
Para 3 millones de Pollos = 15.000 Tn. alimentos mensual
Tecnologías Aplicadas a la Nutrición Práctica en Aves
(*)Costo operativo
Retorno de la Inversión = ROI
Para 3 millones de Pollos = 15.000 Tn. alimentos mensual
Tecnologías Aplicadas a la Nutrición Práctica en Aves
(*)Costo operativo
Tipo de Proceso Inversión
USD Gano
CA ROI
Peletizadora(*)
1.750.000,00 3,0%- CO 20 - 24
Expander(*)
900.000,00 1,5%- CO 18 - 22
NIR
120.000,00
1,0%
3 - 4
Situaciones Costo menual
mil USD Rendimiento
Ingredientes con más 50 kcal
maíz y harina de soja
0,25 % proteína de harina de
soja
Corrige formulación y
ahorra 48,0 Constante
Tecnologías Aplicadas a la Nutrición Práctica en Aves
Ingredientes con menos 50
kcal maíz y harina de soja
0,25 % proteína de harina de
soja
Corrige formulación y
gasta 48,0 Constante
Ingredientes con menos 50
kcal maíz y harina de soja
0,25 % proteína de harina de
soja
No corrige formulación y
gasta 75 Pierde 30g CA
pérdida de 30 g CA 75,0 1,5%
NIRS « on line »
Rovabio Expertise Tour 19 & 20 June 2012
Tecnologias Aplicadas a la Nutrición Práctica en Aves
Conclusões
Información Decisión
2- Hay una presión de producción y de desafios en busca de
rendimiento y reducción de costes;
1- Hay disponibilidad de informacións técnicas, tecnología y
herramientas;
3- Hay necesidade de decisiones rápidas y confiables.
Pero no existe una fórmula única.
Cada uno debe buscar respuestas a su realidad.
Esto es lo que diferencia y justifica el trabajo de
un NUTRICIONISTA
GRACIAS!