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

Visión de la Producción Avícola Brasileña

5

Fuente: USDA-abril/2013


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


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


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


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


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


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


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


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)


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


CA 1,750 1,993


1- Visión de la Produción Avícola Brasileña



3.1- Formulación:

Programas

Parametrización



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




3.1- Formulación:

Programas

Parametrización



CALIDAD DEL ALIMENTO

Formulación Proceso

Ingredientes

Tecnologias Aplicadas a la Nutrición Práctica en Aves




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


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.


Tablas...

Métodos para la determinación de la Matriz Nutricional de los Ingredientes

Ensayos de Digestibilidad


(Tablas Brasileiñas, 2011)

Ecuaciones de Predicción


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

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


NIRs


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


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


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


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


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


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


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


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)


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


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


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


MAIZ


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


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


Variación 1% Grasa

USD 2,65/t

alimento USD 39.800,00 /mensual

Variación 1%

Grano atacado por Hongos

USD 0,70/t


Uso preventivo adsorbente

USD 1,50/t


Costo Calidad Física del Maiz en 3 millones Pollos


Tecnologias Aplicadas a la Nutrición Practica en Aves




3.1- Formulación:

Programas

Parametrización



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


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


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



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)



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



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


(*)Costo operativo

Retorno de la Inversión = ROI

Para 3 millones de Pollos = 15.000 Tn. alimentos mensual


(*)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


Ingredientes con menos 50

kcal maíz y harina de soja


soja

Corrige formulación y

gasta 48,0 Constante

Ingredientes con menos 50

kcal maíz y harina de soja


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


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!

[email protected]

Tecnologías Aplicadas a la Nutrición Práctica en Aves 7 Seminario Nutricion... · Tecnologias...

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