Atualização da matriz nutricional como fator de redução no custo de

produção

Nei André Arruda Barbosa1 e Carlos De La Cruz2 1 América Latina - Evonik Degussa Brasil Ltda. Email: nei.arruda@evonik.com

2 Expert Egg Production - Evonik Industries AG – Hanau. Email:carlos.delacruz@evonik.com

1- Introdução

A demanda por alimento aumenta, mediante ao crescimento projetado da população

mundial em 2050 para 9,1 bilhões pessoas (FAO, 2009), onde-se estima que o consumo de

cereais será de 3 bilhões de toneladas em 2050 (MIELE et al., 2011), e consumo de carne

passará de uma demanda mundial de 305 milhões de toneladas estimadas em 2015 para

463 milhões de toneladas em 2050, sendo uma taxa de crescimento anual de 1,5% entre

2015 e 2030 e de 1,0% entre 2030 e 2050, representando um aumento mundial de 9 kg no

consumo de carne per capita, atingindo 52 kg em 2050 (ALEXANDRATOS, 2009).

O foco na produção de carnes e derivados para elevar oferta de alimentos a essa

demanda, proporciona constante busca na melhora da eficiência produtiva, com foco no

aumento de produtividade e baixo custo de produção. Em se tratando da cadeia produtiva

para carne e derivados, o custo alimentar tem uma significante participação dos custos

finais, sendo na alimentação de aves e suínos, responsáveis por cerca de 70%. Com base

da alimentação no milho e farelo de soja, onde representam em torno de 50-60% e 20-

30% respectivamente nas formulações, os custos por tonelada produzida das rações têm

aumentado em função do mercado dessas commodities.

Para melhor a eficiência e eficácia produtiva, os nutricionista trabalham para balancear

as dietas, com objetivo de atender estritamente as exigências nutricionais nas diferentes

fases de produção. Um tema muito abordado é o emprego da nutrição de precisão, onde o

conhecimento do valor nutricional dos alimentos é de fundamental importância

nutricional e econômica, para a formulação de rações (SAKOMURA e ROSTAGNO, 2007).

2- Milho e Soja: Alimentação Animal

O milho e a soja tem elevada importância pelo amplo uso na fabricação de rações

animais como fontes principais de proteína e energia, em especial para aves e suínos. É

expressiva a participação destes dois insumos nos custos de produção e no desempenho

animal. A importância econômica do milho se caracteriza pelas diversas formas de

utilização, onde que como ingrediente de ração animal representa 70% do consumo desse

cereal no mundo, segundo dados do departamento de agricultura dos Estados Unidos

(USDA), no qual o Brasil destina de 60 a 80% de sua produção para essa atividade.

Dados citados por DUARTE e JUNQUEIRA (2013) mostram que Empresa Brasileira de

Pesquisa Agropecuária (Embrapa), a ração representa 67,0% do custo de produção de

frangos vivos e 55,0% do custo do frango abatido, sendo que o milho corresponde a 67,0%

da ração, e o farelo de soja, a 33,0%, sendo outros ingredientes apenas marginais. Por

outro lado, a avicultura comercial representa ao redor de 30,0% a 40,0% do consumo de

milho do país, sendo dois terços usados para frangos de corte e um terço para a produção

de ovos.

3- Mercado das commodities

Nos últimos anos, a indústria de carne e derivados tem sinalizado frente aos grandes

impactos em custo e produção, uma vez que o aumento dos preços da soja e do milho a

níveis recordes elevou os custos de ração animal. As oscilações constantes de preços

dessas commodities representam um fator de insegurança no controle de custos de

produção de carne e derivados no Brasil.

De acordo com LIBERA (2009), essas oscilações nos preços de milho e da soja, tanto no

mercado físico como no mercado futuro, reflete possivelmente a integração entre os dois

mercados, onde estas relações podem ter característica de substituição (em termos de

oferta, considerando a opção de plantar uma ou outra cultura) ou ser complementarem,

dependendo do mercado analisado. O mesmo autor reporta dados de pesquisas que se

refere à redução dos estoques mundiais de milho e soja, em que Estados Unidos e China

sinalizaram aumento no consumo de milho, na medida em que a produção de álcool a

partir do milho nos Estados Unidos aproxima-se do planejado e que seja mantido o

crescimento de renda da China. No caso da soja, os estoques mundiais estão se reduzindo

devido à conjugação dos dois fatores: aumento no consumo mundial e redução da área

cultivada com a cultura.

Também no mercado de soja, a formação de preço ocorre a partir de preços em

mercados internacionais e de fatores internos, como condições de oferta e demanda,

diferenças qualitativas principalmente ligadas a teores proteicos do farelo, eficiência do

porto exportador, disponibilidade do produto em armazéns portuários, greves portuárias,

chuvas, etc.

Os recentes aumentos nos custos da cadeia produtiva de aves e suínos em decorrência

da alta nos preços dos ingredientes utilizados na alimentação animal demandam a adoção

de estratégias nutricionais que resultem em melhor aproveitamento dos nutrientes com

consequente aumentando da eficiência produtiva (COSTA et al., 2012).

4- Estratégias de redução de custo alimentar

4.1 - Alternativas

Pesquisas mostram diversos estudos de ingredientes alternativos às dietas com os

insumos tradicionais. A questão chave nesses estudos, ainda incipientes, é a combinação

com outros grãos que possibilitem o aporte adequado de nutrientes (proteínas, minerais,

vitaminas, aminoácidos, entre outros) e de energia para a expressão do potencial genético

dos animais de produção e ao longo de todos os seus estágios de desenvolvimento.

Diversos dados já foram apresentados para a avaliação de alimentos alternativos,

como fosfatos (COUTO et al., 2008) e alimentos proteicos (MANTOVANI, et. al. 2000);

subprodutos, como farinhas de carne (GRAVENA 2012); aditivos, como enzimas (BARBOSA,

et. al. 2008); planos de alimentação por fases (BUENO 2014) e sexo e avaliação de

parâmetros nutricionais, como energia metabolizável (NASCIF et al. 2004); determinação

de exigências nutricionais utilizando equações de predição (SAKOMURA et al., 2005) e,

formulação de rações baseada na digestibilidade de aminoácidos (ROSTAGNO et al., 2011),

entre outras linhas.

4.2 – Aminoácidos cristalinos nas formulações

Recentes avanços da nutrição animal foram desenvolvidos, e uma prática muito

comum e adotada pelos nutricionistas para reduzir a proteína bruta e atender os níveis de

aminoácidos desejados, graças à inclusão dos aminoácidos cristalinos nas formulações. De

acordo com RODRIGUEIRO (2011), o fortalecimento da nutrição de aminoácidos, com

certeza, basearam-se na produção dos aminoácidos suplementares em escala comercial,

gerando uma nova era da nutrição onde surgiu o conceito da proteína ideal, permitindo ao

nutricionista balancear as rações adequadamente com o objetivo de atende as exigências

nutricionais das diferentes fases de cada espécie animal para o máximo aproveitamento

dos nutrientes.

Por outro lado, a inclusão de aminoácidos industriais, entretanto, dependerá dos

custos da fonte de aminoácidos, dos principais macroingredientes (farelo de soja, milho,

sorgo, etc.) e da diferença de preço (spread) entre a fonte proteica (farelo de soja) e a

fonte energética utilizada (milho, sorgo, etc.), que substituirá o farelo de soja, quando da

sua redução na dieta (ABREU et al., 2013).

Com isso, um tema atual ganha muito espaço no cenário da nutrição. Com foco de

buscar o equilíbrio dos aminoácidos, surgiu o conceito da proteína ideal, definido como o

balanço exato de aminoácidos que é capaz de prover se excesso ou a falta, os

requerimentos de todos os aminoácidos necessários para a manutenção e a máxima

deposição de proteína corporal. Tais relatos já foram demonstrados em diversas

pesquisas, como os achados nos trabalhos de CHENG et al., (1997), SABINO et al., (2004),

DEAN et. al., (2006) e CHO (2011).

Uma aplicação prática resultante disto é o estabelecimento de dietas com menor nível

de proteína bruta e sem queda de desempenho, trazendo na cadeia produtiva reduções

significativas no custo de formulação além de uma série de benefícios relacionado ao

impacto ambiental.

4.3 – Indicativo no mercado: Spread (Soja e Milho)

A entrada dos aminoácidos cristalinos nas formulações proporcionou reduzir a

proteína bruta, podendo atender com os cristalinos as exigências dos aminoácidos sem

elevar a proteína da dieta. Com isso, tornou-se possível reduzir a entrada de farelo de soja

(ingrediente proteico) nas formulações.

Um exemplo prático disso seria uma formulação para poedeiras leves com uma

exigência de 16,5% de proteína bruta. A utilização de aminoácidos cristalinos nas

formulações em uma dieta basal de milho e soja resultaria em uma utilização de 26 a 28%

de farelo de soja na formulação, dependo do teor de proteína bruta contida na fonte de

farelo de soja utilizado. Nesse mesmo exercício, uma formulação sem aminoácido

cristalino, resultaria em uma dieta ao redor de 30% de proteína bruta (onde buscar

atender as exigências de aminoácidos requeridas) e uma inclusão acima de 40% de farelo

de soja.

Por esse lado, essas commodities se tornaram um indicativo da oferta e demanda

desses produtos, o que resultaria no preço deles no mercado. Um indicativo muito bem

trabalhado no passado foi o spread da soja e do milho para determinar a oferta e demanda

do consumo dos aminoácidos lisina e treonina, sendo um excelente driver na formação de

preços (gráfico 1). A palavra spread (inglês) nada mais que a diferença entre o preço do

farelo de soja e do milho/ou sorgo/ou outro ingrediente energético.

Essa prática ficou conhecida pelo melhor indicativo de quando se é ou não

interessante utilizar lisina industrial ao observar o spread. Com isso, quanto maior o

spread, maior oportunidade para lisina baixar os custos, sendo assim mais alto seria o

preço de equilíbrio da lisina industrial. Todavia, atualmente com grande número de players

no mercado que oferecem esses aminoácidos cristalinos acabam se tornando os drivers

nos preços, ficando ao spread determinar a demanda desses produtos.

Gráfico 1. Spread do farelo de soja e milho com base de preços de Campinas/SP de

safras e mercados (consulta Janeiro de 2015).

Fonte: http://www.safras.com.br/produtos/safrasnet/index.asp

4.3 – Qualidade da matéria-prima

Um fator muito importante é qualidade de matéria-prima. Os ingredientes utilizados

nas formulações podem sofrer grandes variações em suas composições nutricionais, em

virtude de inúmeros fatores, como genética do grão, adubação, armazenamento, época do

ano, entre outros.

Tais variações existentes, se não identificadas e ajustadas causam grandes impactos no

desempenho animal com perdas econômicas significativas. A desuniformidade e as

alterações da qualidade da maioria das matérias-primas existentes no mercado brasileiro

são alguns dos principais problemas enfrentados pela indústria de alimentação animal, no

Brasil e, segundo PENZ JR. (1995), afetam a qualidade da ração, comprometendo o

desempenho animal.

Portanto, é muito importante a existência de um padrão de qualidade para o

aferimento dos valores e da qualidade dos produtos utilizados, estabelecido e adequado às

condições pré-estabelecidas. BARBARINO Jr (2001) em sua tese de doutorado reporta

muito bem em relação aos ingredientes, que devem ser continuamente monitorados, para

assegurar-se que apresentam consistência com seu perfil nutricional e a ausência de

contaminações potenciais. O mesmo autor ressalta um ponto importante no controle de

qualidade é a avaliação criteriosa dos fornecedores dos diferentes ingredientes. Novos

fornecedores devem ser testados com maior frequência e atenção. Além disso,

BARBARINO Jr (2001) menciona que a frequência e o número de amostras dependem da

importância do ingrediente na ração e, uma vez que tenha sido possível obter um histórico

consistente de análises, a frequência pode ser reduzida.

Em outras palavras, um bom fornecedor é um fornecedor monitorado. Com isso, a

seleção de fornecedores que têm a competência de oferecer matérias-primas com menor

variabilidade auxilia no procedimento de separação de ingredientes e reduz a variabilidade

das formulações.

Para mais um exemplo prático, apresentamos os dados de proteína bruta, metionina e

lisina (tabela 1) de amostras de milho nos anos de 2013 e 2014 (2500 amostras para cada

ano) retirados do banco de dados da Evonik Degussa que são gerados pelas análises

bromatológicas e aminoácidos realizadas em seus laboratórios satélites e através do

serviço AMINONIR ADVANCED utilizando o equipamento NIR para diversas matérias

primas por todo Brasil.

Tabela 1. Comparação entre as analises de NIR provenientes de 2500 amostras de milho

para os anos de 2013 e 2014 no Brasil.

2013 2014

PB Met Lis PB Met Lis

Média 7,65 0,15 0,23 7,70 0,15 0,23

DP 0,64 0,01 0,01 0,64 0,01 0,02

CV 8% 8% 6% 8% 7% 7% Fonte: AminoNir Advanced/Evonik Degussa

Pode-se observar que a diferença dos nutrientes entre os anos de 2013 e 2014 não

apresentam grandes problemas. Todavia, cabe-se ressaltar que o espaço amostral é de 2500

amostras para cada ano. No gráfico 2 e 3, podemos observar a grande variação das amostras

quando comparado com a linha da média para cada nutriente. Assim, a informação torna-se

importante e fundamental.

Gráfico 2. % de metionina total, proteína bruta e lisina total em 2500 amostras de

milho coletadas de distintos clientes no Brasil no ano de 2013.

0,1

0,15

0,2

16

41

27

19

02

53

31

63

79

44

25

05

56

86

31

69

47

57

82

08

83

94

61

009

10

721

135

11

981

261

13

241

387

14

501

513

15

761

639

17

021

765

18

281

891

19

542

017

20

802

143

22

062

269

23

322

395

24

58

Metionina (%) - Milho Brasil 2013

Fon

te: Am

ino

Nir A

dvan

ced/Evo

nik D

egussa

Gráfico

3. %

de m

etion

ina to

tal, pro

teína b

ruta e lisin

a total em

2500

amo

stras de

milh

o co

letadas d

e distin

tos clien

tes no

Brasil n

o an

o d

e 2014

.

Fon

te: Am

ino

Nir A

dvan

ced/Evo

nik D

egussa

6 7 8 9

10

11

162

123184245306367428489550611672733794855916977

103810991160122112821343140414651526158716481709177018311892195320142075213621972258231923802441

Pro

teín

a B

ruta

(%) -

Milh

o B

rasil 2

01

3

0,1

8

0,2

3

0,2

8

1

64

127

190

253

316

379

442505

568

631

694

757

820

883

946

1009

10721135

1198

1261

1324

1387

1450

1513

1576

1639

17021765

1828

1891

1954

2017

2080

2143

2206

2269

23322395

2458

Lisina

(%) -

Milh

o B

rasil 2

01

3

0,1

0,1

5

0,2

169

137205273341409477545613681749817885953

1021108911571225129313611429149715651633170117691837190519732041210921772245231323812449

Me

tion

ina

(%) -

Milh

o B

rasil 2

01

4

6 7 8 9

10

11

1

71

141

211

281

351

421

491

561

631

701

771

841

911

981

1051

1121

1191

1261

1331

1401

1471

1541

1611

1681

1751

1821

1891

1961

2031

2101

2171

2241

2311

2381

2451

Pro

teín

a B

ruta

(%) -

Milh

o B

rasil 2

01

4

0,1

8

0,2

3

0,2

8

1

6…

1…

1…

2…

3…

3…

4…5…

5…

6…

6…

7…

8…

8…

9…

1…

1…1…

1…

1…

1…

1…

1…

1…

1…

1…

1…1…

1…

1…

1…

2…

2…

2…

2…

2…

2…2…

2…

Lisina

(%) -

Milh

o B

rasil 2

01

4

Hipoteticamente, sua empresa recebeu as 2500 cargas durante um período. Observe

em cada figura que alguns pontos (nesse caso as cargas) estão longe da média geral.

Da mesma maneira, vamos fazer o mesmo exercício para o farelo de soja, utilizando a

mesma base de dados e número de amostras, conforme apresentados na tabela 2 e nos

gráficos 4 e 5.

Tabela 2. Comparação entre as analises de NIRS provenientes de 2500 amostras de

farelo de soja para os anos de 2013 e 2014 no Brasil.

2013 2014

PB Met Lis PB Met Lis

Média 46,87 0,63 2,84 46,92 0,63 2,84

DP 2,84 0,04 0,16 1,81 0,02 0,12

CV 6% 7% 6% 4% 4% 4% Fonte: AminoNir Advanced/Evonik Degussa

Gráfico 3. % de metionina total, proteína bruta e lisina total em 2500 amostras de

farelo de soja coletadas de distintos clientes no Brasil no ano de 2013.

Fonte: AminoNir Advanced/Evonik Degussa

0,450,500,550,600,650,700,750,80

16

71

33

19

92

65

33

13

97

46

35

29

59

56

61

72

77

93

85

99

25

99

11

057

11

231

189

12

551

321

13

871

453

15

191

585

16

511

717

17

831

849

19

151

981

20

472

113

21

792

245

23

112

377

24

43

Metionina (%) - FS Brasil 2013

3033363942454851545760

1

66

13

1

19

6

26

1

32

6

39

1

45

6

52

1

58

6

65

1

71

6

78

1

84

6

91

1

97

6

10

41

11

06

11

71

12

36

13

01

13

66

14

31

14

96

15

61

16

26

16

91

17

56

18

21

18

86

19

51

20

16

20

81

21

46

22

11

22

76

23

41

24

06

24

71

Proteína Bruta (%) - FS Brasil 2013

1,82

2,22,42,62,8

33,2

1 66

13

11

96

26

13

26

39

14

56

52

15

86

65

17

16

78

18

46

91

19

76

10

411

106

11

711

236

13

011

366

14

311

496

15

611

626

16

911

756

18

211

886

19

512

016

20

812

146

22

112

276

23

412

406

24

71

Lisina (%) - FS Brasil 2013

Grafico 4 . % de metionina total, proteína bruta e lisina total em 2500 amostras de

farelo de soja coletadas de distintos clientes no Brasil no ano de 2014.

Fonte: AminoNir Advanced/Evonik Degussa

Existem algumas notas importantes nesse contexto apresentado: A empresa está

perdendo dinheiro, onde não aproveita oportunidade de utilizar o real valor da matéria-

prima; Perda de desempenho, por trabalhar com uma matriz nutricional inadequada. Além

disso, erros como a classificação na etiqueta da matéria-prima. Podem observar que

algumas amostras estão com uma média de proteína de 33%, que leva a uma hipótese que

essa amostra foi classificada como um farelo de soja e não como uma soja integral, por

exemplo. Esse é um detalhe pequeno, mas um simples erro na nomeação do ingrediente

pode não ajudar no entendimento da média, dificultando a analise do nutricionista com os

dados avaliados.

E a escolha do fornecedor de matéria-prima é importante? Como tem sido relatada, a

composição de nutrientes das matérias-primas podem apresentar diferenças significativas

e impactar diretamente no custo de formulação e desempenho animal. Por mais um

exemplo prático, tomamos dois fornecedores de farelo de soja, conforme são

apresentados os resultados nos gráficos 5 e 6 . O nutricionista em questão trabalhava com

uma matriz nutricional para o farelo de soja com 46,8% PB e 2,84%, e tem nesse exemplo o

fornecimento de 2 provedores de farelo de soja, com variações diferentes.

0,450,500,550,600,650,700,750,80

16

61

31

19

62

61

32

63

91

45

65

21

58

66

51

71

67

81

84

69

11

97

61

041

11

061

171

12

361

301

13

661

431

14

961

561

16

26

16

911

756

18

211

886

19

512

016

20

812

146

22

11

22

762

341

24

062

471

Metionina (%) - FS Brasil 2014

3033363942454851545760

16

41

27

19

02

53

31

63

79

44

25

05

56

86

31

69

47

57

82

08

83

94

61

009

10

721

135

11

981

261

13

241

387

14

501

513

15

761

639

17

021

765

18

281

891

19

542

017

20

802

143

22

062

269

23

322

395

24

58

Proteína Bruta (%) - FS Brasil 2014

1,82

2,22,42,62,8

33,2

16

61

31

19

62

61

32

6

39

14

56

52

15

86

65

17

16

78

1

84

69

11

97

6

10

411

106

11

711

236

13

011

366

14

31

14

961

561

16

261

691

17

561

821

18

86

19

512

016

20

81

21

462

211

22

762

341

24

062

471

Lisina (%) - FS Brasil 2014

Gráfico 5. Quantidade de lisina total em % no farelo de soja de um fornecedor 1

(desvio padrão calculado de 0,04).

Fonte: AminoNir Advanced/Evonik Degussa

Gráfico 6. Quantidade de lisina total em % no farelo de soja de um fornecedor 2

(desvio padrão calculado de 0,08).

Fonte: AminoNir Advanced/Evonik Degussa

A variação apresentada pelo fornecedor 2 deve ser vista com muita atenção. Observe

que o conteúdo de lisina tem uma variação maior com esse fornecedor em questão em

relação ao fornecedor 1. As explicações podem ser diversas, desde fraude, processo,

variedade de cultura, problemas no cultivo entre outros. Cabe ressaltar mais uma vez, a

importância do monitoramento da matéria prima e adequada utilização nas formulações.

Nesse caso, o nutricionista adotou retirar ½ desvio padrão de cada partida de farelo

para ser adotada na matriz nutricional do programa de formulação como é mostrado no

gráfico abaixo.

Nesse cenário teríamos 3 formulações, onde seria adotado para o farelo de soja uma

matriz de 2,84 (média adotada pelo departamento de nutrição); 2,82 (média – ½ desvio

padrão do fornecedor 1) e 2,80% (média – ½ desvio padrão do fornecedor 2) de lisina para

cada formulação. Essas 3 formulações, considerando as diferentes matrizes nutricionais,

apresentaram diferenças nos custos de formulações, dependendo do preço das matérias

primas, podem ser pequeno ou até expressivos. No entanto, cabe relembrar alguns

centavos reduzidos no custo por tonelada métrica produzida torna-se significativo quando

avaliadas o total de ração produzida mensalmente.

Todavia, os nutricionistas trabalham com as margens de segurança. Essa prática é

muito trabalhada no mercado. Qual a melhor maneira de trabalhar com o desvio padrão?

Na prática, seria recomendado observar o coeficiente de variação (CV) dos nutrientes e

assim, adotar a maneira de trabalhar com o desvio padrão (DP) na margem de segurança.

Por exemplo:

- CV > 10%, recomenda-se reduzir a média em 1 DP (para margem de segurança);

- CV > 5%, recomenda-se reduzir a média em 0,5 DP (para margem de segurança);

- CV < 5%, não teria a necessidade de aplicar a margem de segurança.

Existem dois importantes pontos a serem considerados: a aplicação correta na

atualização da matriz nutricional do ingrediente pode acarretar na manutenção de

desempenho e redução de custo de formulação; e aplicação incorreta resulta além da

queda de desempenho das aves, aumento no custo de ração, e consequentemente com

esses dois fatores, aumenta mais o custo final de produção.

WU et at., (2007) avaliaram o desempenho de poedeiras comerciais (21 a 36 semanas )

alimentadas com 3 dietas com diferentes níveis de energia, aminoácidos, cálcio e fósforo

disponível, intituladas como baixa (2747 kcal EM; 3,86% de Ca, 0,41% Pd; 0,98% de Lis e

0,73% de M+C), média (2874 kcal EM; 4,00 % de Ca; 0,42% Pd; 1,02 % de Lis e 0,77% de

M+C) e alta (3002 kcal EM; 4,18 % de Ca; 0,44% Pd; 1,07 % de Lis e 0,80% de M+C). Esses

autores, apresentaram (tabela 3) as diferenças no desempenho das aves comparando as 3

dietas, evidenciando a melhora na produtividade à medida que aumenta a densidade

nutricional.

Tabela 3. Efeito de diferentes níveis de energia, aminoácidos, cálcio e fósforo

disponível no desempenho de poedeiras comerciais no período de 21 a 36 semanas.

Densidade Nutricional

Cons. (g/ d)

Peso Ovo (g)

Massa de ovo (g ovo/av d)

CA (g cons/g ovo)

Grav. Esp.

Peso (kg)

Baixa 109,9 a 57,76

c 51,87

b 2,12

a 1,0881

a 1,65

b

Média 105,7 b 58,46

b 52,82

a 2,00

b 1,0876

b 1,68

b

Alta 101,1 c 59,08

a 53,28

a 1,91

c 1,0870

c 1,74

a

Letras nas colunas apresentam as diferenças estatísticas.

Adaptado de WU et al., (2007).

Com esses resultados apresentados, podemos imaginar as consequências com o

desempenho das aves, caso venha ocorrer uma redução da densidade nutricional em uma

dieta comercial oriunda de uma formulação que a matriz nutricional dos ingredientes não

foi corrigida, ou até mesmo os dados das analises não foram muito bem interpretados.

4.4 – Qualidade de matéria-prima

4.4.1: Avaliação

O setor de qualidade torna-se a barreira de entrada da matéria prima, e serve de base

de dados para atualização das matrizes nutricionais nos programas de formulação. Em

geral, quando dependemos de análises convencionais de laboratório, o tempo de resposta

chega a mais de uma semana e, na maioria das vezes, quando o resultado chega, o

produto já foi utilizado na produção ou o alimento já foi consumido nas dietas.

Na busca por um serviço rápido e preciso, os equipamentos NIR (Near Infrared

Spectroscopy) tem sido importante na mensuração da qualidade. Isso porque essa

ferramenta proporciona precisão e reprodutibilidade da análise, rapidez, baixo custo,

podendo analisar vários nutriente ao mesmo tempo, maior controle de processo e muito

importante, que permite uma tomada de decisão imediata.

Além de permitir monitorar o fornecedor de matéria prima, auxiliando na fabrica de

ração até uma segregação de produtos conforme um padrão estabelecido pela empresa, o

que permite obter melhor desempenho dos animais, pois as variações na qualidade das

matérias-primas são ajustadas regularmente.

Dados reportados por TAHIR et al. (2012) já mencionam sobre a implantação dos

sistemas de avaliação imediata por esse equipamento, o que tornou o processo mais fácil a

análise de recepção e a estimativa dos valores nutricionais dos ingredientes em uma ração,

todavia os mesmos autores ressalvam que o nutricionista utilize essas informações de

forma segura. Tais informações, que corroboram com SOTO et. al. (2013), onde não

apenas testaram dietas formuladas com aminoácidos digestíveis e energia metabolizável

determinadas com o NIR como encontraram incremento no desempenho geral e da

qualidade da carcaça de frangos em que o equipamento estimou os níveis nutricionais das

dietas.

Já os autores STRIGHINI et al. (2014) elucidaram a importância de obtenção de dados

muito interessante e a utilização dessas informações obtidas no NIRS podem ser um

excepcional meio de conseguir atualizar a composição dos ingredientes e, com isso,

permitir uma formulação mais precisa. Porém, os dados precisam ser trabalhados de

forma adequada, e em seguida, será apresentado um exemplo dessa aplicação de dados

do NIR para composição de uma equação para correção de dados do milho.

4.4.2: Impacto da atualização da matriz nutricional em custos

Foram adotados valores de R$ 28,00 a saca de milho, R$ 1030,00 a tonelada de farelo

de soja, taxa de cambio de 1 USD = R$ 2,69 coletados da fonte Safras & Mercado

(www.safras.com.br) de Janeiro 2015, com base de preço São Paulo. Os demais

ingredientes foram de acordo com os preços de mercado no período de Janeiro do mesmo

ano. Os requerimentos nutricionista foram de acordo com as recomendações de

ROSTAGNO et.al. (2011) para Poedeiras Leves com consumo de 100g/dia.

Partindo do pressuposto uma dieta padrão onde o nutricionista em questão adota as

matrizes nutricionais para milho e farelo de soja com 8 e 46% de proteína bruta

respectivamente, o custo de formulação seria de R$ 681,82/tonelada de ração. Todavia,

em outro caso hipotético, o produtor recebeu uma carga de farelo de soja com 44% de

proteína (todavia o mesmo preço do farelo de soja 46%, ou seja, nesse caso de R$

1030,00), e o nutricionista teve tempo de ajustar a formulação para que as aves recebam

os requerimentos esperados e não tivesse prejuízo no desempenho. Todavia, observou

que o custo da ração subiu para R$ 712,46/tonelada com a redução de 2% de proteína

bruta proveniente da diferente carga de farelo de soja.

Porém, muitas vezes isso não acontece, e descobre que teve algum problema na

matéria prima quando a ração já está no campo, ou até muitas vezes com o desempenho

das aves. Nesse mesmo caso hipotético, que muitas vezes é real, o desenho da formulação

foi proposto com uma matriz de farelo de soja com 46% de proteína. A utilização de

maneira errada com um farelo de soja com 44% de proteína, e isso deixa muito claro que a

ração não terá os níveis nutricionais desejados para atingir o desempenho projetado.

Consequentemente, queda de produção, aumento da conversão alimentar e

consequentemente aumento no custo de produção.

Com uma ferramenta rápida na tomada de decisão poderá auxiliar de uma maneira

mais eficiente. Partindo desse mesmo raciocínio, uma dieta para atender as mesmas

exigências do exemplo anterior, porém formulada com um farelo de soja com 44% e milho

a 8%, e, recebeu as cargas de farelo mensuradas pelo NIR reportam uma proteína de 46%,

ou seja, com 2% a mais de proteína pelo mesmo preço do farelo 44%. Uma excelente

oportunidade para reduzir o custo da dieta.

BARBARINO Jr (2001) cita em sua tese que melhores rações são produzidas quanto de

melhor qualidade e menor variabilidade dos ingredientes, com isso o conhecimento dos

valores nutricionais, resulta em resultados zootécnico mais próximo dos esperados.

5- Conclusões

Com a alta demanda mundial no consumo de carne e derivados, a constante busca

para reduzir custo de formulação é primordial para garantir as margens de lucro pelos

produtores. As novas tendências de nutrição, assim como controle de qualidade e

atualizações das matrizes nutricionais acompanhadas de ferramentas como NIR, serão

fundamentais para nutricionistas e produtores alcançar a máxima eficiência produtiva e

reduzir o custo de formulação.

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