PROVIMI Cargill Argentina – una compañía que está presente en todo el mundo, con más de 100 plantas en 30 países que producen más de 600 millones de toneladas anuales en alimentos para animales – sabe que la alimentación representa aproximadamente dos tercios de los costos de producción en cualquier granja porcina. En tal sentido, es crucial desde una perspectiva económica, especialmente en la fase de crecimiento-terminación, ya que es la etapa de mayor consumo de alimento. Es momento de acompañar al productor, ayudándolo a tomar decisiones estratégicas con una sólida base de información, para que logre adaptarse a los cambios que se presenten en las condiciones de producción y, así obtenga la máxima rentabilidad de sus granjas.
En la producción porcina moderna, la maximización de la rentabilidad requiere una formulación precisa de las dietas y la definición de óptimas estrategias de alimentación, fundamentada en un profundo entendimiento de la relación entre el crecimiento de los cerdos y el suministro de nutrientes. Sin embargo, evaluar el crecimiento en tiempo real es un proceso complejo y costoso. Para enfrentar estos desafíos, se han desarrollado modelos matemáticos que permiten predecir variables de respuesta difíciles de medir en forma directa.
Estos modelos proporcionan un enfoque eficaz para cuantificar los procesos productivos y mejorar la eficiencia en los sistemas de producción porcina a través de la toma de decisiones estratégicas.
Los modelos de crecimiento son herramientas valiosas para identificar estrategias nutricionales óptimas, integrando conocimientos sobre la utilización de nutrientes para el crecimiento y las interacciones entre el animal y su entorno.
Dado que la alimentación representa aproximadamente dos tercios de los costos de producción en cualquier granja porcina, optimizar este aspecto es crucial desde una perspectiva económica, especialmente en la etapa de crecimiento-terminación, donde el consumo de alimento constituye la mayor parte de la ingesta total de un cerdo a lo largo de su ciclo de vida. En este sentido, la mayoría de los modelos de crecimiento actuales se basan en la utilización de energía y aminoácidos, lo que refleja la estrecha relación entre la eficiencia de producción y la utilización de estos nutrientes.
En este contexto, una descripción precisa de cada escenario productivo es fundamental para mejorar la eficiencia alimentaria, reducir los costos de las dietas y minimizar la excreción de elementos contaminantes al medioambiente, con el objetivo primordial de optimizar la rentabilidad.
PROGRAMA DE MODELAJE: ENFOQUE PASO A PASO
La implementación de programas de modelaje en la producción porcina debe seguir una secuencia lógica que se puede dividir en los siguientes pasos:
- Definición de objetivos del cliente: establecer conjuntamente con el cliente las expectativas y objetivos del programa de modelaje. Estos objetivos pueden incluir maximizar la tasa de crecimiento, maximizar el margen sobre los costos de alimentación, maximizar el ingreso neto por cerdo, minimizar la conversión alimenticia global o minimizar el costo por kilo de carne producido.
- Recopilación de información productiva: reunir los datos productivos relevantes para la calibración y simulación del modelo.
- Calibración y realización de simulaciones: ajustar el modelo según los datos recopilados y realizar las simulaciones correspondientes.
- Identificación de oportunidades productivas: detectar áreas de mejora en la producción, basadas en los resultados de las simulaciones.
- Validación del modelo en granja: comparar los resultados productivos reales con las predicciones del modelo para confirmar su precisión.
- Revisión regular: ajustar las estrategias de alimentación según cambios en condiciones intrínsecas del cerdo, ambientales y/o económicas.
APLICACIÓN PRÁCTICA EN LA PRODUCCIÓN COMERCIAL
Uno de los beneficios más significativos de los programas de modelaje es la capacidad de predecir con precisión el impacto de diferentes dietas y estrategias de alimentación sobre el crecimiento de los cerdos. Al simular distintos esquemas de alimentación, es posible identificar la combinación óptima de nutrientes que maximiza el crecimiento y minimiza los costos, en función del objetivo productivo-económico específico de cada empresa porcina.
Estos programas también proporcionan un enfoque basado en datos para la toma de decisiones en la granja. Al ofrecer predicciones detalladas sobre cómo factores como el tipo de alimento, el entorno y el manejo afectan el crecimiento de los cerdos, los productores pueden tomar decisiones más informadas sobre cómo ajustar sus prácticas para optimizar los resultados productivos. Por ejemplo, si un productor desea maximizar el margen sobre los costos de alimentación, el modelo puede simular diferentes combinaciones de dietas y estrategias de alimentación para identificar la que ofrezca el mejor retorno económico.
ANÁLISIS FINAL
En conclusión, la aplicación de programas de modelaje de crecimiento permite estimar los requerimientos nutricionales específicos de los cerdos en diversos escenarios productivos, facilitando el uso estratégico de ciertos nutrientes en la dieta y mejorando la eficiencia nutricional. Esto permite a los productores porcinos:
- Tomar decisiones más informadas.
- Adaptarse rápidamente a cambios en las condiciones de producción.
- Mejorar la rentabilidad de sus granjas.
Más información en https://www.tecnewsprovimi.com/
Facebook, Instagram y Twitter: @provimiarg
Acerca de PROVIMI y CARGILL
Con más de 100 plantas en 30 países, Provimi es el líder mundial en producción de alimentos para animales. Genera 635 millones de toneladas anuales en alimentos para bovinos, aves, porcinos y comercializa una amplia paleta de ingredientes y aditivos. Provimi está ubicada en el núcleo de la producción animal en Argentina (Venado Tuerto, Santa Fe). Su experiencia y respaldo le posibilitan ofrecer soluciones adecuadas en todos los eslabones de la cadena productiva, convirtiéndose en un consultor confiable para el productor.
De la mano de Cargill ha creado un proyecto mundial capaz de brindar la más amplia gama de programas alimenticios en nutrición y producción animal. El portafolio de Cargill a nivel mundial ha cambiado drásticamente a lo largo de los años. Es por esto que ahora la división de Nutrición Animal también incluye Salud (Health), reflejando así la importancia que tiene este aspecto para clientes y consumidores. Cargill Animal Nutrition & Health de esta manera profundiza el compromiso con sus clientes, ofreciendo las mejores soluciones, productos y servicios, creando valor. Cargill Animal Nutrition & Health (ANH) fue fundado en 1893. Hoy, opera en 40 países y 280 sedes, produciendo más de 62.000 toneladas de alimento para animales por día y más de 16 millones de toneladas por año. Cargill ANH cuenta con 20.000 empleados y brinda servicios a sus cli entes en más de 280 sedes en todo el mundo. Ofrece soluciones innovadoras para potenciar el negocio de sus clientes en 5 segmentos: Aves, Cerdos, Rumiantes, Agua y Aditivos.
Nuestra misión es crear valor para diferenciarnos. Uno de los modos en que lo hacemos es generando soluciones y capacidades innovadoras, a través de cinco Centros de Innovación Global y 13 Centros de Aplicación Tecnológica, ubicados en diez países distintos.
Provimi, la marca de nutrición animal de Cargill
La división de nutrición animal en Argentina nace en 1986 bajo el nombre de Alimental S.A., para luego ser Provimi desde el año 1998. Ubicados en Venado Tuerto, núcleo mismo de la producción animal en Argentina, genera un salto cualitativo en los servicios agropecuarios, ofreciendo al productor nutrición aplicada para aves, cerdos y rumiantes. En 2011, Provimi se asocia con Cargill ofreciendo así una marcada presencia global. Ese crecimiento ha escalado a los estándares mundiales, brindando programas y soluciones altamente competitivos y de vanguardia, a través de procesos de gestión de calidad y seguridad alimentaria certificados.
Referencias
De Lange, C.; Marty, B.; Birkett, S.; Morel, P.; Szkotnicki, B. (2001). Application of pig growth models in commercial pork production. Canadian Journal of Animal Science, 81(1), 1-8.
Fraga, B.; Lovatto, P.; Rorato, P.; Oliveira, V.; Rossi, C.; Lehnen, C. (2015). Modeling performance and nutritional requirements of pigs lots during growth and finishing. Ciência Rural, 45(10), 1841-1847.
Wang, L.; Hu, Q.; Wang, L.; Shi, H.; Lai, C.; Zhang, S. (2022). Predicting the growth performance of growing-finishing pigs based on net energy and digestible lysine intake using multiple regression and artificial neural networks models. Journal of Animal Science and Biotechnology, 13(1), 57.
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