Variabilità nella fabbricazione dei mangimi: fattore che influenza l'efficienza nell'ingrasso dei suini

I  grossi mangimifici ad elevata produzione utilizzano la  tecnologia NIRS (near-infrared spectophotometry) sia per il controllo delle materie prime come per l'aggiornamento della formulazione giornaliera o settimanale. Da un altro lato i mangimifici di media o piccola portata, alcuni con la tecnologia NIRS e che sono la maggior parte in Spagna, normalmente applicano una revisione della formulazione con frequenza mensile o trimestrale. Una differenza nei valori di energia e nutrienti utilizzati nei programmi di formulazione e i valori reali degli ingredienti che alla fine compongono i mangimi rappresentano errori sistematici nella produzione di mangimi che influenzano la produzione e/o i costi di produzione del mangime stesso ( sia in eccesso o per carenze).

Studio teorico dell'effetto della variabilità delle materie prime

Obiettivo

Recentemente nel nostro gruppo di lavoro abbiamo studiato la variabilità degli ingredienti con l'obiettivo di descrivere questa variabilità e valutare il possibile effetto sulle performance dei suini in magronaggio-ingrasso. Più concretamente, abbiamo studiato la variabilità del contenuto in energia metabolizzabile (EM) e la correlazione con il consumo di mangime; il contenuto di lisina e la correlazione con la deposizione di carne magra.

Materiale e metodi

Si analizzò un caso in un allevamento di ingrasso con 700 suini dove abbiamo simulato le performance dei suini in base ad un modello di accrescimento studiato in precedenza in vivo, in due situazioni:

1. La composizione dei mangimi è corretta e si aggiusta la formulazione (Mangime - Corretto).
2. I mangimi prodotti sono passibili di cambi nella composizione dovuto alla variabilità delle materie prime senza nessuna correzione(Mangime - Non Corretto).

Per verificare ed applicare lo stuidio si formulò un mangime unico per il periodo di ingrasso da 30-105kg (30% frumento, 22,3% mais, 20,8% orzo, 10% crusca, 6,6% farina di soia (47% PG), 6% farina di colza (-00-) e micro ingrediente; 3175 kcal/kg, 15% PG e 0,9% lisina). Si raccolsero campioni di tutti gli ingredienti dei differenti lotti in mangimificio durante 5 mesi e si calcolò la composizione chimica dei campioni con il NIRS per l'EM e la lisina. Infine si calcoló la variabilità o le differenze con il coeficiente di variazione (CV).

Si stimó che sarebbero stati consumati 15 lotti di mangimi nel periodo da 30-105kg considerando il numero dei suini, la dimensione del silos, i fabbisogni energetici ed il contenuto energetico del mangime. Per produrre le 15 partite di Mangime - Non Corretto si selezionarono 15 campioni di tutti gli ingredienti e sul 40% dei quali si analizzò il contenuto dell'EM e della lisina.

Alla fine si realizzó la simulazione delle due situazioni descritte in precedenza, considerando i fabbisogni nutrizionali (energia e lisina) in funzione del peso vivo durante il periodo studiato ed usando equazioni di deposizione proteica della bibliografia.

Risultati

Nella tabella 1 si osservano la variabilità di composizione chimica degli ingredienti utilizzati, che fu massima per la proteina grezza e la fibra grezza.

Tabella 1. Analisi descrittiva della composizione chimica degli ingredienti.

Si osservò una differenza di 2,5 kg extra di consumo di mangimi per suino nella situazione Mangime-Non -Corretto rispetto al Mangime - Corretto che esemplificando, ad un prezzo di 270 €/Tm, rappresenta 0,67 € per suino.

Figura 1. Consumo medio giornaliero di mangimi (CMG), in due situazioni diverse: la composizione dei mangimi corretta con le specifiche delle materie prime (Mangime-Corretto) e quando non si corregge la formulazione con le specifiche delle materie prime (Mangime - Non-Corretto).

In questa linea, un errore fisso continuativo, come potrebbe essere un errore di quantificazione durante la fabbricazione del mangime oppure di una differenza grande tra il contenuto delle materie prime e dati standard delle materie prime usati nella formulazione, aumenterebbero il rischio di avere alterazioni importanti che riguardano il consumo. Per esempio, un errore medio di solo il 2,2% (70 kcal/kg) di energia durante il periodo di ingrasso nel caso studiato, rappresenta un aumento del consumo fino a 5 kg in più per suino.

Quando si studia il possibile effetto sulal produzione di carne magra, considerando la variabilità di lisina consumata (grammi di lys SID/giorno) e creando lo stesso sistema comparativo utilizzato con Mangime-Corretto e Mangime - Non -Corretto)  in base alla deposizione proteica (grammi DP/d) si osserva che la deposizione si aggiusta con quella attesa quando il contenuto in lisina nella dieta è il teorico e determinato dalla formulazione (0,9% lisina), e che diminuisce notevolmente con le partite "sub-ottimali"(figura 2). I suini alimentati nella situazione  Mangime-Non -Corretto finiscono con 557 grammi di deposizione proteica in meno dei suini alimentati con il Mangime-Corretto nello stesso periodo di ingrasso (tra 30 e 105 kg), questo vorrebbe dire tra  1500 e 2060 grammi di accrescimento di carne magra netta (dipendendo dal sesso e dalla genetica). Inoltre, le conseguenze sugli accrescimenti giornalieri, anche se difficili da prevedere, sarebbero maggiori rispetto alla relazione ideale tra gli amminoacidi essenziali rispetto alla lisina ed al rapporto lisina/energia che influenzerebbe gli incrementi di peso totali e non solamente di carne magra.

Figura 2. Deposizione proteica (DP) in due situazioni diverse: la composizione dei mangimi corretta con le specifiche delle materie prime (Mangime-Corretto) e quando non si corregge la formulazione con le specifiche delle materie prime (Mangime - Non-Corretto).

Un'altra situazione diversa, nata sempre dalla variabilità delle materie prime, sarebbe l'eccesso di un nutriente, che potrebbe comportare un aumento di costi per lo spreco di lisina, oltre lo spreco energetico per eliminare l'eccesso di ammoniaca in forma di urea eliminata nell'urina. Qualcosa di similare potrebbe accadere con la proteina grezza, dato che si evidenziò essere molto variabile (sopratutto nei cereali). Pertanto, sarebbe interessante conoscere le probabilità di produrre mangimi con eccesso o con mancanze dei distinti livelli critici per energia e nutrienti per valutare l'impatto globale della variabilità proveniente dalle materie prime sui costi di produzioni dei mangimi e sulle performance dei suini.

Le strategie che adottano la NIRS risultano di grande valore per migliorare l'efficienza della produzione di mangimi, e a sua volta portano ad una miglior efficienza della produzione zootecnia, considerando che molte volte non si valutano le variabilità delle materie prime con le successive correzioni delle formulazioni. L'integrazione della NIRS in un sistema dove sia possibile discriminare in quale maniera le materie prime con livelli critici di energia/altri nutrienti vengano ricevute e destinate, aiuterebbe a minimizzare in tempo reale gli effetti negativi delle materie prime "sub-ottimali" nella composizione dei mangimi a livello d'allevamento.