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Optimización de formulación de dietas para animales

18 de June de 2021 Blog por Cassotis Consulting

 

Se han realizado muchos esfuerzos para llevar la agroindustria a un entorno más tecnológico y digital. La denominada "Agroindustria 4.0" se está acelerando con la recopilación de una enorme cantidad de datos, el uso intensivo de la automatización y la cartografía geoespacial mediante drones, por ejemplo. La mayoría de estas prácticas pueden aumentar sustancialmente la productividad y la calidad de los alimentos producidos. 

 

Una de ellas es la Optimización Matemática. Algunos de sus beneficios ya se han mencionado en una publicación anterior. Aquí hablaremos de una aplicación específica: definir la formulación de la dieta animal. La industria lleva décadas optimizando esta cuestión con modelos lineales muy sencillos. La pregunta es: ¿es posible mejorar esa toma de decisiones ampliando el alcance de las mismas, aprovechando las tecnologías y los conocimientos actuales?

 

El problema de la dieta es un problema de optimización clásico y fue uno de los primeros problemas estudiados en los años 1930 y 1940. La motivación surgió del deseo del Ejército de minimizar el coste de la alimentación de los soldados en al campo, sin dejar de proporcionarles una dieta saludable.

 

 

Como la mayoría de los problemas clásicos de optimización, su aplicación se puede adaptar. Podemos aplicarlo a la alimentación de las vacas lecheras: los costos de alimentación representan la mayor parte de los costos variables de la producción de leche (pueden llegar al 60% del costo total de producción). Por lo tanto, una correcta planificación del manejo nutricional del rebaño evita gastos innecesarios y favorece los beneficios en la actividad. 

 

Normalmente, el primer paso consiste en dividir el ganado en grupos con características similares, como la genética, la edad y la lactancia. Basándose en estas características, con el apoyo de médicos veterinarios y zootécnicos, se pueden identificar las necesidades mínimas y máximas de cada nutriente. Estos requisitos se convierten en restricciones en el modelo. Para satisfacer estas restricciones, necesitamos conocer la información nutricional de cada ingrediente disponible, que luego se multiplicará por la cantidad consumida (nuestras variables).

 

El consumo de los alimentos disponibles también tiene una restricción de disponibilidad e incurrirá en costos de producción o de compra. Estos costos estarán en la función objetivo del modelo y serán minimizados. Esta es la esencia de este modelo de optimización de la formulación de la dieta, y ya puede suponer una reducción de costos.

 

Sin embargo, se pueden considerar muchos otros aspectos, como los modelos de predicción para prevenir mejor las enfermedades metabólicas, como la acidosis ruminal subclínica, y un control más consistente de la calidad de la leche, como el perfil de ácidos grasos de la leche, por ejemplo. Incluso el impacto medioambiental se puede incluir en un modelo de optimización. Otra mejora es considerar la productividad como una variable, basada en el aporte nutricional de la dieta, y convertir el modelo en una optimización de los beneficios, teniendo en cuenta los ingresos de la producción de leche.

 

 

El nivel de complejidad de un modelo de este tipo puede variar en función de la madurez de la hacienda/empresa y puede evolucionar con el tiempo, añadiendo nuevas funciones a medida que aparecen los resultados. Lo que sí es cierto es que se trata de una gran oportunidad para reducir los costos y aumentar los beneficios mediante el uso de modelos matemáticos, sin impacto alguno para el animal.


 

Autor: Cassiano Lima - Consultor Senior en Cassotis Consulting

 

  Coautor: Emmanuel Marchal - Managing Partner en Cassotis Consulting

 

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