Verbeter wins met voertegnologie en presisievoeding – KragDag Gemeenskap
Kwynende winsmarges in die vleisbeesbedryf verg groter tegnologiese insette en gefokusde voedingstrategieë. Danksy genetiese en tegnologiese vooruitgang verhoog beeste se groeivermoë jaarliks. Hoër voerkoste – wat nie noodwendig met soortgelyke verhogings in vleispryse en die gevolglik kleiner winsmarges gepaardgaan nie – is die dryfkrag om gedurig verhoogde vleisproduksie en voerdoeltreffendheid na te streef.
Aangesien voeding 60-75% van die koste van elke kilogram vleis van ‘n intensief gevoerde vleisbees uitmaak, het die vleisbeesbedryf ‘n groot taak om gedurig aandag te skenk aan nuwe voedingstegnologieë en -strategieë. Vleisbeesprodusente, voerkrale en voedingkundiges ondersoek dus deurlopend verbeterde en verfynde voedingsbestuursprogramme, grondstofprosesseringstegnieke, nuwe alternatiewe grondstowwe, nuwe biotegnologiese voerbyvoegings asook ander metodes om verhoogde winsmarges te realiseer. Twee van die belangrikste fokusareas, wat heelwat aandag verg om beter winsmarges vir intensiewe vleisprodusente te bewerkstellig, is eerstens die gebruik van rekenaargedrewe simulasie-voedingsmodelle en tweedens die fisiese vorm en prosessering van grondstowwe.
In die verlede was daar ‘n groot gaping tussen vleispryse en insetkoste. Daarom was die fokus op doeltreffende produksie van minder belang. Die situasie het egter dramaties verander en vleisbeesprodusente kan deesdae net oorleef indien insetkoste en produksie-uitsette geoptimaliseer word. Ten einde dit reg te kry, moet die voedingsbehoeftes van diere en die voorsiening van voedingstowwe vir ‘n spesifieke produksiesituasie en produksieteiken, meer akkuraat voorspel word. Hiervoor is rekenaargedrewe simulasiemodelle ontwikkel, wat die resultate van ‘n groot aantal fundamentele en toegepaste studies integreer en sodoende help om die variasie in diereprestasie wat deur voedingsfaktore veroorsaak word, vas te stel. Dit kan ook gebruik word om geleenthede te bepaal hoe prestasie onder unieke boerderyomstandighede potensieël verbeter kan word, hetsy deur voer- of deur bestuursgeleenthede. Alleen op hierdie wyse kan produsente hul diereprestasie en winsgewendheid verseker en verbeter.
Voor die bestaan van hierdie modelle was dit algemene praktyk (in baie gevalle nog steeds) om voedingswaardes van tradisionele grondstowwe uit boeke of voedingstabelle te gebruik om rantsoene te formuleer. In hierdie geval is daar dus nie in ag geneem dat daar variasies in die verteringstempo’s en fraksies van makro-voedingstowwe (veral proteïen en energie) is nie. Dit is grootliks die finale biobeskikbaarheid van hierdie voedingstowwe wat die dier se produksie beïnvloed en nie alleen die makro-voedingstofwaarde, soos chemies in ‘n laboratorium bepaal nie. Verder word dit nie in ag geneem dat die diere se voedingsbehoeftes vir optimale prestasie onder verskillende omgewings- en bestuursomstandighede verskil nie. Die modelle neem egter ál hierdie faktore in ag en integreer dit om laagste-koste-prestasie-diëte (laagste koste per kg vleis) saam te stel, en nie net laagste-koste-diëte (laagste koste per kg voer) nie. Met ander woorde, dit help om die voerkoste per kilogram vleis te verminder, ongeag die prys van die finale rantsoen, en fokus gevolglik op maksimum wins verkry met ‘n spesifieke dieet, aangesien dit beide die prestasie van ‘n spesifieke groep diere (inkomste) sowel as die voeruitgawe om daardie prestasie te bereik, in agneem.
Variasie in diereprestasie
Die Cornell Net Carbohydrate and Protein System-voermodel (CNCPS) is ‘n dinamiese simulasiemodel wat in Amerika ontwikkel is. Die model help om die variasie in diereprestasie (herkouers), wat deur voedings-, bestuurs-, omgewings- en dierlike faktore veroorsaak word, onder kommersiële omstandighede vas te stel. Dit vereis ‘n akkurate beskrywing van die dier en sy omgewing, inname van droëmateriaal (DM), voerkoolhidrate (soos stysel, suikers en neutraal bestande vesel), proteïenfraksies (soos nie-proteïen stikstof, rumen degredeerbare proteïen, rumen verbyvloeiproteïen en aminosure) en ook die voedingstoffraksies se onderskeie verteringstempo’s. So word die regte kombinasies van grondstowwe geselekteer om diëte se samestelling, en gevolglik produsente se winsmarges onder hulle spesifieke omstandighede ge-optimaliseer. Hierdie voedingstoffraksies en verteringstempo’s kan selfs baie verskil binne dieselfde grondstowwe en vereis dus deurlopende monitering, veral met algemeen gebruikte grondstowwe soos graanbyprodukte (bv. mieliesemels, koringsemels), plantaardige proteïenoliekoekbronne en kuilvoer. Afwykings van die intydse spesifikasies van grondstowwe wat nie by formulering in ag geneem word nie, kan ‘n groot verandering in verwagte diereprestasie teweegbring en ‘n groot impak op winsmarge en diereprestasie hê.
Dieselfde geld vir ideale kombinasies van verskillende natuurlike proteïenbronne (soos vismeel, oliekoeke, brouersgraan, koringsemels en glutenprodukte) en nie-proteïenstikstofbronne (bv. ureum), wat ‘n groot impak op ekonomies optimale prestasie sal hê indien die regte verhoudings van verskillende proteïenbronne nie vir ‘n spesifieke situasie aangewend word nie. Die model help verder om die werklike ekonomiese waarde van ‘n grondstof se bydrae tot winsgewende vleisproduksie binne ‘n spesifieke situasie op enige gegewe stadium te bepaal. Dit word met ander beskikbare grondstowwe s’n vergelyk, aangesien hierdie waardes oor tyd mag verskil. Aansienlik méér geld kan byvoorbeeld vir mieliesemels met ‘n hoër stysel- en laer neutraal bestande vesel- (NBV) en vogwaardes en beter verteringstempo van een mieliemeule betaal word, as vir dié van ‘n ander meule met laer voedingstofwaardes. Aangesien soveel faktore gelyktydig in ag geneem moet word, is die voorspelling van die werklike ekonomiese waarde van grondstowwe, sónder die modelle, onmoontlik.
By vleisbeeste varieer die metaboliseerbare energie- en proteïenbehoeftes van diere ten opsigte van die tipe dier, die ras, ouderdom, geslag, produksiestadium, eindgewig en karkassamestelling by slag, die kondisietelling, die omgewing (temperatuur en humiditeit), bestuur (diere se aktiwiteit soos hoe ver hulle moet loop en diepte van modder in krale) asook dieetfaktore. Dit wat deur die dieet voorsien word, is weer gebaseer op die kwaliteit en hoeveelheid voer ingeneem, rumen-koolhidraatfermentasie, rumen-proteïendegradering, rumen-mikrobiese groei, die deurvloei van voedingstowwe ná en opname ín die dunderm, en die uiteindelike gebruik van die voedingstowwe nadat dit opgeneem word deur die dier vir spesifieke fisiologiese funksies, soos onderhoud, groei, melk en reproduksie.
Die CNCPS-model integreer al hierdie faktore om die voedingsbehoefte van ‘n sekere groep diere onder spesifieke omstandighede meer akkuraat te bepaal. Dit pas dan voedingskennis toe, wat oor jare deur navorsing opgebou is, om voedingsprobleme op te los, om ‘n spesifieke prestasie te behaal en om voerkoste per eenheid produksie te verlaag.
Skrywers: Dr Hinner Köster en Louwrens Kemp – Barnlab Voere
By Dr Hinner Köster en Louwrens Kemp|April 2nd, 2020|Categories: Diere, Voedselproduksie, Webjoernaal|Tags: CNCPS-model, diereprestasie, groeivermoë, presisievoeding, rekenaargedrewe, simulasiemodelle, vleisbeesbedryf, voedingsbehoefte, voedingskennis, voedingsmodelle, voerkoste, voertegnologie, winsmarges|0 Comments
About the Author: Dr Hinner Köster en Louwrens Kemp