Modelos matemáticos para predição de desempenho de frangos de corte
by Revista Attalea Agronegócios dezembro 7, 2018 dezembro 15, 2018 0699
Uma melhor conversão alimentar leva, de fato, ao melhor resultado financeiro na avicultura? Qual o melhor peso de abate para a realidade de produção de minha empresa? Devo reduzir níveis nutricionais e de energia frente ao aumento nos preços das matérias-primas? Densidade ou vazio sanitário: qual variável de maior impacto que devo levar em consideração nas minhas decisões estratégicas?
Esses são alguns dos questionamentos frequentes que rodeiam os técnicos e os líderes decisores envolvidos na produção de frangos de corte. Escolher um melhor cenário, levando em consideração o objetivo principal da empresa, muitas vezes é uma tarefa difícil, em função dos diferentes interesses entre todos os que compõem essa complexa cadeia. São inúmeros e inevitáveis trade-offs, com elevado grau de dificuldade para a medida de seus impactos no lucro de uma companhia. Há alguma forma de minimizar ou mitigar esses riscos, otimizando e maximizando a melhor solução?
Motivados por essas e outras perguntas, os especialistas da Cargill Nutrição Animal – Nutron desenvolveram dois modelos matemáticos para predição e otimização de desempenho de frangos de corte, TechBro Flex™ e Panorama™. Com foco em rentabilidade, os modelos integram variáveis de produção e de nutrição às restrições específicas de cada produtor e otimizam a melhor solução econômica, levando em consideração a resposta biológica dos frangos de corte frente aos diferentes desafios da produção avícola.
TECHBRO FLEX™ E PANORAMA™ PARA CADA PRODUTOR AVÍCOLA
Essas ferramentas de modelagem proporcionam soluções personalizadas, para cada tipo de produtor, em diferentes situações do negócio. Através de inputs de produção como peso médio, conversão alimentar, mortalidade, densidade, vazio sanitário, abate semanal, além dos níveis nutricionais e de energia utilizados e os custos das matérias primas que compõem a formulação, é possível otimizar soluções que proporcionem a máxima rentabilidade, mitigando os efeitos de situações que fogem ao controle da empresa.
Veja um exemplo de como a modelagem pode auxiliar em um cenário de volatilidade de preços das principais "commodities". Na figura abaixo, pode ser observada a evolução dos preços do frango e do milho nos últimos 6 meses. O período de pior remuneração ao produtor coincide exatamente com a maior alta no preço do milho. Diante de um desafio como esse, a primeira e mais provável reação do nutricionista e dos demais decisores do processo produtivo seria a redução dos níveis nutricionais e de energia, visando a redução dos custos das dietas. Esse é um raciocínio lógico em um primeiro momento, visto que o custo alimentar tem forte impacto no custo total de produção, podendo representar até 70%.
No entanto, o que aconteceria se o produtor de aves decidisse por uma linha de raciocino contrária: investir em níveis nutricionais e de energia mais elevados, em um momento de crise, com o objetivo de reduzir a idade de abate dos frangos de corte e melhorar a conversão alimentar, visando otimizar o impacto de variáveis produtivas como o vazio sanitário e o número de ciclos por ano? Essa pergunta pode ser respondida apenas com a utilização de ferramentas robustas de otimização, que representem todo o sistema produtivo da empresa avícola, interligando variáveis de produção à nutrição.
Evolução dos preços médios do frango congelado e do milho, no período de junho a novembro de 2018. Fonte: Cepea
Além disso, em situações onde ocorrem reduções na demanda e sobras de produtos no mercado interno, pode haver a necessidade em reduzir o número de frangos alojados por semana. Certamente essa é uma situação desafiadora. Entretanto, podem existir oportunidades para minimizar este impacto como, por exemplo, estudar a melhor combinação entre densidade e vazio sanitário, caso haja possibilidade em se reduzir a área de alojamento.
Diante do exposto, TechBro Flex™ e Panorama™ são ferramentas essenciais para auxiliar na tomada de decisão de forma estratégica, sendo possível minimizar o impacto de situações do mercado avícola que fogem ao controle do produtor. Essas situações exigem ações rápidas e assertivas. Encontrar a melhor solução se torna possível apenas com o uso de modelos capazes de otimizar a rentabilidade de forma robusta e com elevada acurácia. Assim, podemos dizer que uma vez iniciado o trabalho com a modelagem, essa passa a ser incorporada ao DNA da empresa no processo decisor, em todos os momentos, sejam eles motivados por crises ou simplesmente pela necessidade de novos posicionamentos estratégicos.