Utilizando los avances de tecnología NIR para optimizar el proceso de produccion de alimentos.

Entender la variabilidad en los alimentos puede ser la clave para desencadenar mayores retornos de la formulación de alimentos, de acuerdo al Dr. Hadden Graham, Director Técnico Global en AB Vista.

Avances recientes en tecnología NIR nos permitirán un mejor entendimiento de la variación dentro y entre los alimentos, ayudando a realizar decisiones de formulación más certeras y aumentando la eficiencia del proceso de formulación de alimentos.

“En tiempos donde la producción de alimentos significa hasta el 70% de los costos variables de producción animal, estos desarrollos tienen potencial real para optimizar las raciones – y la eficiencia alimenticia,” dice el Dr. Graham.

“Al igual que el mejor equipo de laboratorio NIR, existe ahora equipo en línea y unidades móviles que pueden ser usados en cualquier punto del proceso de producción. Han habido avances también en software NIR, como el desarrollo de calibraciones en línea.”

En un nuevo video publicado por AB Vista, el Dr. Graham detalla como avances recientes en tecnología NIR pueden ser usados para entender mejor la variabilidad de los alimentos balanceados, y por consiguiente, maximizar las utilidades en tres áreas clave de la formulación: P fítico, energía y amino ácidos.

“El contenido de P fítico varía entre los diferentes alimentos y entre una sola materia prima – es vital conocer el contenido de P fítico de los alimentos porque esto ayuda a decidir cuánta fitasa añadir. La tecnología NIR puede analizar ese contenido.”

Estudios en alimento de cerdo han mostrado que el porcentaje de P fítico varía desde el 0.1% hasta el 0.5%. Al añadir una fitasa que puede liberar hasta el 80% de P fítico, esto puede tener un efecto significativo en la economía de producción de alimento, dice el Dr. Graham.

“Además, la variabilidad considerable en el valor de la energía de diferentes cereales, junto con los cambios en el valor nutricional después del procesamiento térmico de las harinas de soya y canola (en la lisina, por ejemplo), también deberían ser analizados.

“La tecnología NIR puede proveer datos comprensivos sobre la variación de los alimentos, con los cuales podemos empezar a hacer decisiones económicas sobre la optimización de la formulación de alimentos.”