NUEVAS HERRAMIENTAS PARA AUMENTAR LA EFICIENCIA DE SU LECHERIA. DR. ARTURO SCHEIDEGGER MV, PhD.

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1 NUEVAS HERRAMIENTAS PARA AUMENTAR LA EFICIENCIA DE SU LECHERIA DR. ARTURO SCHEIDEGGER MV, PhD.

2 PROGRAMA DE FORMULACION DE RACIONES DR. ARTURO SCHEIDEGGER

3 MODELOS DE PRODUCCION NRC CSIRO: US Australia ARC: GB INRA: Francia VEM DVE/OEB: Holanda DR. ARTURO SCHEIDEGGER

4 1 Software Desarrolladores Modelo de Nutrición para el Ganado Lechero Feed Ration Balancer Feed Management Systems NRC, definido por el usuario CamDairy Cam Software Modelo Proprietario The Consulting Nutritionist Dalex Computer Systems, CNCPS, NRC CPM-Dairy Cornell U., U.Pennsylvania, CNCPS Miner Institute CNCPS Cornell University CNCPS Dairy Ration System ACS Computer Services NRC Formulate2 Central Valley Nutritional NRC Associates INRAtion - PrevAlim INRA INRA Mixit-Win Agricultural Software Mínimo y máximo definidos por el usuario C onsultants Cantidades de nutrientes Molly U. California, Davis Molly PCDairy-2 U. California, Davis NRC RationPro ProfitSource NRC, definido - por el usuario RumNut A.T Chamberlain AFRC, PDI Shield U. California, Davis Modelo Propietario SigaDairy Siga Farm Software NRC, Definido - por el usuario Spartan Michigan State U. NRC con modificaciones Trilogic Trilogic Systems NRC, Requerimientos - definidos por el usuario Modelo propietario de aminoácidos/ carbohidratos Requerimientos de nutrientes definidos por el usuario

5 CPM-DAIRY Desarrollado para definir los requerimientos del animal y de las bacterias ruminales, de modo que evalúa la utilización de los alimentos y predice las respuestas en producción. Describe: el consumo de alimento la fermentación de proteínas y carbohidratos en el rumen el crecimiento bacteriano la digestión y absorción intestinal la excresión la producción de calor la utilización de nutrientes para mantenimiento, crecimiento y preñez DR. ARTURO SCHEIDEGGER

6 CPM-DAIRY Consiste en submodelos integrados que se clasifican como: Aportes: el usuario provee la información Animal (edad, peso, condición corporal, días en leche, días de gestación, producción de leche y su composición) Ambiente (temperatura, viento, piel) Gestión (lugar donde viven las vacas y su actividad) Ración (composición, precio y cantidades de los alimentos) Cálculos: el modelo utiliza la información aportada DR. ARTURO SCHEIDEGGER

7 SUBMODELO PROTEINA Utiliza el sistema de detergentes desarrollado por Goering y Van Soest (1970) para el análisis de carbohidratos, junto con la extracción de borato-fosfato. Describe las fracciones de proteína como A, B1, B2, B3 y C DR. ARTURO SCHEIDEGGER

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9 Composición y digestión de las fracciones de proteína en CNCPS/CPM-Dairy Digestión Fracción Composición Rumen (%/h) Intestinal (%) 1 A NH 3, NO 3, AA Instantánea 100 péptidos (10,000) B 1 Globulinas Algunas albúminas B 2 La mayoría de la albúminas Glutelinas B 3 Prolaminas Proteínas de extensión Proteínas desnaturalizadas 0,1-1,5 80 C Productos Maillard N enlazado a lignina Digestibilidad de la fracción ruminal de escape

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14 SUBMODELO CARBOHIDRATOS Describe las fracciones de carbohidratos como A1, A2, B1, B2, B3 y C DR. ARTURO SCHEIDEGGER

15 Composición y digestion de las fracciones de carbohidratos en CNCPS/CPM-Dairy CNCPS CPM-Dairy CPM-Dairy Digestión Versión 2 Versión 3 Composición Rumen (%/h) Intestino (%) 1 A A 1 Ácidos de Ensilado A A 2 Azúcares B 1 B 1 Almidón B 1 B 2 Fibra Disponible Soluble Pectinas B Glucanos B 2 B 3 Fibra Disponible Insoluble Celulosa Hemicelulosa C C Fibra no disponible Lignina Fibra asociada a lignina Digestibilidad de la fracción ruminal de escape

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19 SUBMODELO GRASA DR. ARTURO SCHEIDEGGER

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22 CPM-DAIRY El programa predice la cantidad de bacterias ruminales y su aporte diario de nutrientes La cantidad potencial de leche que permite la ración y su composición DR. ARTURO SCHEIDEGGER

23 Sub modelos de cálculo utilizados en CNCPS/CPM- Dairy Rumen Función Velocidad de Tránsito Degradación y Escape Crecimiento Bacteriano Calcula la velocidad de tránsito en función de la ingesta de materia seca, el peso corporal y el forraje en la ración. Se calculan en función de los tamaños de las piscinas, las tasas de degradación y las fracciones de carbohidratos y velocidad de tránsito. Calcula la producción de bacterias FC y NFC en función de la tasa de fermentación de los carbohidratos con ajustes según el ph ruminal.

24 Composición y Digestibilidad de las Bacterias Ruminales Fracción Composición Digestibilidad Intestinal (%) Proteína Ácidos Nucléicos Proteína Real Metionina Lisina Isoleucina Pared Celular 62,5% DM 15,0% BCP 60,0% BCP 2,8% BTP 8,2% BTP 5,9% BTP 25,0% BCP Carbohidrato 21,1% DM 95 Grasa 12,0% DM 95 Ceniza 4,4% DM 50

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28 CPM-DAIRY Requiere la interpretación de un experto, ya que no se puede evaluar con los parámetros tradicionales. DR. ARTURO SCHEIDEGGER

29 EXPERIENCIA CON EL CPM DAIRY EN CHILE

30 CONSUMO DE MATERIA SECA 24.8 kg ( ) para una producción n promedio de 34.2 lt (33.9 lt corregida) DR. ARTURO SCHEIDEGGER

31 CORRELACION MS V/S LECHE CORREGIDA CONSUMO DE MATERIA SECA LECHE MS MS

32 COMPORTAMIENTO CPM-DAIRY Vacas de alta producción se favorecen con la suplementación de fuentes de proteína no degradable (correlación positiva entre producción y % RUP). Resulta muy difícil cumplir con los mínimos recomendados para Metionina (2.1% MP) y Lisina (6.5% MP), especialmente esta última ya que no contamos con fuentes protegidas de Lisina. Correlación positiva entre la relación Lys:Met y el porcentaje de proteína láctea. DR. ARTURO SCHEIDEGGER

33 COMPORTAMIENTO CPM-DAIRY Consideren sólo en forma secundaria los parámetros tradicionales, tales como la PC, ya que no se correlacionan adecuadamente con la producción ni con el % de urea. Existe una correlación negativa entre NDF y producción de leche y una correlación positiva entre NFC y producción de leche. El problema consiste en no poder aumentar el % de almidón, ya que hay una correlación negativa con producción de leche (después de un cierto nivel). DR. ARTURO SCHEIDEGGER

34 PRODUCCION LECHE V/S NDF Y NFC NDF NFC LECHE 36

35 PH RUMINAL ES UN JUEGO DE BALANCE CH estructurales (fibra) CH no estructurales (almidón)

36 COMPORTAMIENTO CPM-DAIRY Sin embargo, hay una correlación positiva con los azúcares y la fibra soluble. Esto implica que necesitamos contar con forrajes de óptima calidad y en cantidad suficiente. Debemos buscar alimentos que aporten una parte importante de su Energía en forma de azúcares y fibra soluble, y no como almidón. La mayoría de los parámetros de fermentación ruminal se correlacionan positivamente con la producción de leche, especialmente la cantidad de bacterias ruminales producidas diariamente (eficiencia de conversión). DR. ARTURO SCHEIDEGGER

37 CERTEZA DEL MODELO DR. ARTURO SCHEIDEGGER

38 CORRELACION ENTRE ACIERTOS V/S PRODUCCION LECHE LECHE 31 ACIERTO

39 CORRELACION EM V/S LECHE ESTIMADA r = LECHE EM

40 CORRELACION PM V/S LECHE ESTIMADA r = LECHE PM

41 CONCLUSIONES El modelo es altamente predictivo, siempre y cuando los datos ingresados al programa representan verdaderamente a los alimentos suplementados. Para cumplir con el punto anterior es imprescindible contar con una base de datos completa y actualizada de todos los alimentos utilizados en las raciones. Medir y corregir semanalmente la materia seca de los voluminosos. DR. ARTURO SCHEIDEGGER

42 BASES DE DATOS COMPLETAS ANALISIS DE LABORATORIO

43 UNICA MANERA CORRECTA DE FORMULAR RACIONES

44 RECOMENDACIONES Utilice un programa nutricional de última generación Provéalo con datos fidedignos, basados en análisis de laboratorios confiables Esto le permitirá obtener una mayor producción de leche y una mejor composición de ella Lo más importante es que logrará incrementar los parámetros de eficiencia, lo que mejorará la rentabilidad de su lechería DR. ARTURO SCHEIDEGGER

45 EVALUACION DE LA CANTIDAD Y CALIDAD DE LECHE DR. ARTURO SCHEIDEGGER

46 BENCHMARKS O PUNTOS DE REFERENCIA EVALUACION DE LA CANTIDAD Y CALIDAD DE LECHE

47 PRODUCCION DE LECHE VS DIAS LACTANCIA Prod. leche (K Sobresaliente Meses Dias lactancia DR. ARTURO SCHEIDEGGER

48 CURVAS PRODUCCION DE LECHE 96% Excelente 77% Excelente 3.1% Excelente 3.0% Excelente 1.8% Excelente DR. ARTURO SCHEIDEGGER

49 PRODUCCION DE LECHE SEGÚN DEL DR. ARTURO SCHEIDEGGER

50 PRODUCCION DE LECHE SEGÚN DEL 1º PARTO DR. ARTURO SCHEIDEGGER

51 CURVA DE LACTANCIA DE 1º PARTO KG LECH Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic MESES DIAS DIAS 200-MÁS DR. ARTURO SCHEIDEGGER

52 CURVA DE LACTANCIA DE VACAS KG LECH Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic MESES DIAS DIAS 200-MÁS DR. ARTURO SCHEIDEGGER

53 CURVAS DE LACTANCIA OTRAS LECHERIAS DL vacas DL vacas > 200 DL vacas DL vaq DL vaq > 200 DL vaq DR. ARTURO SCHEIDEGGER

54 GRAFICO MADUREZ EQUIVALENTE A 305 DIAS EXCELENTE Ver listado adjunto DR. ARTURO SCHEIDEGGER

55 DIFERENCIA ENTRE LECHE PROYECTADA Y LECHE PRODUCIDA EXCELENTE Ver listado adjunto DR. ARTURO SCHEIDEGGER

56 GRASA Y PROTEINA LACTEA % EXCELENTE Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic MESES MATERIA GRASA PROTEINA LACTEA DR. ARTURO SCHEIDEGGER

57 INVERSIONES GRASA - PROTEINA 15% DR. ARTURO SCHEIDEGGER

58 EFICIENCIA DE CONVERSION EC = kg leche producidos / kg MS consumidos Kg leche corregidos 3.5% MG = ( x kg de leche) + ( x kg grasa)

59 PARAMETROS DE EFICIENCIA PARAMETRO Nuestra realidad Otras lecherías Eficiencia de conversión ( ) Costo de alimentación (%) % (37 54) DR. ARTURO SCHEIDEGGER

60 EFICIENCIA DE CONVERSION GRUPO DIAS EN LECHE EC Un grupo ª lactancia < ª lactancia > º o más lact < º o más lact > Recién paridas < Rebaños problema < 1.3

61 EFICIENCIA DE CONVERSION La EC fue de 1.4 ( ) Las lecherías de más alta producción tuvieron una EC de 1.5 La producción de leche tuvo una alta correlación positiva con la EC Todos los parámetros que representan una mejor fermentación y rendimiento ruminal, se correlacionaron positivamente con la EC DR. ARTURO SCHEIDEGGER

62 CONCLUSIONES Forrajes de buena calidad permitirán una alta EC Raciones bien balanceadas mejoran la EC La búsqueda activa de alimentos y aditivos que mejoren la fermentación y el rendimiento ruminal permitirán mejorar la EC DR. ARTURO SCHEIDEGGER

63 RECOMENDACION Usen algunos benchmarks para evaluar objetivamente la producción y el manejo nutricional de sus lecherías DR. ARTURO SCHEIDEGGER

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65 VISITEN MI PAGINA WEB

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67 COW COMFORT

68 CORRELACION ENTRE COW COMFORT V/S PRODUCCION LECHE 5 4 COW COMFOR LECHE

69 CORRELACION ENTRE RCS V/S PRODUCCION LECHE RCS LECHE

70 Lecherías Prod. Leche Dueño Administrador Jefe lechería Comparacion leche Poco motivado Muy motivado Muy motivado Motivado Motivado Motivado Muy motivado Muy motivado Muy motivado Motivado Motivado Motivado Muy motivado Muy motivado Muy motivado Motivado Muy motivado Muy motivado Motivado Motivado Muy motivado Motivado Motivado Motivado Muy motivado Muy motivado Motivado Poco motivado Poco motivado Motivado Poco motivado Poco motivado Motivado Poco motivado Poco motivado Muy motivado Muy motivado Muy motivado Muy motivado Poco motivado Poco motivado Poco motivado -0.7

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72 UNA O MAS RACIONES?

73 NUMERO DE RACIONES Ración única produjo significativamente más leche (36.0 v/s 33.0) con grasa y proteína láctea similares. Considerar que se formula para una mayor producción de leche. Ración única tuvo un mayor consumo de Materia Seca (25.5 v/s 24.6). La Eficiencia de Conversión fue similar entre los 3 grupos (1, 2 o 3 raciones). El costo de alimentación fue mayor para la ración única. Deberán decidir caso a caso si la mayor producción de leche justifica el aumento en los costos de alimentación. DR. ARTURO SCHEIDEGGER

74 COMPARACION DEL NUMERO DE RACIONES DL vaq DL vaq > 200 DL vaq 1 RACION RACIONES RACIONES DR. ARTURO SCHEIDEGGER

75 COMPARACION DEL NUMERO DE RACIONES DL vacas DL vacas > 200 DL vacas 1 RACION RACIONES RACIONES DR. ARTURO SCHEIDEGGER

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77 NUEVAS HERRAMIENTAS PARA PRODUCIR MAS Y MEJOR LECHE DR. ARTURO SCHEIDEGGER MV, PhD.

78 ADITIVOS

79 RUMENSIN Monensina es el compuesto activo de Rumensin. Los Ionóforos son aditivos que alteran la población microbiana ruminal por medio de la transferencia de iones a través de la membrana celular (inhiben el crecimiento de las bacterias Gram-positivas, permitiendo un mayor desarrollo de las Gram-negativas). La monensina altera la relación de ácidos grasos volátiles en el rumen, incrementando el ácido propiónico y reduciendo el porcentaje de ácido butírico y acético. El aumento de ácido propiónico transforma a la monensina en un agenta gluconeogénico. DR. ARTURO SCHEIDEGGER

80 RUMENSIN Este efecto gluconeogénico le permite actuar a la monensina como antiquetogénica, es decir, disminuye la cetosis subclínica. Duffield midió un 50% de reducción en la cetosis subclínica en los rebaños que utilizaron Monensina. Asimismo se redujeron los desplazamientos del abomaso en un 40%. Diferentes estudios han demostrado un incremento en alrededor de 1 kg/día de leche, debido al uso de Monensina. Este incremento ha sido variable ( 2-4%) y probablemente dependa del % de cetosis subclínica del rebaño. De hecho, se ha visto un mayor incremento en la producción DR. ARTURO SCHEIDEGGER

81 RUMENSIN De hecho, se ha visto un mayor incremento en la producción de vacas con estados corporales altos (obesas). En el caso de los sólidos de la leche se han observado lecherías con depresión de materia grasa después de la incorporación de Monensina y otras donde se mantiene inalterado este porcentaje. Para evitar la depresión de materia grasa se recomienda: Mantener la NDF sobre 32% Nivel de almidón máximo de 25%, especialmente si se usa maíz húmedo Limitar el % de grasa total de la ración a 5 6% y la adición de aceites insaturados a 2 3% DR. ARTURO SCHEIDEGGER