Тимур Сергеев, специалист по кормлению ООО «Провими»
Евгения Черненко, категорийный менеджер ООО «Провими»
Все в мире стремится к порядку. Как докосмический хаос со временем образовал вселенную с ее галактиками и солнечными системами, так и деятельность людей во многих сферах прошла путь от хаоса до науки в ее современном виде, в том числе в сфере выращивания сельскохозяйственных животных. Именно стремление к порядку, а также возникшая в период индустриализации необходимость повышения продуктивности животных при меньших временных и финансовых затратах, связанная с нарастающим дефицитом белка, необходимого человечеству, привели к появлению сначала потребности, а потом и реализации идеи создания систем питательности. В их основе лежат научно и практически обоснованные знания о взаимосвязи сотен нутриентов и их усвояемости в организмах животных, и именно на этом принципе построены все основные системы, используемые в России и мире.
По всему миру существуют различные общества, учреждения, организации и академии, призванные способствовать прогрессу в науке, медицине, литературе и т.д. Сельское хозяйство – не исключение, и на сегодняшний день в мире существует 3 основные организации, разработавшие системы питательности животных: NRC - National Research Council (США), CVB – Centraal Veevoeder Bureau (Нидерланды) и Cargill, кормовая компания, разработавшая собственную систему питательности – Cargill Nutrition System или CNS (США). Этот список далеко не полон и не включает в себя такие системы, как CNCPS (США), AFRC (Великобритания), INRA (Франция), SCA (Австралия) и DLG (Германия) ввиду их меньшей распространенности. Под «системой питательности» в данном контексте имеются в виду те соотношения питательности, уравнения переваримости аминокислот, крахмала, обменной энергии, которые заложены в программы расчета рецептур (Brill, Bestmix, КормОптима, PorkMAX, проч.).
Самая известная и популярная на сегодняшний день система питательности – NRC. NRC - это Национальный Исследовательский Совет, который является операционным агентством Национальной Академии Наук США. Он был создан в 1944 году по поручению Совета Национальной Академии Наук и Национального Исследовательского Совета по Питанию Животных США (National Academy of Sciences-National Research Council’s Committee on Animal Nutrition). Для этого в 1943 году был создан подкомитет по питанию животных, который уже в июне 1944 года опубликовал свой первый отчет.
Фактически, когда мы говорим про NRC, мы не имеем в виду непосредственно сам совет NRC, а подразумеваем рекомендации, составленные им. Со времени первой публикации и по наши дни рекомендации пересматривались и обновлялись каждые 10-15 лет. Последнее обновление рекомендаций для птиц было выпущено в 1994 году, для КРС в 2001 году и в 2012 году для свиней.
Другая, не менее известная система – CVB – начала разрабатываться в 1877 году в Нидерландах. Это система обновляется каждые 4-5 лет, последнее обновление рекомендаций было выпущено в 2021 году.
Примечательно, что все материалы, публикуемые этими организациям, бесплатны и находятся в открытом доступе на официальных сайтах (NRC, CVB). Эти организации существуют за счет ежегодных государственных субсидий или дотаций от спонсоров.
Третья система, которую мы затронем – Cargill Nutrition System (CNS). Она была разработана Cargill – кормовой компанией, которая существует уже более 155 лет и ведет свою деятельность в 70 странах. Это единственная система, разработанная коммерческой организацией под конкретные нужды компании и ее клиентов. Она была создана в 2003 году и, в отличие от вышеупомянутых систем, CNS обновляется несколько раз в год. Это связано с тем, что ежегодно компания собирает и анализирует свыше двух миллионов образов различного сырья по всему миру, а также проводит испытания в своих и партнерских исследовательских центрах. Эксперты компании собирают и анализируют полученную информацию, на основании которой обновляют рекомендации. Все это позволяет CNS оставаться самой актуальной, включая в себя все новейшие разработки и инновации практически моментально, а клиентам компании использовать самую современную экспертизу.
Итак, все описанные выше системы были созданы в разное время и разными организациями. Более того, все они создавались на базе разных опытов и методов, что обуславливает некоторые фундаментальные различия между этими системами. Давайте разберем их более подробно.
Любой бизнес прежде всего должен приносить прибыль. Говоря о бизнесе сельскохозяйственном, прибыль – это разница между себестоимостью производства продукции и ценой ее реализации. В среднем 70% себестоимости производства продукции в сельском хозяйстве приходится на расходы на корма, а одним из самых дорогих и важнейших составляющих корма является энергия. Общее количество энергии в корме называется валовой энергией. Она измеряется путем сжигания образца корма и измерения количества полученной энергии (тепла). Это то, что животное фактически делает с большей частью корма - “сжигает” его, чтобы получить энергию. Однако животное не может использовать всю энергию, присутствующую в кормах, без потерь. Основой любой системы энергетической оценки корма является знание всех этих потерь при превращении энергии корма в энергию на поддержание жизни и продуктивность. Чистая энергия — это единственная энергетическая система, которая отвечает реальным потребностям животного и позволяющая точно формулировать корма.
В большинстве известных систем питания расчёт ведется на основании обменной энергии. Некоторые используют чистую энергию, но в основном она рассчитана на основании данных о какой-то одной группе животных, чаще всего свиней на откорме. Однако мы знаем, что энергетические потребности и способность усваивать различные ингредиенты у свиней очень отличаются в зависимости от их физиологического состояния и возраста. CNS позволяет наиболее точно оценивать энергетические потребности животных, используя разную энергию для различных фаз цикла. Так, в CNS разработаны 5 нутриентов для оценки чистой энергии свиней, позволяющие более точно формулировать рецепты - чистая энергия лактирующих свиноматок, супоросных свиноматок, поросят, откорма и финальной стадий откорма.
Чистая энергия для разных групп – один из примеров разработки в CNS специальных нутриентов для более точного кормления различных групп животных. Другими примерами могут быть, например, нутриенты для учета функциональных фракций клетчатки (ферментируемой и структурной), имеющей принципиально важное значение в кормлении свиноматок; нутриент для учета протеина, непереваренного поросятами в тонком кишечнике и при превышении определенного уровня повышающего риск диареи; нутриент для учета свободного жира, при превышении влияющий на преждевременное чувство насыщения у поросят, вызывая снижение потребления корма, и так далее.
Также в большинстве систем, в том числе CVB и NRC, используются статические коэффициенты переваримости белка и крахмалов, например, постоянный коэффициент 92% для лизина в соевом шроте, в то время как CNS используются динамические коэффициенты, учитывающие взаимозависимость параметров качества сырья. Известно, что при снижении уровня сырого протеина в богатых крахмалом ингредиентах усвояемость крахмала будет увеличиваться, а, следовательно, будет расти и энергетическая ценность этих ингредиентов. В CNS коэффициент усвояемости крахмала в богатом крахмалом сырье может варьироваться от 80 до 95% в зависимости от уровня протеина. Это влияет на стоимость рецептов, т.к. питательность сырья понимается более точно и позволяет принимать более обоснованные решения о покупке сырья, а также экономить на других источниках энергии. Это лишь один из многих примеров влияния нутриентов друг на друга, которые должны учитываться в системе питательности.
Имея свою систему питательности и уникальные нутриенты, логично также разработать собственные калибровки для наиболее современного метода анализа сырья – ближней инфракрасной спектроскопии (NIR), чтобы обеспечить интегрированность системы инструментов CNS. Анализы с ИК-анализатора могут быть автоматически загружены в систему, а уникальный запатентованный вычислительный механизм AutoCalc позволяет на основе полученных данных об основных показателях питательности (протеин, жир, зола, КДК, НДК, влажность) вычислить сотни других нутриентов, таких как переваримые аминокислоты, чистая энергия, кальций, фосфор (в т.ч. усвояемые) и так далее. Еще одной отличительной особенностью CNS является то, что система не дает общие рекомендации для всех стран, а учитывает специфику сырья в каждом отдельно взятом регионе или стране. Это достигается благодаря тому, что организация действует по всему миру и ежегодно отбирает миллионы образцов сырья, учитывая эту статистику в создании и обновлении матриц для разных регионов планеты. Cargill имеет наиболее полную базу данных по ингредиентам.
Кроме того, полноценная система питательности должна включать в себя не только сведения о переваримости сырья, но и сведения о потребностях животных, то есть рекомендации по кормлению, но для разработки таких рекомендаций требуется большой объем исследований. Кроме того, часто в системах питательности эти рекомендации статичны (табличные значения), и не учитывают реальную ситуацию на предприятии. Одно из преимуществ СNS – возможность построения наиболее прибыльной стратегии кормления на предприятии с учетом конкретных условий и рыночной ситуации, т.е. динамическое моделирование с помощью инструмента PorkMAX. Создание модели предприятия в системе позволяет создать кривую роста свиней и учесть большое количество условий и ограничений конкретной площадки, благодаря чему мы можем подобрать индивидуальные рекомендации по кормлению и максимизировать экономическую эффективность.
Таким образом, Cargill ежегодно инвестирует миллионы долларов в собственные исследования для совершенствования глобальной системы питательности CNS. Компания углубляет свои знания и их практическое применение как в части питательности сырья, так и понимания потребностей животных. Выбирая CNS, производители повышают прибыльность своего бизнеса.
Для получения большей информации о том, как можно использовать CNS в условиях Вашего предприятия, свяжитесь экспертами Cargill: provimi_moscow@cargill.com или позвоните по телефону 8 (495) 213 34 12.
Евгения Черненко, категорийный менеджер ООО «Провими»
Все в мире стремится к порядку. Как докосмический хаос со временем образовал вселенную с ее галактиками и солнечными системами, так и деятельность людей во многих сферах прошла путь от хаоса до науки в ее современном виде, в том числе в сфере выращивания сельскохозяйственных животных. Именно стремление к порядку, а также возникшая в период индустриализации необходимость повышения продуктивности животных при меньших временных и финансовых затратах, связанная с нарастающим дефицитом белка, необходимого человечеству, привели к появлению сначала потребности, а потом и реализации идеи создания систем питательности. В их основе лежат научно и практически обоснованные знания о взаимосвязи сотен нутриентов и их усвояемости в организмах животных, и именно на этом принципе построены все основные системы, используемые в России и мире.
По всему миру существуют различные общества, учреждения, организации и академии, призванные способствовать прогрессу в науке, медицине, литературе и т.д. Сельское хозяйство – не исключение, и на сегодняшний день в мире существует 3 основные организации, разработавшие системы питательности животных: NRC - National Research Council (США), CVB – Centraal Veevoeder Bureau (Нидерланды) и Cargill, кормовая компания, разработавшая собственную систему питательности – Cargill Nutrition System или CNS (США). Этот список далеко не полон и не включает в себя такие системы, как CNCPS (США), AFRC (Великобритания), INRA (Франция), SCA (Австралия) и DLG (Германия) ввиду их меньшей распространенности. Под «системой питательности» в данном контексте имеются в виду те соотношения питательности, уравнения переваримости аминокислот, крахмала, обменной энергии, которые заложены в программы расчета рецептур (Brill, Bestmix, КормОптима, PorkMAX, проч.).
Самая известная и популярная на сегодняшний день система питательности – NRC. NRC - это Национальный Исследовательский Совет, который является операционным агентством Национальной Академии Наук США. Он был создан в 1944 году по поручению Совета Национальной Академии Наук и Национального Исследовательского Совета по Питанию Животных США (National Academy of Sciences-National Research Council’s Committee on Animal Nutrition). Для этого в 1943 году был создан подкомитет по питанию животных, который уже в июне 1944 года опубликовал свой первый отчет.
Фактически, когда мы говорим про NRC, мы не имеем в виду непосредственно сам совет NRC, а подразумеваем рекомендации, составленные им. Со времени первой публикации и по наши дни рекомендации пересматривались и обновлялись каждые 10-15 лет. Последнее обновление рекомендаций для птиц было выпущено в 1994 году, для КРС в 2001 году и в 2012 году для свиней.
Другая, не менее известная система – CVB – начала разрабатываться в 1877 году в Нидерландах. Это система обновляется каждые 4-5 лет, последнее обновление рекомендаций было выпущено в 2021 году.
Примечательно, что все материалы, публикуемые этими организациям, бесплатны и находятся в открытом доступе на официальных сайтах (NRC, CVB). Эти организации существуют за счет ежегодных государственных субсидий или дотаций от спонсоров.
Третья система, которую мы затронем – Cargill Nutrition System (CNS). Она была разработана Cargill – кормовой компанией, которая существует уже более 155 лет и ведет свою деятельность в 70 странах. Это единственная система, разработанная коммерческой организацией под конкретные нужды компании и ее клиентов. Она была создана в 2003 году и, в отличие от вышеупомянутых систем, CNS обновляется несколько раз в год. Это связано с тем, что ежегодно компания собирает и анализирует свыше двух миллионов образов различного сырья по всему миру, а также проводит испытания в своих и партнерских исследовательских центрах. Эксперты компании собирают и анализируют полученную информацию, на основании которой обновляют рекомендации. Все это позволяет CNS оставаться самой актуальной, включая в себя все новейшие разработки и инновации практически моментально, а клиентам компании использовать самую современную экспертизу.
Итак, все описанные выше системы были созданы в разное время и разными организациями. Более того, все они создавались на базе разных опытов и методов, что обуславливает некоторые фундаментальные различия между этими системами. Давайте разберем их более подробно.
Любой бизнес прежде всего должен приносить прибыль. Говоря о бизнесе сельскохозяйственном, прибыль – это разница между себестоимостью производства продукции и ценой ее реализации. В среднем 70% себестоимости производства продукции в сельском хозяйстве приходится на расходы на корма, а одним из самых дорогих и важнейших составляющих корма является энергия. Общее количество энергии в корме называется валовой энергией. Она измеряется путем сжигания образца корма и измерения количества полученной энергии (тепла). Это то, что животное фактически делает с большей частью корма - “сжигает” его, чтобы получить энергию. Однако животное не может использовать всю энергию, присутствующую в кормах, без потерь. Основой любой системы энергетической оценки корма является знание всех этих потерь при превращении энергии корма в энергию на поддержание жизни и продуктивность. Чистая энергия — это единственная энергетическая система, которая отвечает реальным потребностям животного и позволяющая точно формулировать корма.
В большинстве известных систем питания расчёт ведется на основании обменной энергии. Некоторые используют чистую энергию, но в основном она рассчитана на основании данных о какой-то одной группе животных, чаще всего свиней на откорме. Однако мы знаем, что энергетические потребности и способность усваивать различные ингредиенты у свиней очень отличаются в зависимости от их физиологического состояния и возраста. CNS позволяет наиболее точно оценивать энергетические потребности животных, используя разную энергию для различных фаз цикла. Так, в CNS разработаны 5 нутриентов для оценки чистой энергии свиней, позволяющие более точно формулировать рецепты - чистая энергия лактирующих свиноматок, супоросных свиноматок, поросят, откорма и финальной стадий откорма.
Чистая энергия для разных групп – один из примеров разработки в CNS специальных нутриентов для более точного кормления различных групп животных. Другими примерами могут быть, например, нутриенты для учета функциональных фракций клетчатки (ферментируемой и структурной), имеющей принципиально важное значение в кормлении свиноматок; нутриент для учета протеина, непереваренного поросятами в тонком кишечнике и при превышении определенного уровня повышающего риск диареи; нутриент для учета свободного жира, при превышении влияющий на преждевременное чувство насыщения у поросят, вызывая снижение потребления корма, и так далее.
Также в большинстве систем, в том числе CVB и NRC, используются статические коэффициенты переваримости белка и крахмалов, например, постоянный коэффициент 92% для лизина в соевом шроте, в то время как CNS используются динамические коэффициенты, учитывающие взаимозависимость параметров качества сырья. Известно, что при снижении уровня сырого протеина в богатых крахмалом ингредиентах усвояемость крахмала будет увеличиваться, а, следовательно, будет расти и энергетическая ценность этих ингредиентов. В CNS коэффициент усвояемости крахмала в богатом крахмалом сырье может варьироваться от 80 до 95% в зависимости от уровня протеина. Это влияет на стоимость рецептов, т.к. питательность сырья понимается более точно и позволяет принимать более обоснованные решения о покупке сырья, а также экономить на других источниках энергии. Это лишь один из многих примеров влияния нутриентов друг на друга, которые должны учитываться в системе питательности.
Имея свою систему питательности и уникальные нутриенты, логично также разработать собственные калибровки для наиболее современного метода анализа сырья – ближней инфракрасной спектроскопии (NIR), чтобы обеспечить интегрированность системы инструментов CNS. Анализы с ИК-анализатора могут быть автоматически загружены в систему, а уникальный запатентованный вычислительный механизм AutoCalc позволяет на основе полученных данных об основных показателях питательности (протеин, жир, зола, КДК, НДК, влажность) вычислить сотни других нутриентов, таких как переваримые аминокислоты, чистая энергия, кальций, фосфор (в т.ч. усвояемые) и так далее. Еще одной отличительной особенностью CNS является то, что система не дает общие рекомендации для всех стран, а учитывает специфику сырья в каждом отдельно взятом регионе или стране. Это достигается благодаря тому, что организация действует по всему миру и ежегодно отбирает миллионы образцов сырья, учитывая эту статистику в создании и обновлении матриц для разных регионов планеты. Cargill имеет наиболее полную базу данных по ингредиентам.
Кроме того, полноценная система питательности должна включать в себя не только сведения о переваримости сырья, но и сведения о потребностях животных, то есть рекомендации по кормлению, но для разработки таких рекомендаций требуется большой объем исследований. Кроме того, часто в системах питательности эти рекомендации статичны (табличные значения), и не учитывают реальную ситуацию на предприятии. Одно из преимуществ СNS – возможность построения наиболее прибыльной стратегии кормления на предприятии с учетом конкретных условий и рыночной ситуации, т.е. динамическое моделирование с помощью инструмента PorkMAX. Создание модели предприятия в системе позволяет создать кривую роста свиней и учесть большое количество условий и ограничений конкретной площадки, благодаря чему мы можем подобрать индивидуальные рекомендации по кормлению и максимизировать экономическую эффективность.
Таким образом, Cargill ежегодно инвестирует миллионы долларов в собственные исследования для совершенствования глобальной системы питательности CNS. Компания углубляет свои знания и их практическое применение как в части питательности сырья, так и понимания потребностей животных. Выбирая CNS, производители повышают прибыльность своего бизнеса.
Для получения большей информации о том, как можно использовать CNS в условиях Вашего предприятия, свяжитесь экспертами Cargill: provimi_moscow@cargill.com или позвоните по телефону 8 (495) 213 34 12.