Nội dung có ở: English Indonesia (Indonesian) Melayu (Malay) ไทย (Thai) Philipino
Giống như các ngành kinh doanh khác, ngành chăn nuôi sản xuất gia cầm phải đối diện với những khó khăn, bao gồm biến động dòng tiền, lạm phát, suy thoái kinh tế và biến động thị trường. Bất chấp tất cả những thách thức và biến động liên tục đó, ngành gia cầm vẫn kinh doanh có lãi. Tuy vậy, vẫn cần phải có và áp dụng liên tục các phương pháp tối ưu hóa năng suất và lợi nhuận cho ngành gia cầm.
Lời khuyên chung cho việc tối đa hóa năng suất, lợi nhuận và tính bền vững kinh tế là cải thiện hiệu năng, giảm lãng phí, kiểm soát chi phí, xem xét giá cả và cải thiện cơ sở hạ tầng dài hạn.
- Cải thiện tính bền vững môi trường cũng liên quan đến việc giảm thiểu chất thải, khí thải và tiêu hao năng lượng.
Thức ăn chăn nuôi là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến chi phí sản xuất và cơ cấu bền vững trên thế giới.
- Phương pháp hiệu quả nhất để giảm chi phí thức ăn là thông qua điều chỉnh và áp dụng công thức thức ăn chăn nuôi (feed formulation).
- Thiết kế công thức thức ăn đạt chi phí thấp nhất (least-cost feed formulation) dựa trên lập trình tuyến tính (linear programming) giúp giảm chi phí nhưng chưa tính đến việc tối đa hóa lợi nhuận kinh doanh.
VẤN ĐỀ LIÊN QUAN ĐẾN LẬP CÔNG THỨC THỨC ĂN ĐẠT CHI PHÍ THẤP NHẤT
Lập công thức thức ăn đạt chi phí thấp nhất cũng củng cố tư tưởng rằng mức độ dinh dưỡng là cố định, được dựa từ những Bảng Dữ Liệu hoặc Hướng dẫn Nuôi Đàn Giống và coi đây là một yêu cầu tuyệt đối.
- Những “nhu cầu dinh dưỡng” đó đối với gia cầm là những giá trị được xác định để đạt năng suất sinh học tối đa trong nhiều thí nghiệm độc lập. Điều này có nghĩa là có tối đa ba dưỡng chất đã được xác định trong điều kiện tương tự.
- Tuy nhiên, mức năng lượng và dưỡng chất giúp tối đa hóa lợi nhuận chỉ được biết sau khi đã tiến hành phân tích định lượng kinh tế lượng (econometric analysis) cho từng thị trường và địa điểm sản xuất chăn nuôi.
Mức dinh dưỡng có lợi nhuận cao nhất có thể thay đổi tùy thuộc vào sự thay đổi về chi phí nguyên liệu thức ăn chăn nuôi và giá bán các sản phẩm gia cầm (gia cầm sống, thịt giết mổ gia cầm, các bộ phận giết mổ phân nhỏ, trứng nguyên vỏ hoặc trứng khối).
Một vấn đề thường gặp với việc lập công thức thức ăn đạt chi phí thấp nhất là khi giá các nguồn protein như bã đậu nành tăng lên, giải pháp theo mô hình toán học sẽ hướng đến giảm hàm lượng a-xít amin trong khẩu phần để chi phí thức ăn trở nên rẻ hơn.
- Tuy nhiên, gà thịt lại rất nhạy cảm với hàm lượng a-xít amin chúng hấp thụ.
- Khi hàm lượng a-xít amin trở nên thấp hơn, tốc độ tăng trưởng, năng suất trở nên thấp hơn và tỷ lệ chuyển hóa thức ăn trở nên cao hơn và thu nhập từ đàn gia cầm trở nên thấp hơn từ đó làm giảm lợi nhuận chăn nuôi sản xuất.
Mặt khác, lợi nhuận có thể giảm nếu hàm lượng dinh dưỡng trong khẩu phần của vật nuôi vẫn được duy trì trong khi giá sản phẩm gia cầm cuối cùng lại giảm. Mật độ chăn nuôi đàn gia cầm và thể trọng lượng bán ra thị trường cũng ảnh hưởng đến hàm lượng dinh dưỡng trong khẩu phần tối ưu nhằm tối đa hóa lợi nhuận.
CÁC GIẢI PHÁP THAY THẾ CHO VIỆC LẬP CÔNG THỨC THỨC ĂN HƯỚNG ĐẾN CHI PHÍ THẤP NHẤT
Thay vì chỉ xem xét đến việc lập chi phí thấp nhất có thể, ta có một cách tiếp cận phù hợp hơn là áp dụng công thức thức ăn để tối đa hóa lợi nhuận. Công thức thức ăn để tối đa hóa biên độ lợi nhuận sẽ cần đến sự lập trình phi tuyến tính (nonlinear programming), mô hình dựa trên máy tính (computer models) được liên kết với các trình tối ưu hóa (optimizers) hoặc kết hợp cả hai hệ thống.
- Lập trình phi tuyến tính hỗ trợ sự bổ sung phương trình lợi nhuận (profit equation) thay cho hàm lượng dinh dưỡng mong muốn cố định.
- Điều này có nghĩa rằng mức dinh dưỡng mong muốn sẽ được xác định tại thời điểm lập công thức thức ăn thay vì sử dụng dữ liệu về “nhu cầu dinh dưỡng” được thiết lập trước.
Phương trình lợi nhuận dựa trên hiệu chỉnh một đường cong bậc hai (fitting quadratic curve) giữa chi phí thức ăn cho mỗi một đơn vị tăng trưởng hoặc thu nhập trên chi phí thức ăn so với năng lượng, các dưỡng chất và liều lượng các nguyên liệu thức ăn. Các đường cong này được hiệu chỉnh (fitted) để thu được hàm (function) sẽ tạo ra các giá trị kinh tế tối ưu (economic optimums) khi mức năng lượng hoặc dưỡng chất thay đổi. Ngoài sử dụng các phương trình bậc hai, các hàm toán học khác cũng có thể phù hợp hoặc mang lại kết quả chính xác hơn để phù hợp với dữ liệu kinh tế và thí nghiệm này.
- Phương pháp này đòi hỏi phải thu thập dữ liệu về phản ứng của vật nuôi với từng mức năng lượng, dưỡng chất chính và thậm chí là nguyên liệu thức ăn chính.
- Tuy nhiên, những phản ứng này thay đổi tùy theo điều kiện môi trường và theo thời gian, dựa trên sự tiến hóa theo quá trình chọn lọc di truyền liên tục.
- Vì vậy, việc thu thập thông tin từ các thí nghiệm phản ứng theo liều lượng (dose-response) kinh điển đã không còn tính bền vững.
Dadalt và cộng sự (2015) đã so sánh các công thức tuyến tính và phi tuyến tính khi cho gà thịt ăn ở điều kiện hai mật độ nuôi khác nhau. Mật độ nuôi cao (high stocking density-HDH) với 14 con gà/m2 và mật độ nuôi thấp (low stocking density-LDH) với 10 con gà/m2 được tiến hành đánh giá so sánh. Cả hai hệ thống công thức đều tăng cường năng suất gà thịt với mức độ tương tự nhau. Tuy nhiên, thức ăn cho nhóm mật độ nuôi cao (HDH) sử dụng công thức tuyến tính làm giảm thể trọng của gà trống 42 ngày tuổi, nhưng chỉ số năng suất này lại không giảm khi sử dụng công thức phi tuyến tính.
- Lập công thức thức ăn phi tuyến tính (non-linear feef formulation) cho nhóm mật độ nuôi thấp (LDH) mang lại giá trị tỷ lệ chuyển hóa thức ăn cao nhất và chi phí/kg gà thịt thấp nhất cho cả trống lẫn mái.
- Kết quả cho thấy với hệ thống thiết lập công thức thức ăn mang lại năng suất tốt nhất hoặc tỷ lệ chuyển đổi thức ăn thấp nhất thì đôi khi hệ thống này mới mang lại lợi nhuận cao nhất.
Almeida và cộng sự (2019) cũng đã đánh giá giá trị của lập trình phi tuyến tính đối với gà đẻ theo ba tình huống thị trường. Họ so sánh với khẩu phần được lập trình tuyến tính theo dữ liệu khuyến nghị về nhu cầu dinh dưỡng của Bộ Dữ Liệu Brazil, hướng dẫn về chủng giống gia cầm hoặc mô hình toán học để tối đa hóa năng suất.
- Các hệ thống thiết lập công thức thức ăn này không ảnh hưởng đến đơn vị Haugh, chiều cao lòng trắng hoặc các tham số về chất lượng bên ngoài của trứng.
- Tuy nhiên, lập công thức thức ăn đã ảnh hưởng đến trọng lượng lòng đỏ, trọng lượng lòng trắng, màu lòng đỏ, tỷ lệ lòng đỏ, tỷ lệ lòng trắng và các tham số năng suất vật nuôi.
Kết quả của những ảnh hưởng này sẽ không được thảo luận ở đây vì điều kiện không cho phép, nhưng nhìn chung, khi thức ăn chăn nuôi được xây dựng theo lập trình tuyến tính theo dữ liệu nhu cầu dinh dưỡng thu được từ các mô hình toán học và hướng dẫn về chủng giống gia cầm đã cho kết quả năng suất tốt hơn vì những công thức thức ăn này mang lại hàm lượng dinh dưỡng cao hơn.
Tuy nhiên, các nghiệm thức hay các công thức thức ăn nhắm đến tối đa hóa năng suất đàn vật nuôi thì không mang lại lợi nhuận cao hơn. Lợi nhuận tối đa chỉ đạt được khi khẩu phần được thiết lập cho một tình huống thị trường thuận lợi bằng cách sử dụng lập trình phi tuyến tính thì thường duy trì được lợi nhuận tối đa trong từng điều kiện.
Tóm lại, lập trình phi tuyến tính là một công cụ giúp tối đa hóa lợi nhuận.
- Tuy nhiên, cần phải có dữ liệu để tính toán phản ứng của gia cầm đối với mức năng lượng và dưỡng chất trong nhiều điều kiện khác nhau, việc này khiến cho sự thu thập dữ liệu dựa trên quan sát thực nghiệm hoặc thí nghiệm trở nên khó khăn hơn. Những ước tính này có thể có được bằng các mô hình tính toán (mathematical models).
MÔ HÌNH HÓA DINH DƯỠNG TRONG THỨC ĂN CHO GIA CẦM ĐỂ TỐI ĐA HÓA LỢI NHUẬN
Một ít nhóm nghiên cứu hàn lâm và vài công ty tư nhân như NOVUS International, Cargill, Aviagen và Trouw Nutrition, đã đề xuất ra nhiều mô hình dinh dưỡng. Nhiều mô hình trong số đó đãkhông còn khả dụng nữa do ít được áp dụng rộng rãi trong ngành gia cầm hoặc vì không được cập nhật thường xuyên.
Bảng 1 đưa ra danh sách tổng quan nhưng chưa đầy đủ các mô hình toán học đã hoặc hiện được công bố-truy cập công khai và liên quan đối với việc tối ưu hóa dinh dưỡng cho gia cầm.
- Một số mô hình sử dụng một chuỗi các phương trình dựa trên nghiên cứu thực nghiệm thu được từ các tập dữ liệu lớn.
- Ngược lại, các mô hình khác thì có tính cơ học (mechanistic) dựa trên lý thuyết và nghiên cứu thiết kế để ước tính các tham số sử dụng và tận dụng dưỡng chất thay vì chỉ quan sát ghi nhận năng suất vật nuôi.
- Một số mô hình này có một thành phần hoặc mô-đun định lượng kinh tế nhằm tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu ảnh hưởng đến môi trường thay vì chỉ tối đa hóa năng suất của vật nuôi.
Một trong những vấn đề chính đã hạn chế việc áp dụng, xác nhận, đánh giá và phát triển sâu hơn là nhu cầu tập huấn nhiều hơn về sự phát triển và sử dụng mô hình cho các chuyên gia dinh dưỡng.
Sự hiểu biết hạn chế về các nguyên tắc của các mô hình này và cơ sở khoa học vững chắc xuất phát từ việc hình dung hạn hẹp về vô số các ấn phẩm khoa học rời rạc trong nhiều thập niên vừa qua mà không có tài liệu tham khảo nào liên kết chúng với quá trình phát triển mô hình cụ thể.
- Các mô hình dựa trên nghiên cứu thực nghiệm hoặc thu thập dữ liệu quan sát mà không tìm kiếm các yếu tố giải thích thì đã trở nên lỗi thời và ít được sử dụng.
- Các mô hình cơ học mô tả các yếu tố chính gây ra phản ứng thì hiện vẫn tiếp tục được phát triển và có thể được sử dụng với các kiểu gene chủng giống gia cầm mới và đồng thời cải thiện độ chính xác của dự đoán.
Hầu hết các mô hình cơ học hiện nay đều có tính cố định (fixed) hoặc sử dụng một giá trị trung bình duy nhất, đại diện cho một con gia cầm trung bình trong một nhóm. Tính ngẫu nhiên (stochasticity) hoặc khả năng biến thiên tiềm tàng (potential variability) được thực hiện bằng cách mô phỏng nhiều lần sự phân bố của quần thể/đàn vật nuôi hoặc bằng cách thay đổi các yếu tố quan trọng nhất gây ra sự biến thiên.
- Phần mềm EFG và mô hình AVINESP là hai trong số những mô hình được phát triển tốt nhất hiện nay.
- Các mô hình này có những khía cạnh lý thuyết hoặc khái niệm tương tự nhau nhưng lại khác nhau về một số phương pháp ước tính và thuật ngữ.
Gerry Emmans, Colin Fisher và Rob Gous từ Nam Phi đã phát triển các mô hình EFG cho gà thịt, gà giống, gà tây và heo. Hiện tại, chỉ có các mô hình EFG cho tăng trưởng của gà thịt và heo trên thị trường. Tiến sĩ Nilva K. Sakomura đã lãnh đạo sự phát triển các mô hình AVINESP tại Đại học tiểu bang São Paulo ở Jaboticabal, Brazil.
Các mô hình AVINESP đã được phát triển cho một số loài gia cầm: gà thịt, gà giống, gà hậu bị, gà đẻ và cút. AVINESP có mô hình dành cho gà thịt và gà đẻ. Hai mô hình này có thể được truy cập.
Hai mô hình cơ học này được dựa dựa trên lý thuyết do Gerry Emmans và cộng sự ở Scotland phát triển.
- Lý thuyết của Gerry cho rằng mô tả toán học chính xác về kiểu gene động vật và tiềm năng tăng trưởng di truyền là rất quan trọng để xác định nhu cầu năng lượng và dưỡng chất ở bất kỳ loài động vật nào.
- Mô tả toán học chính xác về sản xuất trứng cũng thiết yếu để xác định dưỡng chất theo giai đoạn sản xuất trứng và khối lượng trứng.
Các mô hình cơ học EFG và AVINESP được phát triển với một loạt các mô-đun để dự đoán nhu cầu năng lượng chuyển hóa (Metabolizable Energy-ME), năng lượng thuần (Net Energy-NE), a-xít amin (AA), calcium và phosphorus để đáp ứng mục tiêu tăng trưởng và sản xuất trứng.
- Các phương trình tính toán về sự tận dụng năng lượng và dưỡng chất đã được công bố và mô tả chi tiết. Các ấn bản được công bố này cũng bao gồm các ví dụ về khả năng dự đoán của các phương trình này về liều lượng a-xít amin tối ưu để tối đa hóa lợi nhuận dựa trên yêu cầu thị trường.
- Trong Hình 1 và Hình 2 , ta có thể thấy sự khác biệt trong các phép tính khi ước tính mức protein cân bằng cần thiết để tối đa hóa lợi nhuận.
- Chúng ta vẫn cần phải hiểu rõ hơn nữa về các quá trình trao đổi chất và hiệu năng sử dụng dưỡng chất hoặc ảnh hưởng của các yếu tố môi trường, dinh dưỡng, kháng dinh dưỡng và phụ gia thức ăn chăn nuôi khác.
- Khi áp dụng mô hình, điều quan trọng cần lưu ý là mô hình chỉ mô phỏng một cá thể gia cầm trung bình. Sự phân bố đàn cần phải được đưa vào mô hình để kết quả có thể áp dụng được trong các điều kiện chăn nuôi quy mô thương mại.
- Công nghệ cảm biến điện tử, phân tích dữ liệu toàn diện và máy học (Machine Learning) có thể giúp cải thiện độ chính xác của các mô hình cơ học.
Có một sự đồng thuận trong ngành rằng việc mô hình hóa dinh dưỡng là một hướng đi bền vững hơn để tiến hành nghiên cứu dinh dưỡng gia cầm. Mô hình hóa dinh dưỡng đã trở thành một công cụ mạnh mẽ để tối ưu hóa bài tiết dưỡng chất và tối đa hóa lợi nhuận cho sự phát triển bền vững hơn của ngành chăn nuôi sản xuất gia cầm.
Báo cáo NASEM năm 2024 về “Nhu cầu Dinh dưỡng” của Gia Cầm (ấn bản sửa đổi lần thứ 10) khuyến nghị rằng giới nghiên cứu hàn lâm nên tiếp tục phát triển các mô hình toán học. Tuy nhiên, báo cáo của ủy ban NASEM chưa đề cập đến khía cạnh kinh tế định lượng vốn rất quan trọng và cần được đưa vào mô hình hóa dinh dưỡng gia cầm.
- Tuy nhiên, các mô hình gia cầm mà ngành công nghiệp có thể đánh giá được thì đã có sẵn, như ta có thể thấy trong thông tin được trình bày ở đây.
- Phản hồi thu được trong quá trình xác thực các mô hình này sẽ giúp cải thiện độ chính xác của chúng.
- Tuy nhiên, việc áp dụng các phương pháp mới này để thiết lập công thức thức ăn trong ngành gia cầm đóng vai trò quan trọng như việc phát triển các mô hình hóa dinh dưỡng.
- Vì vậ, như đã đề cập trước, chúng ta sẽ cần có thêm thông tin và kiến thức về chủ đề này và chúng tôi hy vọng bài này sẽ góp phần nâng cao kiến thức về chủ đề dinh dưỡng gia cầm.