Validação de um sistema de alimentação de precisão para suínos em crescimento-terminação utilizando robôs alimentadores

Abstract

Esta tese teve como objetivo avaliar a viabilidade e os impactos de estratégias de alimentação de precisão para suínos nas fases de crescimento e terminação, focando tanto no desempenho tecnológico de um sistema automático de alimentação quanto nas respostas biológicas e ambientais dos animais submetidos a um programa escalonável de alimentação de precisão. Dois experimentos foram conduzidos em condições controladas e de campo. No primeiro experimento, o robô alimentador automático demonstrou alta precisão na distribuição de milho moído e ração farelada comum, com fortes correlações entre as quantidades solicitadas e as fornecidas (r = 0,996–0,999 para milho moído; r = 0,997–0,999 para ração farelada) e baixos erros quadráticos médios de predição (MSPE), variando de 9,3–9,5% para milho moído e 7,2–7,7% para ração farelada. Na distribuição de ração peletizada, o sistema apresentou desempenho ligeiramente inferior (r = 0,901; MSPE = 22,2–22,8%), provavelmente devido a desafios físicos no fluxo dos pellets. Em todos os tipos de ração, a principal fonte de erro de predição foi atribuída à variação operacional aleatória, com viés sistemático insignificante. Esses resultados sustentam a aplicabilidade industrial do sistema e destacam seu potencial para reduzir desperdício de ração, custos de produção e excreção de nutrientes. O segundo experimento envolveu 630 suínos alocados em um programa convencional de alimentação em quatro fases ou em uma estratégia de alimentação de precisão com ajustes diários da dieta com base em curvas de alimentação pré-definidas. O desempenho zootécnico e as características de carcaça (ex.: espessura de toucinho) não diferiram entre os tratamentos. No entanto, o grupo de alimentação de precisão apresentou redução de 5% no consumo de lisina digestível no íleo (SID) (P < 0,05) e melhorou a eficiência de utilização de lisina SID em média 6%, atingindo 12,5% na fase final (P < 0,05). Além disso, menores concentrações de ureia sérica foram observadas (P < 0,05), indicando utilização mais eficiente de proteína. Modelagens ambientais revelaram reduções significativas no potencial de aquecimento global (até 6%), acidificação (até 3,5%), eutrofização (até 9%) e uso da terra (até 3%; P < 0,05). Em resumo, os resultados validam a integração da alimentação de precisão e automação como uma estratégia viável e escalonável para melhorar a eficiência nutricional e a sustentabilidade em sistemas comerciais de produção de suínos, sem comprometer o desempenho animal.

This thesis aimed to evaluate the feasibility and impacts of precision feeding strategies for growing-finishing pigs, focusing on both the technological performance of an automatic feeding system and the biological and environmental responses of animals subjected to a scalable precision feeding program. Two experiments were conducted under controlled and field conditions. In the first experiment, the automatic feeding robot demonstrated high accuracy in delivering ground corn and standard mash feed, with strong correlations between requested and delivered amounts (r = 0.996–0.999 for ground corn; r = 0.997– 0.999 for mash feed) and low mean squared prediction errors (MSPE), ranging from 9.3– 9.5% for ground corn and 7.2–7.7% for mash feed. When dispensing pelleted feed, the system showed slightly lower performance (r = 0.901; MSPE = 22.2–22.8%), likely due to physical challenges in pellet flow. Across all feed types, the main source of prediction error was attributed to random operational variation, with negligible systematic bias. These results support the system’s industrial applicability and highlight its potential to reduce feed waste, production costs, and nutrient excretion. The second experiment involved 630 pigs allocated to either a conventional four-phase feeding program or a precision feeding strategy with daily diet adjustments based on predefined feeding curves. Growth performance and carcass traits (e.g., backfat thickness) did not differ between treatments. However, the precision feeding group showed a 5% reduction in standardized ileal digestible (SID) lysine intake (P < 0.05) and improved SID lysine efficiency by an average of 6%, reaching up to 12.5% in the final phase (P < 0.05). Additionally, lower serum urea concentrations were observed (P < 0.05), indicating more efficient protein utilization. Environmental modeling revealed significant reductions in global warming potential (up to 6%), acidification (up to 3.5%), eutrophication (up to 9%), and land use (up to 3%; P < 0.05). In summary, the results validate the integration of precision feeding and automation as a viable and scalable strategy to improve nutrient efficiency and sustainability in commercial pig production systems, without compromising animal performance.