Por Dr. Luiz Fernando de Souza Alves
Na nutrição de suínos, precisão significa aproximar, ao longo do tempo, dois valores que estão em constante mudança: o que o animal exige e o que ele efetivamente ingere. A exigência nutricional varia com peso, sexo, potencial de deposição proteica, consumo, ambiente, estado sanitário e fase fisiológica. Ao mesmo tempo, o aporte de nutrientes também se modifica conforme a composição e a digestibilidade dos ingredientes, o processamento da ração e o consumo real.
Trabalhar com nutrição de precisão é acompanhar essas variações e ajustar o fornecimento com maior frequência, reduzindo situações de excesso ou deficiência (Pomar et al., 2019).
Esse raciocínio pode ser resumido em duas estimativas que precisam se encontrar: quanto o suíno necessita e quanto a dieta realmente fornece. Peso, consumo e desempenho ajudam a estimar a exigência do lote ou do indivíduo. Do outro lado, a matriz nutricional precisa representar com fidelidade os ingredientes que entram na formulação. Entre essas duas estimativas estão a fabricação, a distribuição da ração e o consumo no comedouro. É nesse percurso que a precisão deixa de ser apenas um cálculo de formulação e passa a depender da qualidade da informação em cada etapa.
A matriz nutricional é uma das primeiras bases desse processo. As tabelas de composição e exigências, como as Tabelas Brasileiras para Aves e Suínos, seguem como referências técnicas fundamentais para a formulação no país. Na rotina da empresa, esses valores podem ser complementados pelo histórico dos próprios ingredientes: origem, fornecedor, safra, laudos bromatológicos e resultados de NIRS. Também ganha importância trabalhar com sistemas que representem melhor o aproveitamento biológico dos nutrientes, como aminoácidos digestíveis ileais estandardizados e energia líquida. (Rostagno et al., 2024).
Boa parte das informações necessárias para dar esse passo já existe em muitas fábricas e integrações, mas costuma estar distribuída entre planilhas, laudos e registros de campo. Organizar os resultados por ingrediente, fornecedor, safra e período do ano permite enxergar padrões que um laudo isolado não mostra. Assim, a equipe passa a reconhecer quais matérias-primas são mais estáveis, onde estão as maiores oscilações e quais nutrientes exigem acompanhamento mais frequente.
Essa leitura é especialmente importante porque milho, farelo de soja e coprodutos não têm composição fixa. Cultivar, região, safra, secagem, armazenamento e processamento industrial alteram seu valor nutricional. No farelo de soja, origem, extração de óleo e tratamento térmico podem afetar a disponibilidade de aminoácidos; em coprodutos como o DDGS, diferenças no processo industrial alteram proteína, fibra, gordura, energia e digestibilidade. Na nutrição de precisão, conhecer essa variabilidade ajuda a ajustar a matriz, definir margens de segurança mais coerentes e utilizar cada ingrediente de acordo com o que ele efetivamente entrega (Forero Salamanca et al., 2025; Wang et al., 2025).
Para que essa informação seja confiável, a amostragem precisa representar o lote recebido. Uma análise sofisticada perde valor quando a amostra foi mal coletada. Cargas de grãos podem apresentar diferenças de umidade, finos, impurezas e grãos avariados entre diferentes pontos. Por isso, a coleta de incrementos em diferentes posições, sua reunião e a obtenção de uma amostra laboratorial representativa são etapas fundamentais.
A ISO 6497:2002 estabelece procedimentos para a amostragem de alimentos destinados à alimentação animal, considerando inclusive as diferentes características físicas dos produtos. A partir de uma amostra representativa, tecnologias como a espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS) tornam o controle mais dinâmico, permitindo avaliar mais lotes em menos tempo. Quando as calibrações são adequadas e o preparo da amostra é bem conduzido, o NIRS permite obter estimativas mais confiáveis da composição dos ingredientes, tornando essas informações mais úteis para a tomada de decisão na formulação (Leiva et al., 2022).
Do lado do animal, a lógica é igualmente dinâmica. Um suíno em crescimento não apresenta a mesma exigência durante todo o período produtivo. O consumo aumenta, a composição do ganho se modifica, a deposição proteica muda e a relação entre energia e aminoácidos precisa acompanhar esse movimento. A alimentação por fases representou um avanço importante ao reduzir o tempo em que uma mesma dieta é fornecida. A nutrição de precisão leva essa lógica adiante: quanto menor o intervalo entre a mudança da exigência e o ajuste do fornecimento, maior a possibilidade de aproximar a dieta da necessidade real do animal.
Em crescimento e terminação, isso pode ser feito em diferentes níveis. A alimentação multifásica é uma base importante, porque reduz o intervalo entre mudanças na exigência e mudanças na composição da dieta. Curvas por grupo permitem ajustes mais frequentes e podem utilizar a mistura de dietas-base para gerar concentrações intermediárias de nutrientes. Em sistemas mais tecnificados, alimentadores eletrônicos e modelos matemáticos possibilitam ajustes diários e até individualizados. O princípio é o mesmo; mudam a frequência de ajuste, o volume de informação disponível e o grau de automação do sistema (Camargo et al., 2026).
Nas matrizes, a aplicação segue a mesma lógica. A exigência de uma fêmea não depende apenas da fase de gestação ou lactação. Ordem de parto, peso, condição corporal, tamanho de leitegada, consumo voluntário e perda de condição durante a lactação interferem na estratégia alimentar. Curvas mais ajustadas para diferentes perfis de fêmeas, aplicadas por grupos ou por sistemas de alimentação individual, permitem acompanhar melhor essas diferenças ao longo do ciclo produtivo (Durand et al., 2023).
A aproximação entre fornecimento e exigência também melhora o uso dos nutrientes. Quando a dieta acompanha melhor a necessidade do suíno, diminui a tendência de fornecer aminoácidos, proteína, fósforo ou energia em excesso. Isso reduz desperdícios, melhora a eficiência alimentar e pode diminuir a excreção de nutrientes não aproveitados. Em um cenário de ingredientes caros, pressão ambiental e margens produtivas estreitas, essa é uma das contribuições mais importantes da nutrição de precisão (Llorens et al., 2024).
A formulação passa, então, a trabalhar com uma informação mais qualificada dos dois lados: o valor nutricional dos ingredientes e a exigência estimada dos animais. O menor custo continua sendo um critério essencial, mas pode ser analisado junto com estabilidade dos ingredientes, variabilidade e risco nutricional. Uma margem de segurança maior pode ser necessária quando há pouca informação; à medida que o sistema conhece melhor suas matérias-primas e seus lotes, essa margem pode ser ajustada com mais critério.
A precisão construída na formulação precisa ser preservada na fábrica. Dosagem, mistura, moagem, peletização, segregação e armazenamento interferem no alimento produzido. Uma matriz bem caracterizada e uma exigência bem estimada só se transformam em resultado quando a ração mantém coerência com o que foi formulado. Por isso, homogeneidade de mistura, granulometria, qualidade física do pellet e comparação entre o formulado e o analisado fazem parte do mesmo processo.
Até chegar ao comedouro, a nutrição ainda encontra o manejo. Transporte, silos da granja, linhas de distribuição, regulagem dos comedouros, disponibilidade de água e competição entre animais influenciam o consumo real. Uma dieta nutricionalmente adequada pode não expressar todo o seu potencial se houver desperdício, segregação, restrição de acesso ou baixa ingestão. O comedouro é, portanto, o ponto em que a precisão calculada se encontra com o comportamento do animal.
É também no desempenho que se verifica se a estratégia funcionou. Ganho médio diário, conversão alimentar, consumo, uniformidade, mortalidade, escore corporal, desempenho reprodutivo e rendimento de carcaça fornecem informações que podem retornar à equipe de nutrição. Esses dados ajudam a revisar curvas de fornecimento, níveis nutricionais, matérias-primas e condições de fabricação, mantendo o sistema conectado ao que acontece de fato na produção.
Para uma empresa que pretende avançar nesse caminho, o ponto de partida pode ser simples. Conhecer a variabilidade dos principais ingredientes, acompanhar peso e consumo dos lotes, revisar a duração das fases alimentares e comparar o formulado com o produzido já cria uma base importante. A partir daí, é possível aumentar a frequência das análises, trabalhar com curvas de alimentação mais ajustadas e, quando houver estrutura e retorno econômico, incorporar sensores, alimentadores automáticos e modelos de predição. A nutrição de precisão não exige que todas essas ferramentas sejam adotadas ao mesmo tempo; exige que os dados disponíveis sejam usados para tomar decisões cada vez mais próximas da realidade do animal.
No fim, a precisão está em reduzir continuamente a distância entre o nutriente que o suíno necessita e aquele que efetivamente chega ao comedouro. Quanto melhor conhecemos esses dois lados, mais precisas se tornam as decisões sobre matriz nutricional, formulação, fabricação e manejo alimentar. É essa integração, da caracterização dos ingredientes à resposta dos animais, que transforma a nutrição de precisão em uma ferramenta prática para melhorar eficiência produtiva, econômica e ambiental na suinocultura.
Referências
CAMARGO, N. O. T. et al. Daily diet adjustments based on predefined group feeding curves: a practical and scalable approach to enhance nutrient efficiency and sustainability in pig production. Frontiers in Veterinary Science, v. 13, 1761763, 2026. https://doi.org/10.3389/fvets.2026.1761763.
DURAND, M. et al. Prediction of the daily nutrient requirements of gestating sows based on sensor data and machine-learning algorithms. Journal of Animal Science, v. 101, skad337, 2023. https://doi.org/10.1093/jas/skad337.
FORERO SALAMANCA, A. et al. Differentiating nutritional value (energy and amino acids) of soybean meal from various origins fed to swine. Journal of Animal Science, v. 103, Supplement 1, p. 288-289, 2025. https://doi.org/10.1093/jas/skaf102.320.
INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR STANDARDIZATION (ISO). ISO 6497:2002: Animal feeding stuffs – Sampling. Geneva: ISO, 2002.
LEIVA, S. F. et al. Improper sample preparation negatively affects near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) nutrient analysis of ground corn. Animal Feed Science and Technology, v. 293, 115472, 2022. https://doi.org/10.1016/j.anifeedsci.2022.115472.
LLORENS, B. et al. Precision feeding as a tool to reduce the environmental footprint of pig production systems: a life-cycle assessment. Journal of Animal Science, v. 102, skae225, 2024. https://doi.org/10.1093/jas/skae225.
POMAR, C. et al. Precision pig feeding: a breakthrough toward sustainability. Animal Frontiers, v. 9, n. 2, p. 52-59, 2019. https://doi.org/10.1093/af/vfz006.
ROSTAGNO, H. S.; ALBINO, L. F. T. (ed.). Tabelas brasileiras para aves e suínos: composição de alimentos e exigências nutricionais. 5. ed. Viçosa: UFV, Departamento de Zootecnia, 2024. 576 p.
WANG, K. et al. Standardized ileal digestibility of amino acids in corn distillers dried grains with solubles fed to gestating and lactating sows. Journal of Animal Science, v. 103, skaf376, 2025. https://doi.org/10.1093/jas/skaf376.