As fábricas de ração tornaram-se o ponto estratégico da cadeia de produção animal. São o elo que liga matérias-primas, formulação, logística, desempenho zootécnico e abate, podendo representar até 70% do custo de produção. Garantem qualidade, homogeneidade e segurança, sendo cada vez mais centros digitais onde dados se transformam em decisões. A inovação no setor pode ter como exemplos cinco grandes eixos: integração de dados, sensores digitais, biossegurança, alimentação de precisão e algoritmos.

O primeiro passo é a capacidade de integrar dados dispersos em sistemas de business intelligence. Softwares de formulação, gestão de explorações, matadouros, recursos humanos, genética, reprodução ou biossegurança passam a alimentar dashboards únicos que permitem decisões rápidas e fundamentadas. Essa visão integrada garante rastreabilidade digital: QR codes em lotes, bloqueio automático de expedições em caso de alerta, relatórios de qualidade cruzados com desempenho no campo.

Ao reunir dados de diferentes fontes numa só plataforma, as fábricas deixam de ser apenas produtoras de ração e passam a ser verdadeiros centros de inteligência da cadeia. Um dashboard bem construído permite ao gestor, técnico ou funcionário ver, num único ecrã e conforme as necessidades, custos de matérias-primas, consumo por lote, indicadores sanitários e logística de transporte. Esta visão global antecipa problemas e abre espaço para decisões proativas, melhorando a rentabilidade e reduzindo riscos.

Sensores digitais

A digitalização materializa-se também através de sensores IoT, que monitorizam silos, incorporação de aditivos, vibração de equipamentos, temperatura e humidade. A integração de tecnologias avançadas como a NIR (Near-Infrared Reflectance) permite o controlo online em tempo real, garantindo uma análise precisa da composição das matérias primas e alimento composto.

O controlo em tempo real reduz erros, aumenta a consistência dos lotes e melhora o desempenho animal. Uma das aplicações mais relevantes é o controlo ambiental: tanto na conservação de matérias-primas na fábrica como no bem-estar dos animais nas explorações.

Ferramentas como o Climasano® recolhem e cruzam dados ambientais (temperatura, CO2, amoníaco, partículas, humidade, ventilação, imagem HD e térmica ou API com meteorologia local) podem correlacionar condições de alojamento com desempenho zootécnico (figura 1). Esse tipo de monitorização tem retorno médio do investimento entre 1,3 e 2,1 anos, traduzindo sensores em lucro.

Biossegurança digital

A circulação de veículos e pessoas tornou as fábricas verdadeiros supernós epidemiológicos. Ao integrar dados de GPS, registos digitais de visitas por QR Code (figura 2) e regras sanitárias, é possível criar redes epidemiológicas dinâmicas que substituem protocolos cegos. Métricas como betweenness, EPI_Index ou EPI_score permitem identificar fábricas e veículos de alto risco (com EPI_score superiores a 0,95 ou EPI_index acima de 0,8) e priorizar ações de desinfeção, isolamento de fluxos ou simulação de surtos. Em vez de medidas padronizadas para todos, a biossegurança passa a ser seletiva e inteligente, dirigida aos pontos realmente críticos.

Alimentação de precisão Este é o eixo mais transformador da inovação recente e conta já com resultados científicos sólidos. Dois estudos feitos por ADA destacam-se:
María Aparicio-Arnay (2024, 2025) demonstrou em ensaios comerciais que a utilização de alimentadores eletrónicos (ESF) em porcas lactantes melhora o peso ao desmame e gera efeitos positivos que se mantêm até ao abate. Os leitões oriundos de fêmeas em ESF apresentaram ganhos médios diários superiores, maior homogeneidade e carcaças mais valorizadas. As próprias porcas consumiram menos ração, mas produziram mais leite e mantiveram melhor condição corporal. O impacto económico foi direto: mais quilos de carcaça e menos desperdício por fêmea, com retorno do investimento das máquinas em menos de um ano (…).

→ Leia este e outros artigos completos, na Revista Voz do Campo  edição de novembro 2025, disponível no formato impresso e digital.

Autoria: Diogo Brito Gonçalves, Animal Data Analytics

 


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