Napjaink gyorsan változó piaci környezete nagyfokú rugalmasságot és alkalmazkodó képességet vár el a sertéstartóktól a nyereség maximalizálása érdekében. Ebben a helyzetben pusztán a költségek kiegyensúlyozása már nem elegendő, a teljes termelési folyamat optimalizálására van szükség. Takarmányon túlmenően nagy hangsúlyt fektetve a genetikára, állategészségügyi helyzetre és végül, de nem utolsó sorban technológiai fejlesztésekre, melyek mind a telepi management minél hatékonyabb működését szolgálják.
Általában, mint legnagyobb költségtényező a takarmányozás az első a sorban, amit nagyitó alá teszünk és rendszeres időközönként újra és újra optimalizálunk, hogy a legalacsonyabb költségen biztosítsuk az általunk kívánt, megfelelőnek gondolt „beltartalmat” az állatállományunk számára. Mindemellett az örök kérdés, hogy a legolcsóbb takarmány eredményezi-e a legnagyobb profitot? Néhány esetben ez valóban így van, de sok esetben ez a szabály nem érvényesül.
A bevételi oldalt vizsgálva felmerül a kérdés, hogy mikor értékesítsünk, melyik vágóhídnak érdemes szállítanunk és mi az optimális vágósúly. Mindezen döntések újra és újra hatással vannak az optimális takarmányozási programra. Könnyű belátni, hogy egy rendkívül dinamikus termelési folyamatot kell kezelnünk és döntéseket hoznunk.
Annak érdekében, hogy megfelelő választ adjunk ezekre a kihívásokra már nem elegendő a megszokott, rutinszerű döntési mechanizmusok alkalmazása. A termelés dinamikus optimalizására igénybe kell vennünk olyan eszközöket/szoftvereket, amelyekkel folyamatosan modellezhető (real time), előre jelezhető az állatok teljesítménye és ennek pénzügyi vonatkozásai.
A 2017-es év élősertés árváltozása (1.ábra) jól szemlélteti, hogy akár rövidtávon is jelentős különbségekkel szembesülhetünk. A megfelelő válaszlépés megválasztását nehezíti, hogy az takarmány alapanyagok árai is folyamatosan változnak. (2. ábra)

Élősertés árak

Búza árak

Ezek a folytonos változások lehetőségek és kihívások sorozatát jelentik a sertéstartók számára az árbevételük, eredményük növelésére vagy esetenként a veszteségeik csökkentésére.

Optimalizálás folyamata

A legkisebb költségre való optimalizálás a legkönnyebben használható, hogy csökkentsük az elvárt teljesítmény takarmány költségét. Ugyanakkor a kérdések mindig ott lebegnek előttünk:

  • A legolcsóbb takarmány etetése eredményezi a legjobb pénzügyi eredményt?
  • A legalacsonyabb fajlagos takarmány értékesítéssel maximalizálhatjuk a nyereségünket?

Mint már fentebb is említettem bizonyos esetekben ezek a stratégiák megállják a helyüket, de nem feltétel nélkül.

A fentiek alternatívája, hogy az optimalizálást a pénzügyi megtérülésre alapozzuk, pontosabban a telep pénzügyi eredményességére. Ma már nem kizárólag a naturális mutatók az elsődleges hajtóerő az állattenyésztők számára, hanem – nagyon helyesen – hogy minél nagyobb profitot termeljenek. Ahhoz, hogy pénzügyi eredményre optimalizáljuk a termelésünket olyan technológiára van szükség, amely képes a biológiai és a gazdasági eredmények együttes vizsgálatára. Több ezer, sok változós szimuláció lefuttatása szükséges mire megtaláljuk a megoldást az adott piaci helyzetre. Melyek azok a változók, amelyek ismerete szükséges az optimalizálási folyamathoz:

  • Alapanyag és takarmány költségek
  • Az állat által adott biológiai válasz előrejelzésének képessége,
  • A biológia válasz variációi az egyes egyedek között,
  • A termelés állandó és változó költségeinek ismerete,
  • Az árbevételt befolyásoló tényezők ismerete pl. minősítési rendszer

Az optimalizálást futtathatjuk különböző szempontok szerint. Akár táplálóanyag igény, takarmányozási program és szállítási/értékesítési stratégia. A megoldás elsősorban a pénzügyi eredményesség függvénye, de választhatjuk akár a tömeggyarapodás illetve a fajlagos takarmány értékesítést is, ha ezek a paraméterek korlátozzák az eredményesebb termelést a telepen. Fontos megjegyezni, hogy az optimum különbözik attól függően, hogy mit határozunk meg, mint fejlődési cél. Szintén fontos megjegyezni, hogy minden optimalizálás egyedi piaci körülmények alapján történik pl. élősertés ár, alapanyag költség vagy minőséghez kötött felárak. Minden alkalommal, amikor változik a piaci környezet le kell futtatnunk egy újabb optimalizálást, hogy a pénzügyi eredményünk a maximális legyen. Termelési paraméterek, mint állategészségügyi státusz, állomány sűrűség, környezeti feltételek szintén befolyásolják az aktuális optimumot és minden alkalommal amikor számottevő változás történik újra kell optimalizálnunk.

Optimalizáció folyamata

Az optimalizálás folyamata és főbb összetevői (Ferguson 2014)

Az optimalizálás folyamatának alapvető komponense az egy rotáción belüli egyedek. Minden egyed esetében különbözik az optimális teljesítmény, táplálóanyag igény és gazdasági teljesítmény a genetikai értékük és alkalmazkodóképességük alapján. Olyan mértékű a különbség az egyedek között a fehérje- és zsírbeépítésben, takarmányfelvétel és később a takarmányhasznosításban, hogy megkülönböztethetjük az átlagos egyed és a populáció kombinált átlaga közötti különbséget. (Ferguson 2014)

Lisyne igény

Az értékesítés optimalizálása

Szinte minden sertéstartó/tenyésztő vállalkozás elsődleges mérőszáma a termelési költség. Vitathatatlan, hogy különös fontosságú a költségek elemzése és folyamatos csökkentése a nyereséges termelés biztosítása érdekében.

Azonban nem mehetünk el az árbevétel kérdése mellett. Gyakran úgy tekintünk az árbevételre, különösen a sertés felvásárlási árra, mint olyan paraméter amelyre nincs befolyásunk, vagy legalábbis korlátozott. Sajnálatos módon a sertés felvásárlási árra kevés, ugyanakkor az árbevételre jelentős ráhatásunk van az értékesítési súly és a szállításon belüli szóráson keresztül. Ezt észben tartva célszerű racionalizálni a szállítási stratégiát a maximális bevétel érdekében. Gyakorlatilag kis odafigyeléssel, pótlólagos ráfordítás nélkül maximalizáljuk a profitunkat.

A szállítási stratégia kialakítására kiválóan alkalmazhatók a szimulációs modellek pl. a Nutriopt sertés modell. Az optimális időpont és értékesítési mennyiségek meghatározásához az alábbi paramétereket veszi figyelembe.

  • egyedek biológiai és gazdasági teljesítménye,
  • minősítési paraméterek, vágóhídi bónusz/malus rendszer
  • a telep által kívánt szelekciós paraméterek pl. szállítások száma
  • időben változó értékesítési árak

Annak érdekében, hogy megtaláljuk az optimális szállítási stratégiát meg kell határoznunk, hogy hetente hány sertést kívánunk értékesíteni vagy egy minimális értékesítési súlyt meghatározni.

Nutriopt sertés modell a megadott információk alapján előre jelzi minden egyed várható biológiai és gazdasági teljesítményét majd javaslatot tesz a teljes rotáció szállítási ütemezésére.

Példa 1 az optimális értékesítési súly meghatározására

Bázis ár: 300 Ft illetve 450 Ft. Az utolsó szállítás ideje: a hízlaldai betelepítést követő 19. hét

Átlagos takarmány ár: 80 Ft Minősítés: példa 1 nagysúly

A legmagasabb „felár” a példa 1 nagysúly minősítés alapján a 88 – 106 kg közötti hasított súlyú sertések után illeti a termelőt. Ha biztonságra törekszünk a 97 kg-os átlag után kapjuk a legmagasabb átlagárat. Azonban 18 kg elég tág intervallum, hogy a profitra optimalizáljuk az értékesítési súlyt.

Hasított súly (kg) (80%)

Színhús %

< 78

78 – 83

83 – 88

88 – 96

96 – 101

101 – 106

106 – 111

116 – 121

> 61.8

99

110

110

113

113

113

111

100

59.6 – 61.8

97

107

107

110

110

110

108

100

57.7 – 59.6

95

102

102

108

108

108

102

95

56.1 – 57.7

92

97

97

104

104

104

100

85

54.7 – 56.1

90

94

94

95

95

95

94

85

< 54.7

65

65

65

65

65

65

65

65

Az optimális szállítási stratégia különbözik az értékesítési árak tükrében.

300 Ft/kg bázis ár esetén

450 Ft/kg bázis ár

Hét

%  eladott

Élősúly

(kg)

Hasított súly (kg)

Árindex

%

%  eladott

Élősúly

(kg)

Hasított súly (kg)

Árindex

%

14

6.00

124.0

99.5

109.7

6.00

126.0

101.0

109.3

15

25.0

122.5

97.8

110.3

15.0

126.5

101.2

109.9

16

22.5

121.0

96.4

110.5

15.0

126.9

101.2

109.8

17

26.0

121.0

96.4

110.4

25.0

127.3

101.2

109.7

18

9.00

118.5

94.3

110.6

19.0

127.3

101.7

109.7

19

11.5

116.0

92.5

109.6

20.0

120.9

96.3

110.0

Átlag

100.0

120.7

96.3

110.3

100.0

125.7

100.4

109.8

Mint az ábrán látható az értékesítés dinamikája és a hasított súly is különbözik az értékesítési árak fügvényében.

hetek

Sok esetben a termelők a legmagasabb átlagár elérésére törekszenek ez azonban nem minden esetben biztosítja a legmagasabb termelői profitot. Egy dinamikus szállítási stratégiában az árindex csak egy komponens, hogy meghatározzuk a nyereséget.

A takarmányozási program optimalizálása

Egy takarmányozási program elsősorban a takarmány energia és aminosav koncentrációja, a fázisok száma valamint az egyes fázisokban megetetett takarmány mennyiségével írható le. Sajnálatos módon nincs minden telepre használható standard sablon, az optimális takarmányozási program minden esetben telep specifikus. Miután a piaci körülmények folyamatosan változnak, a takarmányozási programot rendszeresen felül kell vizsgálni.

12 különböző takarmányozási programot (4-3-2 fázisú programok, fázisonként különböző mennyiségekkel ) vizsgálva szemléltethető, hogyan változik a fedezeti összeg különböző alapanyagpiaci helyzet esetén.

Fajlagos takarmány

realtiv takarmány költség

relativ takarmány

Az alapanyagpiaci helyzetnek megfelelően változik az optimális takarmányozási stratégia. Az 1-es alapanyagpiaci helyzetben egy kétfázisú alacsony koncentrációjú takarmány etetése biztosította a legmagasabb profitot, míg a 2-es alapanyag piaci helyzetben a 4 fázisú, legmagasabb koncentrációjú programmal érhető el a legnagyobb nyereség.

Az előzőek alapján rendkívül fontos, hogy újra és újra értékeljük a takarmányozási programunkat amennyiben az alapanyagok árában jelentős változás következik be. Természetesen nem győzzük hangsúlyozni, hogy az állategészségügyi státusz, állománysűrűség és környezeti paramaméterek mind befolyásolják az optimális termelési folyamatokat.

Bessenyei István
sertés üzletágvezető

Referencia:
DePietre, D. (2013) Productivity and optimal returns. Advances in pork production 24:143-148
Ferguson, N.S. (2008) Application of an integrated management system to improve performance and profitability in finishing pigs. Advances in pork production 19:85-91
Ferguson, N.S. (2014) Optimization: A paradigm change in nutrition and economic solutions. Advances in pork production 25:121-127
Ferguson, N.S. (2014) Watson S Integrated swine model and management, Technical training Nutreco Canada
Mercier, R. (2014): Cout de production 2014. Reunion anuelle 2014 Nutreco Canada
Simard F. (2015) Dynamic optimization of production to market conditions
Woods, D. (2015): Is your shipping strategy optimal? Technical Bulletin Nutreco Canada