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El proyecto INGRENERGI para el cálculo predictivo de la energía en ingredientes para pienso consigue una ayuda en la convocatoria del AEI 2022

Aprobada la ayuda AEI 2022 para el proyecto INGRENERGI, una herramienta para el cálculo predictivo de la energía en ingredientes para pienso de porcino.

28 noviembre 2022
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El Ministerio de Industria, Comercio y Turismo aprueba la resolución de la convocatoria de ayudas a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras AEI2022 Next Generation, dentro del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.

333 Corporate, la Universidad Autónoma de Barcelona, Selección Batallé SA, i+Porc e INNOVACC han recibido la aprobación del proyecto con un presupuesto de 149.330€ y una ayuda aprobada provisionalmente de 109.094€.

INGRENERGI. Herramienta de cálculo predictivo de la energía en ingredientes para pienso de porcino

El precio de las materias primeras, y en especial el de los cereales, se encuentra en continúo aumento debido al incremento de la demanda mundial. En otoño de 2021, el precio de dicha materia prima supuso un incremento de entre un 35% y un 45% para situarse en cifras récord superiores a las obtenidas el año 2007. En los ingredientes utilizados para la fabricación de piensos, el contenido energético supone siempre más del 50% del coste del pienso y en algunos casos puede superar el 75%. La energía es aportada mayoritariamente por las materias primas (fundamentalmente cereales, suplementos proteicos y, en algunas ocasiones, coproductos). El contenido energético medio de las materias primas se puede obtener en las distintas tablas de composición publicadas por diferentes organismos (FEDNA, NRC, INRA, CVB,…), pero estos valores no suelen reflejar la variabilidad dentro de cada materia prima que en muchas materias primas puede superar el 10 o 12%.

En este proyecto se propone la creación de una herramienta que proporcione un cálculo predictivo de la energía metabolizable (EM) y la energía neta (EN) para diferentes ingredientes utilizados en el pienso tanto para cerdas reproductoras como para cerdos en crecimiento (lechones y cerdos de engorde) y poder predecir el contenido de energía de las partidas de materias primas más alejadas de la media.

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