Alimentação de precisão: dados e IA na pecuária

A maior parte do custo de produção animal está escondida num sítio pouco glamoroso: a fábrica de rações. Em muitas explorações portuguesas, a alimentação representa 60–70% do custo total. Quem controla a ração, controla a rentabilidade.

No contexto da série “IA na Agricultura Portuguesa: Campo Digital”, este artigo vai aonde muitas conversas não chegam: à integração entre fábricas de ração, maneio alimentar e resultados na exploração, usando dados, sensores e algoritmos de inteligência artificial. Não é teoria — é onde hoje já se ganham ou perdem margens em suínos, aves, bovinos e pequenos ruminantes.

A realidade? É mais simples do que parece: quem organizar bem os dados e usar alimentação de precisão vai produzir mais quilos de carne ou leite por euro investido, com menos desperdício e menos risco sanitário.

1. Da fábrica de ração ao “cérebro digital” da pecuária

A fábrica de ração deixou de ser só um misturador de matérias-primas. Nas explorações mais eficientes, ela funciona como centro de inteligência da cadeia pecuária.

Hoje, o valor está em conseguir que todos os sistemas “falem” entre si:

• software de formulação de rações
• programas de gestão de explorações (suínos, aves, bovinos de leite, carne)
• dados de matadouros (pesos de carcaça, condenações, classificações)
• sistemas de recursos humanos
• dados de genética e reprodução
• registos de biossegurança e saúde animal

Quando tudo isto cai num único sistema de business intelligence, com dashboards bem pensados, o gestor deixa de trabalhar “às cegas” e passa a ter respostas em segundos.

O que um bom dashboard deve mostrar

Um painel de controlo bem montado para a pecuária intensiva e extensiva pode incluir, por exemplo:

• custo das matérias-primas por tonelada de ração produzida
• consumo de ração por lote e por animal
• desempenho zootécnico (GMD, conversão alimentar, mortalidade, uniformidade)
• indicadores sanitários e de uso de medicamentos
• logística de expedição (rotas, tempos de entrega, atrasos)
• alertas de não conformidade (qualidade, segurança, biossegurança)

Com esta visão global, a fábrica de ração passa a ser o ponto estratégico onde se tomam decisões como:

• ajustar rapidamente fórmulas quando o milho ou a soja disparam de preço
• testar uma nova estratégia nutricional num conjunto limitado de explorações
• relacionar lotes de ração específicos com resultados no matadouro
• bloquear automaticamente expedições em caso de suspeita sanitária

Isto é IA na agricultura portuguesa na prática: dados integrados, modelos simples de previsão, e decisões rápidas que têm impacto direto na margem por animal.

2. Sensores digitais: do silo ao bem‑estar animal

Os sensores IoT deixaram de ser curiosidade tecnológica. Hoje são ferramentas de trabalho para fábricas de ração e explorações pecuárias que querem reduzir desperdícios e surtos de problemas ambientais.

O que já se mede hoje sem intervenção humana

Nas fábricas e nos silos das explorações, sensores e sistemas de visão conseguem monitorizar em tempo real:

• nível de ocupação dos silos
• temperatura e humidade das matérias-primas
• incorporação real de aditivos e microingredientes
• vibração de equipamentos críticos (moinhos, misturadores)

Ao juntar a isto tecnologias de análise como NIR (Near-Infrared Reflectance), passa a ser possível controlar, em linha, a composição de matérias-primas e alimentos compostos. Ou seja, sabe-se o que está a ser fabricado, naquele minuto, sem esperar por um resultado de laboratório no dia seguinte.

Resultado direto:

• menos erros de formulação
• lotes mais homogéneos
• desempenho animal mais estável
• menos quebras de produção por ração “fora de especificação”

Sensores ambientais: bem‑estar, conversão e sanidade

Onde a IA começa realmente a brilhar é na combinação de sensores ambientais com desempenho animal.

Ferramentas como o Climasano® (e sistemas equivalentes) recolhem dados como:

• temperatura e humidade
• concentração de CO₂ e amoníaco
• partículas em suspensão
• velocidade e padrão de ventilação
• imagem HD e imagem térmica
• previsão meteorológica local via API

Estes dados são cruzados com indicadores de crescimento, consumo, mortalidade e saúde. Em pouco tempo, surgem padrões claros: certos níveis de amoníaco reduzem o ganho médio diário, determinados perfis de variação de temperatura aumentam problemas respiratórios, etc.

Na prática, o produtor passa a ter:

• alertas automáticos no telemóvel quando as condições se aproximam de zonas de risco
• recomendações de ajuste de ventilação, lotação ou alimentação
• relatórios com impacto económico estimado (por exemplo: “estas condições causam -2% de GMD e +3 dias até ao abate”)

Não é ficção científica. Em projetos reais, o retorno do investimento em sensores ambientais tem ficado entre 1,3 e 2,1 anos. Depois disso, é margem líquida.

3. Biossegurança digital: menos protocolos cegos, mais decisões com dados

A maior fraqueza da biossegurança tradicional é ser demasiado genérica. Mesmos protocolos para todas as explorações, independentemente do risco real.

Com IA e dados de circulação de pessoas e veículos, isto muda por completo. As fábricas de ração, que são verdadeiros supernós epidemiológicos (camiões, técnicos, visitas, fornecedores), tornam‑se peças centrais numa rede sanitária inteligente.

Como funciona a biossegurança baseada em dados

O princípio é simples:

1. Registar digitalmente entradas e saídas de pessoas (QR Codes, livros de visitas digitais).
2. Integrar dados de GPS dos veículos de transporte de ração, animais ou carcaças.
3. Aplicar regras sanitárias e algoritmos que constroem redes epidemiológicas dinâmicas.

Com isso, surgem métricas como:

• betweenness – mede quão “central” é uma fábrica ou veículo na rede de contactos
• EPI_index e EPI_score – índices de risco epidemiológico atribuídos a fábricas e veículos

Quando um veículo ou fábrica apresenta, por exemplo, EPI_score > 0,95 ou EPI_index > 0,8, sabemos que são pontos críticos: se houver um foco de doença ali, a probabilidade de disseminação é muito elevada.

E o que se faz com isto?

• prioridade máxima de desinfeção para determinados veículos
• reorganização de rotas para reduzir contactos cruzados entre explorações de diferentes estatutos sanitários
• simulações de surtos para testar planos de contingência

Em vez de “proibir tudo para todos”, a biossegurança torna‑se seletiva e inteligente, atacando os nós com maior impacto. Resultado: menos custo, mais eficácia e mais tranquilidade para produtores e cooperativas.

4. Alimentação de precisão: onde o lucro realmente muda

Se tiver de escolher um eixo onde a IA e a digitalização já mostram impacto brutal na pecuária, é a alimentação de precisão.

Aqui não estamos a falar só de mudar a fórmula da ração, mas de adaptar o que cada animal come, quando come e quanto come, com base em dados em tempo real.

Alimentadores eletrónicos em suínos: números que mudam explorações

Ensaios comerciais recentes com alimentadores eletrónicos (ESF) em porcas lactantes mostraram resultados consistentes:

• leitões com maior peso ao desmame
• ganhos médios diários superiores até ao abate
• maior homogeneidade dos lotes
• carcaças mais valorizadas
• porcas a consumir menos ração, mas a produzir mais leite e a manter melhor condição corporal

Traduzindo isto em euros, os estudos apontam para retorno do investimento nas máquinas em menos de 1 ano. Ou seja, ao fim de 12 meses o equipamento está pago, e a partir daí é melhoria direta de margem.

Porque é que funciona tão bem?

• o consumo é ajustado ao apetite real da porca
• é possível corrigir rapidamente quebras de ingestão
• a curva de alimentação é adaptada à produção de leite e condição corporal
• os dados por animal e por lote alimentam algoritmos que otimizam estratégias futuras

Onde a alimentação de precisão pode crescer em Portugal

O potencial não se limita aos suínos. Em Portugal, há espaço para aplicar estes princípios em:

• bovinos de leite – medidores de concentração e consumo de ração por visita ao robô, ajuste fino de proteína e energia, redução de problemas metabólicos pós‑parto
• bovinos de carne – monitorização individual de consumo em parques de engorda, ajuste dinâmico de densidade energética e fibra
• avicultura – combinação de curvas de alimentação com dados ambientais e de crescimento diário para detetar desvios precoces
• pequenos ruminantes – autocaptura e identificação eletrónica para ajustes de suplementação em regime extensivo

O ponto-chave é sempre o mesmo: medir, registar, correlacionar e agir.

5. Como um produtor ou cooperativa pode começar já

Muitos produtores portugueses pensam que IA e alimentação de precisão são “só para grandes grupos integrados”. Discordo. É possível começar de forma faseada e com investimento controlado.

Passo 1: organizar dados básicos

Antes de qualquer sensor caro, vale a pena garantir que já existem registos fiáveis de:

• consumos de ração por lote
• entradas e saídas de animais
• pesos (nascimento, desmame, meio ciclo, abate)
• mortalidade e causas principais
• visitas, intervenções veterinárias e tratamentos

Mesmo com folhas de cálculo bem estruturadas, já se pode tirar muito valor e gerar indicadores por exploração e por nave.

Passo 2: trabalhar com a fábrica de ração como parceiro digital

A fábrica de ração deve deixar de ser apenas “fornecedor de sacos” e passar a parceiro de dados:

• partilha de relatórios de qualidade dos lotes
• integração básica com sistemas de gestão da exploração
• criação de dashboards simples com custos, consumos e desempenho

Cooperativas podem liderar este movimento, negociando soluções comuns para vários associados.

Passo 3: escolher um primeiro projeto de sensores/IA com retorno rápido

Para não dispersar recursos, faz sentido escolher uma frente com ROI claro em 12–24 meses, por exemplo:

• sensores ambientais em naves de suínos ou aves com maior densidade
• alimentadores eletrónicos em porcas lactantes
• sistema digital de registo de visitas e rotas de veículos para reforçar biossegurança

Definir à partida o que se quer medir e quanto vale em euros (menos mortalidade, menos dias até ao abate, mais leite, menos ração) ajuda a manter o foco.

6. IA na agricultura portuguesa: onde isto encaixa no “Campo Digital”

Dentro da série “IA na Agricultura Portuguesa: Campo Digital”, a alimentação de precisão e a digitalização das fábricas de ração são o elo natural que liga tudo:

• previsão de colheitas → planeamento de matérias‑primas para ração
• deteção de pragas e doenças em campo → impacto na qualidade de cereais e oleaginosas
• rega inteligente → estabilidade nutricional das culturas que vão alimentar os animais
• rastreabilidade → ligação entre ração, exploração e produto final ao consumidor

Quando um agricultor de milho para grão, uma fábrica de ração e um produtor de suínos trabalham com dados integrados e IA, deixam de ser três negócios isolados. Passam a ser uma cadeia coordenada, que consegue:

• reduzir volatilidade
• planear melhor compras e vendas
• responder a exigências de certificação e exportação
• comunicar valor ambiental e de bem‑estar animal com provas concretas

Este é o tipo de agricultura e pecuária que Portugal precisa para ser competitivo em 2026 e nos anos seguintes: rentável, técnica e digital, mas ainda profundamente ligada ao campo e às pessoas.

Se gere uma exploração, integra uma cooperativa ou dirige uma fábrica de ração, o próximo passo é olhar para os seus dados e perguntar: o que é que ainda está na cabeça das pessoas ou em papel que devia estar num sistema? É aí que começa o verdadeiro “campo digital”.