[发明专利]饲料配方

说明书

本发明涉及包括宠物食品的动物或鱼饲料的生产，并且特别涉及基于成本考量的复合饲料配方的生产的优化。

目前的复合饲料是若干种成分的混合。例如动物饲料通常包括一种或多种基础成分，例如大豆、玉米或其他谷类，其一同构成了饲料的大部分且其用矿物质、维生素及其他饮食补充品作为补充。精确的饲料配方意欲在动物健康和/或消费时的产出上提供期望的效果。这一般由成分的化学(例如营养和其他化学组分的水平)和/或生物(例如可消化性和营养转化)性质所决定。

基于成分的化学和/或生物性质、分别的成分的已知成本以及最终配方在消费时的期望的效果来建立饲料配方是众所周知的。期望的效果经常以饲料配方的期望的化学和/或生物性质来表示，其对获得所述效果是必要的。

以这种方式可建立提供具有优化的成分成本的期望的效果的饲料配方。这通常被称为最小成本优化(Least Cost Optimisation)(‘LCO’)或最小成本配方(Least Cost Formulation)，但下文中将被称为LCO。这是使用一系列数学方程式确定成分的最小成本组合的方法。

还存在根据这种方法运行以使饲料配方的建立自动化的LCO软件解决方案。通常这些解决方案运行以数学分析改变具有已知成本的饲料成分的类型和比例对饲料配方的化学和/或生物性质的影响。由这种分析可以以对于生产商来说最小的成分成本建立满足期望的化学和/或生物性质(也就是说，获得期望的效果)的饲料配方。当使用LCO方法学建立饲料配方时，其他考虑，例如配制的饲料的适口性和成分可用性，也可被用于LCO方案以便限制可接受的成分组合。

这些现有的软件解决方案和方法学很好地优化了成分成本，但忽视了以较小但仍重要的方式构成了优化的饲料的总成本的其他成本。

目前已知的LCO方法中尚未解决的并且本发明所解决的是生产成本根据不同的饲料配方可显著变化。

根据本发明，提供了配制饲料的方法、软件解决方案和系统，其中每一个并入了相同的并且改进了的LCO方法学。通过另外分析饲料成分对于配方的预期的生产成本的影响，从而可获得不但在实际的已知材料成本方面而且在预测的生产成本方面都得到优化的配方。

优选地，通过预测模型的应用来输入关于所提出的饲料配方的成分的信息而进行分析。预测模型建立关于饲料配方的信息和指示配方的生产成本的值之间的数学关系，并运行以由关于所提出的配方的信息预测生产成本的指标(indication)。模型由与已知的配方有关的信息和实际生产成本的指标生成。这样的信息可包括关于成分的量与化学和/或物理性质之一或二者的信息且可包括指示这些性质的光谱数据，包括核磁共振(NMR)光谱数据但特别是红外光谱且更特别是近红外(NIR)光谱数据。这样的模型还可依靠关于所提出的配方的制造条件的工艺信息有益地制得。

所提出的配方对预测的生产成本的影响的分析可有益地涉及对这样的工艺参数的预测，所述工艺参数可用于控制生产工艺以便以优化的(较低的)生产成本来生产所提出的配方。这方面对于其中配方参数具有有限的可用的变化的饲料配方的生产是特别有用的，例如鱼饲料的情况，其中通常可用的成分的数量是有限的。

对生产成本的影响的分析可以可选择地或另外地涉及预测改变成分对所提出的配方的影响生产工艺效率的那些物理性质的影响。例如，在生产过程中，最大的瓶颈通常在颗粒压制(pellet pressing)阶段，其中压制机例如滚压机迫使被混合的饲料通过一个大的模具以便生产出供应消费的粒化的饲料。在这一阶段饲料混合物的物理特性，例如凝胶化的可能性、脆性及粘性，具有最大的影响且在这一阶段节省生产成本的潜力是最大的。

损耗，例如在生产设备中的制造和存储期间、运输期间以及在农场的存储和装卸期间的损耗，也是影响最终配方的总生产成本的一个因素。潜在的损耗的一个重要指标是最终饲料的耐久性，其由饲料的物理性质决定。耐久性反应了颗粒饲料抵抗物理磨损的程度如何。这种磨损通常导致细粉的产生，细粉在生产过程中可能必须从粒化的饲料中去除用于回收并且在农场中常常保持不被食用。

在生产工艺中，细粉的存在对于制造商来说增加了产品的总成本，同时在农场中细粉的存在导致了饲料转化(其可表示为每千克供应消费的饲料的期望的效果)的降低，并且从而对于农民来说增加了生产成本。对于生产成本的影响的分析有益地包括例如通过建立物理耐久性的指标预测损耗，然后可根据本发明将物理耐久性的指标用于建立LCO配方。