Ana Sayfa / Kapak Dosyası / Rasyon Hazırlamanın Temel Prensipleri

Rasyon Hazırlamanın Temel Prensipleri

“Ekonomik ve sürdürülebilir hayvansal üretim hedeflendiğinde ve yem maliyetleri dikkate alındığında rasyon formulasyonu önemli rol oynayacak bir paya sahiptir. Bu bakımdan yem fabrikalarında ve çiftliklerde yem üretimi ile ilgili bölümde çalışan teknik personelin doğrusal programlama mantığını kavraması ve ister paket program kullansın, isterse genel kullanım amaçlı ücretsiz paketleri kullansın, rasyon formulasyonuna daha hakim olması gerekmektedir.”

Prof. Dr. Murat Görgülü
Ruminant Besleme Uzmanı, Emekli Öğretim Üyesi

muratgorgulu1963@gmail.com

gorguluGİRİŞ
Çiftlik hayvanlarından istenen kalite ve miktarda hayvansal ürün elde edilmesi dengeli ve yeterli besleme ile mümkündür. Hayvansal üretimde faaliyet alanına göre (et, süt, yumurta üretimi) işletme masrafları içinde yem ve yemleme masrafları %50-80 aralığında değişmektedir. Kaliteli üretim yanında ekonomik üretime ulaşmanın en önemli aracınında yem ve yemleme masraflarının azlatılmasından geçtiğini buradan anlamak mümkündür. Örneğin karma yem üreten yem fabrikaları yıllık 1000 – 100.000 ton aralığında üretim yapmaktadırlar. Orta olçekli bir yem fabrikası 10.000 ton yem üretmektedir. Üretilen yem maliyetini formülasyoncu 0.10TL/kg düşürdüğünde 10.000.000 kg yem üretimi x 0.10 TL/kg =1.000.000 TL/yıl kazanç sağlanacak demektir. Yine 30.000’lik bir yumurta tavuğu işletmesinde günlük yem ihtiyacı 100 g/gün x 30.000 adet tavuk =3.000 kg x 365 gün =1.095.000 kg yem x 0.1 TL/kg düşük maliyet =109.500 TL/yıl fazladan kazanç veya daha az masraf demektir. Yine 250 başlık bir sığır bitirme besisinde işletmede hayvan başına günlük kesif yem kullanımı ortalama 7 kg/gün kabul edildiğinde, 250 baş x 7 kg/gün x 200 gün/dönem = 350.000 kg yem/dönem x 0.1 TL/kg =35.000 TL/dönem daha az yem gideri olacaktır. Hakeza daha fazla kesif yem kullanılan süt sığırı işletmelerinde de ciddi yem maliyeti düşüşü olacak demektir. Bu nedenle hayvanların ihtiyaçlarını arşılayan ekonomik rasyonlar hazırlanması sürdürülebilir ve karlı hayvansal üretim bakımından çok önemlidir ve en düşük maliyetli rasyonların ve karmaların hazırlanması için uzmanlarından yardım almak ve bu konuda eğitim almak teknik personeller ve çiftliklerin ve yem fabrikalarının formülasyoncuları açısından çok anlamlıdır.

Dengeli ve yeterli besleme hayvanların ihtiyaç duyduğu besin maddelerinin hayvanın gün içinde istemli olarak tüketebileceği yem içinde bütün besin madde gereksinmesinin sağlanmasıyla mümkündür. Buradan hareketle rasyon hazırlama konusunda belli terimlerin tanımlanması ve anlaşılması gerekir.

Yem: Belli sınırlarda verildiğinde hayvanlara zararlı etki göstermeyen, hayvanın ihtiyaç duyduğu besin maddelerinden en az birini içeren ağız yoluyla alınan mataryallerdir.

Rasyon: Hayvanların bir gün (24 saat) içinde aldığı yemlerin tamamını ifade eder.

Dengeli rasyon: Hayvanların gün içinde tükettikleri yemlerle bütün ihtiyaçlarını karşılaması durumunda dengeli rasyondan bahsedilir.

Dengesiz rasyon: Hayvanların gün içinde tükettikleri yemlerle ihtiyaçlarından az veya çok besin maddesi alması durumunu ifade eder.

İstemli yem tüketimi: Gün içinde (24 saat) hayvanların tüketebildiği yem miktarıdır.

RASYON HAZIRLANIRKEN BİLİNMESİ GEREKEN KONULAR
Rasyon hazırlamada ilgili çiftlik hayvanının günlük yem tüketimi ve besin madde gereksinmelerinin, rasyonda kullanılan yem hammadelerinin besin madde içeriklerinin doğru ve kesin analizlerinin, rasyonda kullanılan hammadelerin rasyon hazırlanan çiftlik hayvanı bakımından varsa kısıtlayıcı özelliklerinin ve hammadde maliyetlerinin güncel olarak bilinmesi gerekir.

Rasyon hazırlanacak hayvan grubunun gün içinde tüketebileceği yem miktarının sağlıklı belirlenmesi ile ilgilidir. Rasyon hazırlamanın temel harket noktası yem tüketimidir. Örneğin, iki farklı kişi rasyon hazırlarken birisi rasyon hazırlanan süt sığırı grubunun günlük kuru madde tüketimini 22 kg/gün olarak, diğeri ise 18 kg/gün olarak tahminlemiş ve grubun süt verimi, laktasyon dönemi, yaşı, kondisyonu, süt kompozisyonu, ortam koşullarına bağlı olarak ME gereksinmeleri 50 Mcal/gün, ham protein ihtiyacı 3400 g/gün olsun.

Buna göre 22 kg KM gereksinmesi tahminleyen kişi;

(50 Mcal ME/gün) / (22 kg KM/gün) = 2.27 Mcal/kg KM,

(3400 g HP/gün) / (22 kg KM/gün) = 154.5 g HP/kg KM,

18 kg KM/gün tüketim tahminleyen kişi;

(50 Mcal ME/gün) / (18 kg KM/gün) = 2.78 Mcal/kg KM

(3400 g HP/gün) / (18 kg KM/gün) = 189 g HP/kg KM sağlamalıdır.

Bu rasyonlar verildiğinde grubun yem tüketimleri değişkenlik göstercektir. İçeriği düşük olan yem hayvan mide kapasitesi müsade ettiğince fazla tüketmeye çalışacak, içeriği yüksek olan ise ya daha az yem tüketecek ya da asidoz gibi risklere maruz kalacak demektir. Ortalama gerçek tüketimin 20 kg KM/gün olduğu varsayıldığında, 22 kg KM tüketimine göre rasyon hazırlayan kişi hayvanlarına, 45.5 Mcal ME/gün sağlarken, 18 Kg KM tüketimine göre rasyon hazırlayan 55.5 Mcal ME/gün sağlamış olur. Aynı şekilde iki rasyon için günlük ham protein temini sırasıyle 3091 g HP/gün ve 3778 g HP/gün olur. Buradan gerçek KM tüketiminin belirlenmesinin ve tahminlenmesinin ne kadar önemli olduğu anlaşılmaktadır.

Besleme modelleri (NRC, INRA, CNCP gibi) rasyon hazırlanan hayvan grupları için yem (kuru madde) tüketimlerini tahminlemektedir. Ancak yem tüketimi, çok değişik faktör etkisinde şekillenmektedir. Bu faktörler içinde, rasyonda kullanılan hammadelerin kalitesi, içerikleri, formları, rasyonun besin madde içerikleri partikül boyutu gibi yeme bağlı ve sürü yönetimi ve çevreye bağlı faktörler ile hayvanın sağlık durumu, verimi ve fizyolojik durumu gibi farklılıklar sayılabilir.

Yem (KM) tüketimi yanında rasyon hazırlanan hayvan grubunun günlük besin madde ihtiyaçlarının sağlıklı bir şekilde belirlenmesi gerekir. Bunun için farklı besleme modelleri söz konusudur. Bunların en önemlileri NRC, INRA, CNCP, NORDIC, CSIRO gibi modellerdir. Bunlar uluslarası literatürde yapılan çalışmalardaki ihtiyaç belirlemeye yönelik gelişmeleri zaman zaman güncelleyerek gerçek ihtiyaçla uyumlu tahminlemenin geliştirilmesi gayreti içindedirler. Örneğin süt sığırlarında NRC 1989 ve 2001 yıllarında ihtiyaçların tahminlenmesini yayınlamış ve güncellemiştir. Yine NRC kasaplık sığırlarda (beef) besin madde gereksinmelerini, 1984, 1996, 2000 ve 2016 da yayınlamış ve güncellemiştir. Yine INRA ruminantların besin madde gereksinmelerini tahminleyen modelleri 1989 ve 2007 yıllarında yayınlamış ve güncellemiştir. Kanatlı hayvanlarda NRC 1994 halen kullanılmaktadır. Bu modellerin tahminleri hareket noktası olarak kabul edilebilir. Genelde de bunların ihtiyaçlara yaklaşımları büyük benzerlik içindedir. Aralarında çok önemli farklılık bulunmamaktadır. Örneğin ruminnatlar açısından daha çok rumen fermentasyonunun modellenmesinde belli farklar vardır. Bu da yemlerdeki karbonhidrat ve protein fraksiyonlarının farklı ele alınmasından ve kullanım etkinliklerinin farklı kabul edilmesinden kaynaklanmaktadır.

Yemlerin besin madde içerikleri net olarak belirlenmelidir. Bunların içinde özellikle kaba yemlerin kuru madde içeriği en çok değişkenlik gösteren ve takip edilmesi gerekendir. Bu durum hayvanların KM alımının ve besin madde temininin daha sağlıklı yapılmasını sağlayarak dengeli ve/veya dengesiz rasyon hazırlanmasında en önemli rolü oynar. Yine özellikle ülkemizde değirmencilik artıkları (kepek grubu) ve yağ sanayi artıkları (Küspeler, ham protein ve Selüloz) içerik açısından hala tam bir standart üretime kavuşturulamamıştır. Bunda bu ürünlere olan talebin yüksek olması ve standart üretim noktassında kontrol kuruluşlarının yeterli kontrolü yapmamaları ve standart üretim noktasında mevzuatın tam oluşturulamamış olmasının da rolü olduğu söylenebilir. Bunun yanında yemlerin diğer temel besin madde içeriklerinin de güncel ve sağlıklı bir şekilde belirlenmesi gerekir. Bu şekilde hayvanlara sağlanan günlük besin madde miktarlarının daha net olarak bilinmesi sağlanabilir ve muhtemel dengesizlikler minimize edilebilir.

Rasyonda ve karmalarda kullanılacak hammadelerin rasyon hazırlanna hayvana özel kısıtlayıcı özelliklerinin bilinmesi ve rasyon formülasyonlarında bu kısıtlayıcı özelliklerin dikkate alınması gerekir. Örneğin üre kanatlı rasyonlarında kullanılmaz ve ruminant rasyonlarındada yaterli kolayca yıkılabilir karbonhidrat (nişasta, Şeker) kullanılması durumunda karmada %1.5 veya yoplam proteinin %25’ini geçmeyecek şekilde kullanılabilir. Yine kanatlı rasyonlarında kavuzlu tahılların kullanımına dikkat edilmesi, kullanılması isteniyor ise enzim kullanımı gibi hususların dikkate alınması gerekliliği dikkatten kaçırılmamalıdır. Yani formulasyon yapılırken bu husular kısıt olarak dikkate alınmak durumundadır.

Ekonomik rasyonlar oluşturabilmek açısından yem hammadedlerinin güncel fiyatları dikkate alınmak durumundadır. Zira en düşük maliyetli rasyon formulasyonlarında formulasyona girecek yemlerin seçiminde maliyet önemli bir unsurdur. Ayrıca elle rasyon çözülsede maliyeti düşük hammadelerin genel rasyon dengeleri ve hayvanın verimine, fizyolojik durumuna ve yemin genel özellikleri gibi hususlara dikkat ederek kullanılmaya çalışılmalıdır.

Rasyon hazırlama pratiğinde kullanılan rasyon hazırlama yöntemleri içinde deneme yanılma yöntemi, pearson kare yöntemi, cebirsel yöntem ve doğrusal ve doğrusal olmayan programlama teknikleri sayılabilir.

RASYON HAZIRLAMA TEKNİKLERİ

Yukarıda verilen temel bilgilere sahip olduktan sonra farklı yaklaşımlar ile rasyon hazırlamak mümkündür.

Deneme Yanılma Yöntemi
Rasyona girecek yem hammaddeleri ile hayvanın gereksinim duyduğu besin madde miktarları veya rasyondaki besin madde konsantrasyonları deneme yanılma yöntemi ile denkleştirilmeye çalışılır. Buradaki başarı rasyon hazırlayan kişinin tecrübesine ve pratikliğine bağımlı kalır. Ayrıca dikkate alınacak faktör (kısıt) sayısı (maliyet, enerji, protein, RYP, Ca, P, Vitamin A, vitamin D, Cu, Zn gibi) arttıkça rasyonun denkleştirilmesi zorlaşır ve çok zaman alır. Hazırlanan rasyonun maliyetinin uygunluğu ise her zaman sorgulanabilecek durumda kalır. Ayrıca deneme yanılma yöntemi elde çözüm yapılıyor ise çok sayıda matematiksel işlem yapılacağı için hesap hatalarıyla da sıklıkla karşılaşılır. Bunu önelemek için Excel gibi uygulamalardan yararlanılabilir. Bu gibi uygulamalrda hesaplar bir defa kurgulanır sadece yem miktarları değiştirilerek hesaplamaların otomatik yapılması sağlanarak hesap hatalarından sakınılabilir.

Pearson Kare Yöntemi
İçeriği bilinen iki maddeyi karıştırarak istenen düzeyde içerikli karışımlar elde etmek amacıyla geliştirilmiş çok basit bir yöntemdir. Bu metodla farklı besin madde içeriğine sahip iki yem hammadesi veya iki karışımın istenen düzeyde besin madde içeriğine ulaşılması için karıştırılmasında kullanılabilir.

Pearson kare yönteminde istenen besin madde düzeyi karenin ortasına yem hammadelerinden ilkinin besin madde içeriği sol üste, ikincinin besin madde içeriği sol alta konur. Yem hammadelerinin besin madde içeriği ile karışımda arzulan besin madde düzeyi arasındaki farklar alınır, işaretine bakılmaksızın pozitif olarak diagonaldeki (çapraz) köşeye konur. Farkların toplamı alınıp, her bir farkın toplam farktaki oranları bulunarak karışım oranı belirlenir. Pearson kare yöntemi karışımda arzulanan besin maddesi düzeyi iki hammaddenin aynı besin madde içeriklerinin arasında ise uygulanabilir. Örnek 1: %36 HP içeren PTK ile %9 HP içeren mısır karıştırılıp %20 HP’li bir karışım hazırlamak istiyoruz. Bunun Pearson karedeki gösterimi ve çözümü aşağıdaki gibidir.

Çift Pearson Kare kullanılarak birden fazla besin madde bakımından dengeli karışımlar hazırlanabilir. Burada örneğin hem metabolik enerji (ME), hem de ham protein (HP) dengelenmek isteniyor olsun, oluşturulacak iki karışımın önce HP düzeyleri eşitlenir ancak ME içerikleri mümkün olduğunca farklı yapılır ve sonra iki karışım belli bir enerji düzeyine eşitlenecek şekilde Pearson Karede çözülerek hem HP, hem de ME düzeyi eşitlenebilir. Ancak daha fazla içeriğin dengelenmesi bu yöntemle mümkün olmayabilir ve hesap karmaşasından kurtulmak zorlaşır.

Cebirsel Yöntem
Esas itibariyle Pearson Karede bu yaklaşımdan türetilmiştir. Mevcut yöntemde çözümde kısıt olarak kullanılacak eşitlikler bilinmeyenli denklemler şeklinde yazılıp uygun matematiksel yöntemler kullanılarak çözülebilir. Bu eşitlikler matris formatında yazılarak matris işlemleriyle çözülebilir. Ancak çözümde birçok sorunla karşılaşılabilir ve çok karmaşık işlemler gerektirir. Bunun en basit şekli iki bilinmeyenli denklemle çözüm yapmaktır. Değişken ve kısıt sayısı ikiyi aşınca matematiksel işlemler karmaşıklaşmaktadır.

Pearson Kare örneğindeki karışımı bu yöntemle aşağıdaki şekilde hazırlayabiliriz:

Mısır + PTK = 100 kg (miktar kısıtı)

0.09 Mısır + 0.36 PTK = 20 kg (HP kısıtı)

Birinci eşitliğin her iki tarafını 0.09 ile çarpıp işaretlerini –1 ile çarparak değiştirirsek eşitlikler ve toplamları aşağıdaki gibi olur:

-0.09 Mısır – 0.09 PTK = -9

0.09 Mısır + 0.36 PTK = 20

Toplam = 0.27 PTK = 11

PTK = 11 / 0.27 = 40.74 kg

Mısır = 100 – 44 = 59.26 kg

Örnekten de görülebileceği gibi karışım oranları Perason Kare yöntemindekilerin aynısıdır.

Doğrusal (linear) Programlama Tekniği İle Rasyon Hazırlama
Doğrusal programlama kıt kaynakların etkin kullanımında kullanılan bir optimizasyon aracıdır. Doğrusal programlamada amacın ve bu amacın gerçekleştiriebileceği koşulların ölçülebilir bir biçimde doğrusal eşitlik veya eşitsizlik fonksiyonları olarak ifade edilmesi gerekir. Rasyon hazırlama işi amacı, kısıtları (hammadde kısıtı, rasyon içeriği kısıtı) itibarıyla tam olarak bir doğrusal programlama problemidir. Temel olarak doğrusal programlamanın iki unsuru vardır. Birincisi doğrusallık, ikincisi ise sınırlılıktır. Rasyon hazırlama işide bu varsayımlarla tam olarak örtüşmektedir.

Masa ve diz üstü bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler ve doğrusal programalama problemlerinin çözümünde kullanılan tekniklerin bilgisayara aktarılması doğrusal programlamanın sınırlı kaynakların en ekonomik kullanımı ile ilgili her alanda yaygın olarak kullanılmasına izin vermiştir. Hayvan beslemecilerde bu anlamda son 20-30 yıldır yaygın olarak rasyon hazırlamada bilgisayardan yararlanmışlardır.

Endüşük Maliyetli (Least-cost formulation) Rasyon Formülasyonu

Endüşük maliyetli olarak bilgisayar yardımıyla rasyon hazırlarken üzerinde durulması gereken en önemli husus problemin doğrusal eşitlik veya eşitsizlikler halinde doğru bir şekilde tanımlanmasıdır. Endüşük maliyetli üretimde birim ürün maliyeti mevcut kısıtlara karşı minimize edilir. Endüşük maliyetli rasyon çözümü için modeller kurulduktan sonra bu modellerin uygun bir doğrusal programlama paketine uygun bir şekilde girilmesi gerekir.

Bilgisayar ortamında rasyon hazırlamada en önemli konu rasyon hazırlayan kişi veya kişilerin yemler ve hayvan besleme konusundaki bilgi birikimleridir. Çünkü bilgisayar matematiksel bir işlemler topluluğunu, bizim kendisine tanıttığımız şekliyle matematiksel olarak çözer. Bu teknikte çözüm, bilgisayarla rasyon hazırlayan kişi arasında karşılıklı iletişim ve etkileşim ile elde edilmektedir. Rasyon hazırlayan beslemeci, yetiştirici veya öğrenci en düşük maliyetli çözüme ulaşırken bilgisayarla olan interaktif işlemlerinde yem hammadelerine ilişkin verileri, maliyet unsurlarını, yemler ve hayvan besleme konusundaki bilgi birikimi ile kontrol etmeli, yorumlamalı ve gerekirse bütün rasyonu yeniden formüle etmelidir.

Doğrusal programlama modellerinde 3 ana unsur söz konusudur. Bunlardan ilki amaç fonksiyon, ikincisi karar değişkenleri, üçüncüsü ise kısıtlardır. En düşük maliyetli yem formülasyonunda amaç fonksiyon yemin birim maliyetini içeren eşitliktir. Karar değişkenleri ise rasyona girmesi düşünülen yem hammaddeleridir. Kısıtlar ise yemde bulunması gereken besin madde düzeyleri ve yem hammadeleri ile ilgili sınırlamalardır.

Amaç Fonksiyon: MIN i 1 FiYi

Yi = i’inci yemin miktarı (aynı zamanda karar değişkenleridir), Fi = i’inci yemin fiyatı.

Amaç fonksiyonun değeri i 1 Yi nin değerine göre oluşur. Eğer yem kg üzerinden hazırlanırsa TL/kg, ton üzerinden hazırlanırsa TL/ton olarak bulunur.

Kısıtlar: i 1 BMij * Yi ≥ veya ≤ Bj

BMj*Yi: “i” inci yem hammaddesi miktarı ile “i” inci yem hammadesinin “j” inci besin madde içeriği çarpımlar toplamını, “Bj” ise “j”inci besin madde normuna ait sağ taraf elamanı yani rasyonun j”inci besin madde normu bakımından kısıt değeridir. Kısıtlar eşitlik veya eşitsizlik şeklinde tanımlanabilir.

Bu bölümde süt sığırlarında gereksinmelerin saptanması ve gereksinmeyi karşılayan rasyonların hazırlanmasıyla ile ilgili bir örnek verilmiştir. Örnek 2’de bilgisayar uygulamalı rasyon hazırlanma konusu işlenmiş ve bu örnekte rasyon tam yemleme (TMR: total mixed ration) sistemine uygun olarak hazırlanmıştır.

Örnek 2: 600 kg canlı ağırlıkta %3.5 yağlı 30 kg süt veren bir inek için aşağıda verilen yem hammadeleri ile gereksinmeleri karşılayan bir rasyon hazırlamak istiyoruz. Yemlerin besin madde içerikleri ve maliyeti Çizelge 1’de verilmiştir.

Adım 1: Hayvanın gereksinmeleri NRC (1989) modelleri veya tablo değerleri kullanılarak bulunur. NRC (1989)’a göre mevcut hayvanın günlük gereksinmeleri 50.76 Mcal ME, 2922 g ham protein, 113.4 g Ca ve 72 g P dır. Hayvanın maksimum kuru madde tüketimi ise canlı ağırlığın %3.5’u olarak alındığında 21 kg olarak hesaplanmaktadır.

Adım 2: Gereksinmelerle ilgili kısıtların dışında rasyonda verilmesi gereken diğer kısıtların belirlenmesi gerekir. Mevcut çözümde rasyonda kaba yem düzeyinin kuru maddede %40-60 arasında ve tuz miktarının ise 50-100 g/gün arasında tutulmasına karar verilmiştir. Böyle bir yaklaşım tam yemleme (kaba ve kesif yemin birlikte serbest verildiği yemleme sistemi) yaklaşımıdır. Toplam rasyon hazırlanmaktadır ve kaba ve kesif yemler birlikte dikkate alınmaktadır.

Rasyon kaba yem düzeyi ile ilgili kısıtlamalar aşağıda ifade edildiği şekilde yapılmıştır.

(0.91 yoncako + 0.33 mısırsil)

—————————————– >=0.40 ve <=0.60

(0.91 yoncako + 0.33 mısırsil + 0.88 mısır +

0.88 arpa + 0.89 bkepegi + 0.89 sfk + 0.92 cigit +

1 ktasi + 1 dcp + 1 tuz)

Rasyon kaba yem oranı için yukarıda ifadesi verilen alt sınırlamanın doğrusal ifadesi 3. adım altındaki kısıtlar satırının 3.sünde üs sınırı 4.sünde gösterilmiştir.

Adım 3: Optimizasyon yaklaşımı için doğrusal eşitlikler veya eşitsizlikler aşağıda verildiği şekilde oluşturulmalı, problemin matematiksel tanımı yapılmalıdır. Burada toplam rasyonun miktarı en önemli konulardan biridir. Mevcut yaklaşımda süt ineğinin günlük kuru madde tüketim kapasitesi toplam yem olarak dikkate alınmıştır. Bilindiği gibi bir hayavnın besin madde gereksinmeleri günlük olarak tüketebileceği yem içinde hayvana verilmelidir. Planlanan optimizasyon modelinin eşitlik veya eşitsizlikleri aşağıda verilmiştir:

1) MIN 0.50yoncako + 0.30misirsil + 0.90misir + 0.85arpa + 0.55bkepegi + 1.75sfk + 1.20cigit + 0.03ktasi + 20.00dcp + 0.10tuz

Subjected To;

2) 0.91yoncako + 0.33misirsil + 0.88misir + 0.88arpa + 0.89bkepegi + 0.89sfk + 0.92cigit + 1ktasi + 1dcp + 1tuz<=21 !(kg/gün)kuru madde tüketim kapasitesi

3) 0.546yoncako + 0.198misirsil – 0.352misir – 0.352arpa – 0.356bkepegi – 0.356sfk – 0.368cigit – 0.4ktasi – 0.4dcp – 0.4tuz>=0 !(kaba yem oranı alt sınırı (en az %40)

4) 0.364yoncako + 0.132misirsil – 0.528misir – 0.528arpa – 0.534bkepegi – 0.534sfk – 0.552cigit – 0.6ktasi – 0.6dcp – 0.6tuz<=0 !(kaba yem oranı üst sınırı (en çok %60)

5) 2yoncako + 0.88misirsil + 2.75misir + 2.89arpa + 2.3bkepegi + 2.9sfk + 3.52cigit + 0ktasi + 0dcp + 0tuz=50.76 !(Mcal/gün) ME kısıtı

6) 130yoncako + 26.7misirsil + 90misir + 119arpa + 150bkepegi + 440sfk + 219cigit + 0ktasi + 0dcp + 0tuz=2922 !(g/gün) ham protein kısıstı

7) 10.3yoncako + 0.8misirsil + 0.2misir + 0.5arpa + 1.2bkepegi + 2.9sfk + 1.5cigit + 360ktasi + 237dcp + 0tuz=113.4 !(g/gün) Ca kısıtı

8) 1.64yoncako + 0.7misirsil + 3misir + 3.4arpa + 12.3bkepegi + 6.3sfk + 6.9cigit + 0.2ktasi + 188dcp + 0tuz=72 !(g/gün) P kısıtı

9) tuz>0.05 !(kg/gün) tuz alt sınırı

10) tuz<0.1 !(kg/gün)tuz üst sınırı

Adım 4: Yem hammaddeleriyle ilgili olarak bireysel kısıtlamalar gerekiyorsa bunlar tanımlanmalıdır. Hammaddenin kendisinden veya hayvanın fizyolojisinden kaynaklanan kısıtlamalar veya stok mevcudiyeti gibi hususlar bu gibi tanımlamaları zorunlu kılabilir. Örneğin ikinci çözüm için yapılan yaklaşımda arpa için maksimum kullanım düzeyi 5 kg olarak tanımlanmıştır (arpa<=5). Üçüncü çözümde ise mısır silajı kullanımı alt düzeyi 20 kg ve çiğitin miktarı en fazla 1 kg olarak tanımlanmış ve mevcut modele ilgili çözümlerde bu kısıtlamalar eklenmiştir.

Adım 5: Doğrusal eşitlik veya eşitsizliklerden oluşan rasyon formülasyonu uygun bir doğrusal programlama paket programına uygun bir şekilde girilmelidir. Bu amaçla üretilmiş çok sayıda genel kullanıma açık veya özel olarak rasyon çözümlemesi için hazırlanmış paket programlar mevcuttur. Özel paket programlarda yukarıdaki formulasyonlar rasyonla ilgili olarak tarafımızdan tanımlanan kısıtlamalar dikkate alınarak bilgisayar tarafından otomatik olarak hazırlanır.

Adım 6: Uygun şekilde girilen ve çözülen rasyon formülasyonu son aşamada kontrol edilmelidir. Burada asıl olan rasyon hazırlayan kişi veya kişilerin yemler ve hayavan besleme konusundaki temel bilgilerinin yeterliliğidir. Zira elde edilen çözümün uygun bir çözüm olup olmadığı yemler ve hayvan besleme konusundaki bilgi birikimi ile kontrol edilebilir. Bu bilgiler ışığında kontrolden geçirilen rasyon gerekirse yeniden düzenlenir ve daha uygun yeni çözümler elde edilir. Burada temel kriter hayvanların gereksinmelerinin dengeli bir şekilde karşılanıp karşılanamadığıdır. Sonuç olarak bunun kararını vermek rasyon hazırlayana düşer. Doğrusal programlama veya bilgisayarlı rasyon çözümü uygulaması esas olarak dengeli ve ucuz rasyonların hızlı bir şekilde yapılmasına izin verir.

Yukarıda tanımlanan formülasyon bilgisayara verildikten sonra elde edilen sonuç Çizelge 2 ’de Rasyon 1 olarak verilmiştir.

Rasyon 1 kontrol edildiğinde rasyonda yüksek miktarda arpa kullanıldığı görülmektedir. Bilindiği gibi süt sığırı rasyonlarında yüksek yıkılabilirliğe sahip tahıllar asidoz rizkini artırabilirler. Bunun için kısıtlanması gerekebilir (arpa<=5 kg) modele ilgili kısıtın girilmesi gerekir.

Bundan sonra rasyon yeniden koşulduğunda 2 nolu çözüm elde edilmektedir. 2 nolu çözüm kontrol edildiğinde ise rasyonda 4 kg çiğit kullanıldığı görülmektedir. Bilindiği gibi yağlı tohumlar hayvanlara günlük 2 kg’a kadar verilebilir. Ancak burada en yüksek 1 kg kullanılması öngörülmüştür (cigit<=1). Ayrıca bu çözümde mısır silajının da hiç kullanılmadığı görülmektedir. Elde mısır silajı mevcudu olduğu varsayılarak bununda kullanılması ön görülebilir. Bundan hareketle rasyonda en az 20 kg mısır silajı kullanımı kısıt olarak (misirsil>=20 kg) modele dahil edilerek son çözüm (rasyon 3) elde edilebilir.

Çözümlerin incelenmesinden de anlaşılacağı gibi rasyon hazırlayanın rasyon formülasyonuna her müdahalesi yem maliyetini artırmıştır. Ancak asıl olan hayvanın gereksinmesinin sağlıklı ve en düşük maliyetli olarak karşılanmasıdır. Doğrusal programlamadan yararlanarak bilgisayarda rasyon hazırlamak aşağıdaki avantajları içermektedir.

Pearson kare ve diğer basit cebirsel tekniklerde değişken ve kısıt sayısı sınırlıdır. Sadece bir iki kısıtla çözüm yapılabilir. Ancak bilgisayarla rasyon hazırlarken değişken ve kısıt sayısında önemli bir sınırlama yoktur.

Kısıtlar basit tekniklerde sabittir. Bir kısıt için sadece bir değer atayabiliriz, halbuki bilgisayarla rasyon hazırlarken en düşük ve en yüksek değerler tanımlanabilir. Yani kısıtlar ve değişkenler için en düşük ve en yüksek şeklinde aralık (eşitsizlik) ve oran tanımlamak mümkündür.

Basit tekniklerde hammade fiyatları dikkate alındığında ekonomiklik deneme yanılmayla gözlenebilir ve kişisel beceriye bağlıdır. Bilgisayarla rasyon hazırlama tekniği uygun şekilde kullanılır ise hem dengeli, hem de daha düşük maliyetli rasyonlar elde etmek mümkündür.

Bilgisayarla rasyon hazırlama daha kısa sürede daha karmaşık çözümlere ulaşılmasını sağlar.

Ayrıca doğrusal programlama ve optimizasyon yaklaşımı ile bilgisayar uygulaması hammade fiyat ve miktarlarındaki değişimin, rasyonun besin madde içeriğindeki artış ve azalışarın çözüme, rasyon maliyetine etkilerine ait bir kısım bilgiler sağlayarak rasyon hazırlamada bir kısım planlamaların yapılmasına ve bazı ön görülere sahip olmamıza izin verir.

Doğrusal programlamanın bilgisayarda uygulama haline getirildiği çok sayıda ticari rasyon programları yanında, bilimsel amaçlı çok bilinmeyenli denklem sitemlerini çözen paket programlar da mevcuttur. Ayrıca Excel gibi ofis uygulamalarında da optimizasyon yapabilen eklentiler (çözücü:solver eklentisi gibi) bulunmaktadır. Aynı yemler ve içerikler, aynı gereksinmeler ve aynı kısıtlar verildiğinde en profesyonel programla basit excel çözücünün verdiği sonuçlar aynıdır. Burada profesyonel programlar, database yönetimi, çoklu çözüm, çözülen rasyonların saklanması, stok kontrol ve diğer bazı işletme yönetimine yönelik karar araçları sunarlar. Bu bakımdan profesyonel programların maliyetleri 1.000-50.000 USD aralığında değişebilir.

SONUÇ VE ÖNERİLER
Ekonomik ve sürdürülebilir hayvansal üretim hedeflendiğinde ve yem maliyetleri dikkate alındığında rasyon formulasyonu önemli rol oynayacak bir paya sahiptir. Bu bakımdan yem fabrikalarında ve çiftliklerde yem üretimi ile ilgili bölümde çalışan teknik personelin doğrusal programlama mantığını kavraması ve ister paket program kullansın, isterse genel kullanım amaçlı ücretsiz paketleri kullansın, rasyon formulasyonuna daha hakim olacaktır. Bunların dışında rasyon formülasyonu yukarıda verilen hususlar gözetilerek yapıldığında bile dengeli bir rasyon hazırlanmış olmayabilir. Zira kâğıt üzerinde hazırlanmış bu rasyon özellikle formülasyoncuya verildiğinde dozajlama ortaya çıkacak farklılıklar fkağıt üzerindeki rasyondan farklı bir rasyon oluşmasına neden olmaktadır.

Mikserde hazırlanan rasyon hayvanlara servis edildiğinde partikül dağılımı, lezzet gibi faktörler nedeniyle hayvanlar tarafından seçilerek tüketilirse hayvan planlanandan farklı bir rasyon almış olur. Yine hayvanların gün içinde tükettikleri yemden bağırsakta absorbe edilmiş besin maddeleri ve absorbe edilmiş besin maddelerinin vücutta metabolize edilen kısmıda birer rasyon olarak değerlendirilebilir. Bu durumda en az 4 farklı rasyonun söz konusu olduğu söylenebilir. Bu bakımdan yemelemeyi yönetirken amaç bu rasyonlar arasındaki farklılığı minimize etmek olmalıdır.

Diğer taraftan dengeli rasyonların istemli tüketilen yem içinde günlük gereksinim duyulan besin maddelerinin (enerji, protein, vitamin mineraller vb.) sağlanmasıyla mümkün olduğu ifade edilmişti. Bu nedenle hayvanların serbest yemlenmesi esastır. Bunun yanında yemlik mesafesinin hayvan mevcuduna uygun sağlanması, yemlerin yemliklerde dengeli dağıtılması, yemliklerin temiz tuutulması da beslemenin ve yemlemenin yönetimi ve dengeli rasyon sağlama bakımından önemli olduğu unutulmamalıdır. Özellikle kısıtlı yemleme hayvanlar arasındaki sürü hiyrarşisi nedeniyle sürüdeki hayvanlarda yem tüketimin sürekli dalgalanmasını ve dolayısıyla hayvanların asidoz, şişme gibi metabolik problememlere sıklıkla maruz kalmasına ve de performanslarınında dalgalanmasına neden olur.

 

Bir önceki yazımız olan "Yem Endüstrisinde Rasyon Hazırlama" başlıklı makalemizi de okumanızı öneririz.

Kontrol edin

kopek

Evcil Hayvan Yemi Üretimi Üretim Teknolojileri ve Katkıları

Dünya evcil hayvan yemi piyasasının büyüklüğü, 2016 yılında 76.5 milyar Amerikan doları dolayında  hesaplandı ve …