MX2007001081A - Sistema y metodo para optimizar la produccion de animales. - Google Patents

Abstract

Un sistema para generar valores optimizados para entradas variables a un sistema de produccion de animales. El sistema incluye un motor de simulador configurado para recibir varias entradas de informacion de animal y generar una proyeccion de desempeno, en donde al menos una de las entradas de informacion de animal es designada como entrada variable y un motor de supervisor de empresa configurado para generar un valor optimizado para la al menos una entrada variable con base en al menos un criterio de optimizacion y una formulacion de alimento para animal.

Description

SISTEMA Y MÉTODO PARA OPTIMIZAR LA PRODUCCIÓN DE ANIMALES REFERENCIA CRUZADA A SOLICITUDES RELACIONADAS Esta solicitud es una continuación en parte de la Solicitud Norteamericana Número 10/902,504, presentada el dia 29 de julio de 2004 cuyo contenido entero se incorpora aqui por referencia. ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN La presente invención se refiere, en términos generales, al campo de los sistemas y métodos para la producción de animales. Más particularmente, la presente invención se refiere a sistemas y métodos para optimizar un sistema de producción de animales con base en uno o varios criterios de optimización. Un sistema de producción de animales puede incluir cualquier tipo de sistema u operación que se utiliza en la producción de animales o productos basados en animales. Ejemplos pueden incluir granjas, ranchos, granjas de acuacultura, instalaciones para criar animales, etcétera. Las instalaciones de producción de animales pueden variar ampliamente en cuanto a escala, tipo de animal, ubicación, propósito de producción, etcétera. Sin embargo la mayoría de las instalaciones de producción de animales pueden beneficiarse de la identificación e implementación de mejoras para hacer que la producción sea más eficiente. Mejoras para hacer que la producción sea más eficiente pueden incluir cualquier aspecto que permita obtener resultados de producción incrementados, producción proporcional mejorada de los productos deseados versus los productos menos deseables (por ejemplo carne magra versus grasa) y/o costos de producción reducidos. Un productor (es decir, granjero, ranchero, especialista en acuacultura, etcétera) se beneficia generalmente de la optimización de la cantidad y calidad del producto producido por un animal (por ejemplo, litros de leche, kilogramos de carne, calidad de la carne, cantidad de huevos, contenido nutricional de los huevos producidos, cantidad de trabajo, apariencia del pelo/piel, estado de salud, etcétera) mientras se reduce el costo de los insumos asociados con esta producción. Ejemplos de insumos pueden incluir alimentos para animales, instalaciones para animales, equipo de producción de animales, mano de obra, fármaco, etcétera. Con el objeto de optimizar la producción de animales con el paso del tiempo, casi todos los insumos pueden considerarse como insumos variables. Por ejemplo, la contribución de casi todos los insumos puede ser incrementada, disminuida, o cambiada de alguna forma con el paso del tiempo. Por ejemplo, se puede obtener alimentación adicional para animales, se pueden construir instalaciones adicionales, se puede contratar mano de obra adicional, etcétera. Cada insumo variable puede estar asociado adicionalmente con uno o varios efectos de la variación. Por ejemplo, para cada insumo variable, un incremento de la cantidad del insumo variable se relaciona con un incremento del costo del insumo variable. En un ejemplo especifico, la construcción de instalaciones adicionales puede asociarse con costos de construcción, costos de financiamiento, costos de mantenimiento, etcétera. Además, el incremento de la cantidad del insumo variable se relaciona con un incremento del beneficio proporcionado por el insumo variable. Regresando a nuestro ejemplo anterior, la construcción de instalaciones adicionales pueden asociarse con un incremento del número de animales que pueden ser producidos en la instalación, o una reducción de la densidad de los animales lo que incrementará la producción de cada animal, etcétera. Lo que se requiere es un sistema y un método para recibir entradas relacionadas con una instalación de producción de animales y procesar las entradas para determinar el efecto de las modificaciones de una o varias de las entradas. Lo que se requiere además es un sistema y método de este tipo en donde las entradas se relacionan con el entorno del animal, el tipo de animal, los ingredientes de la alimentación del animal, la salud del animal, el estado metabólico del animal, y/o datos económicos del animal. Además, lo que se requiere es un sistema y método para determinar las entradas optimizadas relacionadas con una instalación de producción de animales con base en la minimización o maximización de un criterio objetivo. COMPENDIO DE LA INVENCIÓN Una modalidad de la presente invención se refiere a un sistema para generar valores optimizados para insumos variables en un sistema de producción de animales. El sistema incluye un motor de simulador configurado para recibir varias entradas de información de animal y para generar una proyección de desempeño, en donde al menos una de las entradas de información de animal está diseñada como una entrada variable. El sistema incluye además un motor de supervisor de empresa configurado para generar un valor optimizado para el al menos una entrada variable con base en al menos un criterio de optimización y una formulación de alimento para animales. Otra modalidad de la presente invención se refiere a un método para determinar valores optimizados para determinar valores optimizados para entradas a un sistema de producción de animales. El método incluye la recepción de varias entradas de información de animal, en donde al menos una de las entradas de información de animal está diseñada como entrada variable. El método incluye además la generación de al menos una proyección de desempeño con base en las entradas de información de animal y la generación de un valor optimizado para la al menos una entrada variable con base en la al menos una proyección de desempeño y una formulación de alimento para animales y al menos un criterio de optimización. Otra modalidad de la presente invención se refiere a un sistema para generar una formulación de alimento para animales. El sistema incluye un motor de simulador configurado para recibir varias entradas de información de animal y para generar requisitos de animales con base en las entradas de información de animal, un motor de formulador, el motor de formulador está configurado para recibir varias entradas de ingredientes de alimentos para animales y para generar al menos una formulación de alimento para animales que consiste de los ingredientes de alimento para animales con base en los requisitos de los animales en donde al menos una de las entradas de ingredientes de alimentación para animales está diseñada como entrada variable, y un motor de supervisor de empresa configurado para optimizar la al menos una formulación de alimento para animales de conformidad con al menos un criterio de optimización, y configurado además para generar un valor optimizado para la al menos una entrada variable con base en el al menos un criterio de optimización. Otra modalidad de la presente invención se refiere a un sistema de optimización de producción de animales. El sistema incluye un motor de optimización que tiene un programa de función objetivo ahi, configurado para recibir una entrada de formulación de alimento proporcionada al motor de optimización. El sistema incluye además un sistema de modelado de la producción de animales configurado para recibir entrada de información de animal incluyendo al menos una entrada variable, recibir entrada de formulación de alimento, y proporcionar salida de modelado al motor de optimización. El motor de optimización optimiza la función objetivo para proporcionar una solución optimizada para la al menos una entrada variable con base en la salida del modelado. Otra modalidad de la presente invención se refiere a un método para generar valores optimizados para entradas variables a un sistema de optimización de producción de animales. El método incluye los pasos de recibir entrada de información de animal, incluyendo al menos una entrada variable, generar una salida de modelado con base en la entrada de información de animal, recibir una entrada de formulación de alimentación a la función objetivo, y generar una función objetivo con base en la salida de modelado y a la entrada de formulación de alimento. El método incluye además la optimización de la función objetivo para proporcionar un valor optimizado para la al menos una entrada variable. Otras características y ventajas de la presente invención serán aparentes a las personas con conocimientos en la materia a partir de la siguiente descripción detallada y de los dibujos adjuntos. Se entenderá sin embargo que la descripción detallada y los ejemplos específicos mientras indican modalidades preferidas de la presente invención se proporcionan a titulo ilustrativo mas no limitativo. Muchas modificaciones y cambios dentro del alcance de la presente invención pueden efectuarse sin salirse del espíritu de la misma y la invención incluye todas estas modificaciones. BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS Los ejemplos de modalidades se describirán a continuación con referencia a los dibujos adjuntos en donde los mismos números se refieren a elementos similares, y: la Figura 1 es un diagrama de bloques general que ilustra un sistema de optimización de producción de animales de conformidad con una modalidad de ejemplo; la Figura 2 es un diagrama de bloques general que ilustra un supervisor de empresa para un sistema de optimización de producción de animales, de conformidad con una modalidad de ejemplo; la Figura 3 es un diagrama de bloques general que ilustra un simulador para un sistema de producción de animales, de conformidad con una modalidad de ejemplo; la Figura 4 es un diagrama de bloques general que ilustra un motor de ingredientes y un formulador para un sistema de producción de animales, de conformidad con una modalidad de ejemplo; y La Figura 5 es un diagrama de flujo que ilustra un método para la optimización de la producción de animales, de conformidad con una modalidad de ejemplo. DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LAS MODALIDADES PREFERIDAS En la descripción siguiente, para propósitos ilustrativos, numerosos detalles específicos se presentan con el objeto de ofrecer una comprensión completa de la presente invención. Será evidente a una persona con conocimientos en la materia sin embargo que las modalidades de ejemplo pueden practicarse sin estos detalles específicos. En otros casos, estructuras y dispositivos se muestran en forma de diagrama con el objeto de facilitar la descripción de las modalidades de ejemplo. En al menos una modalidad de ejemplo ilustrada abajo, se describe un sistema de computadora que tiene una unidad de procesamiento central (CPU) que ejecuta secuencias de instrucciones contenidas en una memoria. Más específicamente, la ejecución de las secuencias de instrucciones hace que la unidad de procesamiento central (CPU) efectúe pasos que se describen abajo. Las instrucciones pueden estar cargada en una memoria de acceso aleatorio (RAM) para ejecución por parte de la unidad de procesamiento central (CPU) a partir de una memoria de solo lectura (ROM) , un dispositivo de almacenamiento de masa, o algún otro almacenamiento persistente. En otras modalidades, múltiples estaciones de trabajo, bases de datos, procesos o computadoras pueden emplearse. En otras modalidades, un circuito alambrado puede utilizarse en lugar de instrucciones de software o en combinación con instrucciones de software con el objeto de implementar las funciones descritas. Asi, las modalidades descritas aqui no se limitan a ninguna fuente particular en cuanto a las instrucciones ejecutadas por el sistema de computadora. Con referencia ahora a la Figura 1, se muestra un diagrama de bloques general que ilustra un sistema de optimización de producción de animales 100 de conformidad con una modalidad de ejemplo. El sistema 100 incluye un supervisor de empresa 200, un simulador 300, un motor de ingredientes 400, y un formulador 500. El sistema 100 puede implementarse mediante el empleo de un solo sistema de cómputo o varios sistemas de cómputo. Por ejemplo, cuando el sistema 100 es implementado empleando un solo sistema de cómputo, cada supervisor de empresa 200, simulador 300, motor de ingredientes 400 y formulador 500 puede implementarse en el sistema de cómputo como programas de computadora, procesadores discretos, subsistemas, etcétera. Alternativamente, cuando el sistema 100 es implementado empleando múltiples computadoras, cada uno del supervisor de empresa 200, simulador 300, motor de ingredientes 400, y formulador 500 puede ser implementado empleando un sistema de cómputo separado. Cada sistema de cómputo separado puede incluir además un hardware configurado para comunicación con los demás componentes del sistema 100 en una red. De conformidad con otra modalidad, el sistema 100 puede ser implementado como una combinación de sistemas de cómputo individuales que implementan múltiples procesos y sistemas distribuidos. El sistema 100 está configurado para recibir entrada de información de animal, incluyendo al menos una entrada variable y para analizar la información recibida para determinar si la variación en una o varias de las entradas variables incrementará la productividad de los animales o satisfará algún otro criterio de optimización. La productividad de los animales puede ser una medición relativa de la cantidad, tipo, o calidad de salida que un animal produce con relación al gasto asociado con esta producción. Una entrada de información de animal puede incluir cualquier tipo de información asociada con un sistema de producción de animales. Por ejemplo, una entrada de información de animal puede estar asociada con un animal especifico o grupo de animales o tipo de animales, un entorno de animal, una economía relacionada con la producción de animales, etcétera. La productividad de animales puede estar configurada además para incluir salidas positivas y negativas asociados con la producción. Por ejemplo, la productividad de los animales puede ser configurada para representar emisiones gaseosas dañinas como un gasto (con base ya sea en los costos financieros asociados con la limpieza o bien con el impacto negativo sobre el medio ambiente) , reduciendo la productividad global. La información asociada con un animal especifico o un grupo o tipo de animales puede incluir, sin limitarse a estos ejemplos, una especie, estado, edad, nivel de producción, trabajo, tamaño (por ejemplo, actual, blanco, variabilidad, etcétera) morfología (por ejemplo intestinal) , composición de masa corporal, apariencia, genotipo, composición de salida, recopilación de información microbiana, estado de salud, color, etcétera. La información asociada con un animal especifico puede ser cualquier tipo de información relevante para determinar la productividad del animal. Información de especie puede incluir una designación de cualquier tipo o clase de animales como por ejemplo ganado doméstico, animal silvestre, mascotas, especies acuáticas, seres humanos, o cualquier otro tipo de organismo biológico. El ganado puede incluir, sin limitarse a estos ejemplos, ganado vacuno, cerdos, res, equino, oveja, cabras y aves, los animales silvestres pueden incluir, sin limitarse a estos ejemplos, rumiantes tales como venado, alce, bisonte, etcétera, aves de cacería, animales de zoológicos, etcétera. Las mascotas pueden incluir, sin limitarse a estos ejemplos, perros, gatos, aves, roedores, peces, lagartos, etcétera. Las especies acuáticas pueden incluir, sin limitarse a esos ejemplos, camarón, pez (producción) , ranas, cocodrilos, tortugas, cangrejos, anguilas, langostino, etcétera e incluyen las especies criadas para propósitos productivos (por ejemplo, productos alimenticios) . El estado del animal puede incluir cualquier referencia o clasificación de animales que pueda afectar el requisito de insumos o salidas de producción para un animal. Ejemplos pueden incluir, sin limitarse a estos, un estado reproductivo, incluyendo gestación y puesta de huevos, un estado de lactancia, un estado de salud o nivel de estrés, un estado de mantenimiento, un estado de obeso, un estado subalimentado o con alimentación restringida, un estado de muda, un estado estacional, un crecimiento de compensación, un estado de reparación y recuperación, un estado nutricional, un estado de trabajo atlético o competitivo, etcétera. Los estados de salud de los animales o nivel de estrés pueden incluir además múltiples sub-estados tales como normal, comprometido, post-traumático (por ejemplo destete, mezcla con nuevos compañeros de corral, venta, lesión, transición a lactancia, etcétera) , enfermedad crónica, enfermedad aguda, respuesta inmune, estrés ambiental, etcétera . La edad del animal puede incluir una edad real o un estado fisiológico asociado con una edad. Ejemplos de estados fisiológicos pueden incluir un estado de desarrollo, un estado reproductivo incluyendo ciclos, como por ejemplo la etapa y el número de preñeces, un estado de lactancia, un estado de crecimiento, un estado de mantenimiento, un estado adolescente, un estado geriátrico, etcétera. Un trabajo de animal puede incluir un estado fisiológico de conformidad con lo descrito arriba como por ejemplo gestación, lactancia, crecimiento, producción de huevos, etcétera. Un trabajo de animal puede incluir además la rutina diaria del animal o un trabajo real, especialmente con referencia a caninos y equinos. Un trabajo de animal puede incluir también una asignación de movimiento de animal, como por ejemplo si o no el animal está generalmente confinado versus si se le permite movimiento libre en una pastura o, en el caso de un animal acuático, los diferentes flujos de agua que experimenta el animal acuático, etcétera. El tamaño del animal puede incluir el peso real, estatura, longitud, circunferencia, Índice de masa corporal, espacio bucal, etcétera del animal. El tamaño del animal puede incluir además cambios recientes en el tamaño del animal como por ejemplo si o no el animal está presentando una pérdida de peso, incremento de peso, crecimiento en cuanto a estatura o longitud, cambios de circunferencia, etcétera. La morfología del animal incluye la forma del cuerpo mostrada por un animal. Por ejemplo, la forma del cuerpo puede incluir un cuerpo largo, un cuerpo corto, un cuerpo redondo, etcétera. La morfología del animal puede incluir además una medición distinta de cambios en tejidos de órganos internos tales como longitud de vellosidades intestinales, profundidad de criptas intestinales, y/u otros tamaños o formas de órgano. La composición de masa corporal del animal puede incluir varias informaciones de composición como por ejemplo perfil de ácido graso, estado de vitamina E, grado de pigmentación, composición predicha de masa corporal, etcétera. La composición de masa corporal en general es una representación del porcentaje o cantidad de cualquier complemento particular de masa corporal, como por ejemplo músculo magro, agua, grasa, etcétera. La composición de masa corporal puede incluir además composición de representaciones separadas para partes/secciones individuales del cuerpo. Por ejemplo, La composición de masa corporal puede incluir composiciones de componentes comestibles tales como rendimientos de filete, rendimiento de carne de pechuga, rendimiento de carne de cola, etcétera. La apariencia del animal puede incluir cualquier medición o representación de la apariencia de un animal. Ejemplos pueden incluir el brillo de la piel de un animal, la pigmentación de un animal, el tono muscular, la calidad de las plumas, la cubierta de plumas, etcétera. El genotipo de un animal puede incluir cualquier representación de la totalidad o de parte de la constitución genética de un individuo o de un grupo. Por ejemplo, un genotipo de animal puede incluir marcadores de ADN asociados con rasgos específicos, secuenciamiento de segmentos específicos de ADN, etcétera. El genotipo puede definir la capacidad genética de producir tejido magro a un ritmo especifico o depositar grasa intramuscular para una carne más magra o marmoleada, respectivamente. Además el genotipo puede ser definido mediante la expresión fenotipica de rasgos relacionados con una capacidad genotipica como por ejemplo la capacidad innata de producción de leche, acreción de proteina, trabajo, etcétera. La composición de salida puede incluir la composición de un producto producido por un animal. Por ejemplo, la composición de salida puede incluir los niveles de nutrientes encontrados en huevos producidos por aves o leche producida por vacas lecheras, la cantidad, distribución, y/o composición de grasa en productos de carne, un perfil de sabor y textura para un producto de carne, la interrelación entre proporciones de partes de la composición, etcétera. La información microbiana y/o enzimática puede incluir las poblaciones de microbios actuales dentro de un animal o dentro del entorno de un animal. La información microbiana y/o enzimática puede incluir mediciones de la cantidad o proporción de especies Gram positivas o Gram negativas u otras clasificaciones tales como aerobios, especies de salmonela, cepas de E. coli, etcétera. La información enzimática puede incluir el contenido, cantidad y/o composición actual de cualquier subtipo de enzima o estado de activación, como por ejemplo proteasa, amilasa, y/o lipasa, producida por el páncreas, producida dentro del tracto gastrointestinal, enzimas producidas por una población microbiana, una relación de comunidad microbiana de varias edades, etcétera. La información microbiana y/o enzimática puede incluir además información sobre la biomasa nutricional potencial representada por la comunidad microbiana actual y/o sugerida que puede utilizarse como fuente de alimento para ciertas especies (por ejemplo, rumiantes, especies acuática, etcétera. El entorno microbiano, y/o enzimático puede ser monitoreado utilizando cualquiera de varias técnicas conocidas como por ejemplo cpnßO, otros métodos biológicos y la simulación in vitro de sistemas o subsistemas de animales. La entrada de información de animal asociada con el entorno de un animal o grupo de animales puede incluir, sin limitarse a estos ejemplos, factores relacionados específicamente con el entorno, factores relacionados con la instalación de producción de animales, etcétera. El entorno del animal puede incluir cualquier factor no asociado con el animal que tiene un efecto sobre la productividad del animal o del grupo de animales.

Ejemplos de entrada de información de animal que se relaciona con el entorno pueden incluir temperatura ambiente, velocidad de viento o corriente, fotoperiodo o cantidad de exposición a la luz del dia, intensidad luminosa, longitud de onda de la luz, ciclos de luz, aclimatación, Efectos estacionales, humedad, calidad del aire, calidad del agua, régimen del flujo de agua, salinidad del agua, dureza del agua, alcalinidad del agua, acidez del agua, régimen de aireación, sustrato de sistema, área de superficie de filtro, capacidad de carga de filtración, niveles de amoniaco, ubicación geográfica, calificación de lodo, etcétera. La información ambiental puede incluir además una información detallada en cuanto al sistema que contiene el animal o los animales, como por ejemplo tamaño del sistema (por ejemplo, el tamaño en metros cuadrados, tamaño en centímetros cuadrados, hectáreas, acres, volumen, etcétera) tipo de sistema (jaulas, corrales, etcétera) , preparación de sistema como por ejemplo utilización de encalado, discos, etcétera, régimen de aireación, tipo de sistema, etcétera. Aún cuando ciertos factores ambientales están más allá del control de un productor, los factores pueden habitualmente ser modificados o regulados por el productor. Por ejemplo, el productor puede reducir Las corrientes mediante el hecho de cerrar ventilas, puede elevar la temperatura ambiente mediante la inclusión de calefactores o hasta la reubicación o desplazamiento de ciertas operaciones de producción de animales a un mejor clima para incrementar la productividad. Según otro ejemplo, un productor de acuacultura puede modificar las aportaciones de nutrientes a un entorno acuático mediante la alteración de un diseño de alimentación o programa de alimentación para los animales en el entorno. Según una modalidad de ejemplo, la entrada de información de animal relacionado con el entorno puede ser generada automáticamente empleando un sistema de evaluación (EAS) para calcular una estimación de impacto térmico para un animal y para proporcionar mediciones para el entorno actual del animal. Ejemplos de entrada de información de animal relacionada con una instalación de producción puede incluir la densidad de animales, interacción de población de animales, tipo de alimentador, sistema de alimentador, sincronización y distribución de alimentador, cargas de patógenos, tipo de cama, tipo de confinamiento, tipo de instalación, intensidad luminosa, patrones de tiempo de alumbrado, tiempo en corral, tiempo alejado de alimento, etcétera. La entrada de información de animal para una instalación de producción puede ser modificada por un productor con el objeto de incrementar la productividad o enfocarse a otras metas de producción. Por ejemplo, un productor puede construir instalaciones adicionales para reducir la densidad de la población, obtener tipos adicionales o diferentes de sistemas de alimentación, modificar el tipo de confinamiento, etcétera. La entrada de información de animal asociado con factores económicos puede incluir, sin limitarse a esto, información de mercado de animales. La información de mercado de animales puede incluir, sin limitarse a estos ejemplos, precios históricos, actuales y/o proyectados para producción, información de sincronización con el mercado, información de mercado geográfico, tipo de mercado para producto (por ejemplo, en pie, en canal), etcétera. Las entradas de información de animal pueden incluir además cualquiera de varias entradas no fácilmente clasificables en un grupo discreto. Ejemplos pueden incluir una producción esperada de animal (por ejemplo, producción de leche, composición de producto, composición corporal) un requisito definido por usuario una tolerancia al riesgo, una mezcla de animales (por ejemplo, mezclar animales diferentes) variaciones con el agrupamiento de animales, etcétera, requisitos de comprador o mercado (por ejemplo, res Angus, jamón serrano, leche para quesos particulares, un grado para atún, etcétera) , curvas de crecimiento esperado y/o objetivo, tasas de supervivencia, fechas de cosecha esperadas, etcétera. La entrada de información de animal descrita arriba puede incluir información directamente recibida de un usuario u operadora a través de una interfaz de usuario, como se describirá abajo con referencia a la figura 2, alternativamente, la entrada de información de animal o parte de la entrada puede ser recuperada a partir de una base de datos u otra fuente de información. Además, algunas de las entradas pueden ser entradas dependientes calculadas con base en una o varias otras entradas o valores. Por ejemplo, el nivel de estrés de un animal puede ser determinado o estimado con base en la densidad de población, pérdida de peso reciente, temperatura ambiente, indicadores metabólicos tales como niveles de glucosa o cortisol, etcétera. Cada valor calculado puede incluir una opción que habilita a un usuario para que haga caso omiso manualmente al valor calculado. De manera similar, los estados inmunes pueden variar según la edad, tipos de nutrientes, nivel de entrada, retos microbianos, provisión de inmunidad pasiva materna, etcétera. Además, cada entrada de información de animal puede incluir varias informaciones asociadas con esta entrada. Por ejemplo, cada entrada de información de animal puede incluir uno o varios sub-campos basados en el contenido de entrada de información de animal. Por ejemplo, cuando se proporciona una indicación en el sentido que un animal se encuentra en un estado estresado, se pueden recibir sub-campos que indican la naturaleza y severidad del estrés.

De conformidad con una modalidad de ejemplo, la entrada de información de animal incluye la capacidad de designar cualquiera de las entradas de información de animal como una entrada variable. Una entrada variable puede ser cualquier entrada que un usuario puede modificar o controlar. Por ejemplo, un usuario puede designar la temperatura ambiente como entrada variable con base en la capacidad de modificar la temperatura ambiente a través de varios métodos como por ejemplo calefacción, enfriamiento, ventilación, etcétera. Según una modalidad alternativa, el sistema 100 puede ser configurado para recomendar automáticamente entradas especificas de información de animal como entradas variables con base en su efecto sobre la productividad o cumpliendo los criterios de optimización, como se comentará adicionalmente abajo con referencia a la Figura 2. La designación de una entrada variable puede requerir de la presentación de información adicional como por ejemplo costo y/o beneficio de la variación de la entrada variable, grados recomendados de variación para prueba de optimización, etcétera. Alternativamente, la información adicional puede estar almacenada en el sistema y recuperada del sistema 100 o de una base de datos asociada. Las entradas de información de animal pueden incluir además valores blanco asi como valores actuales. Un valor blanco puede incluir un nivel deseable para productividad de animal o cierto aspecto de productividad de animal. Por ejemplo, un productor puede desear enfocar un nivel de nutriente especifico para huevos producidos por aves. Por consiguiente, el productor puede ingresar niveles de nutrientes actuales para huevos producidos actualmente asi como valores de nutrientes blanco para los huevos. De conformidad con otro ejemplo, un desglose de tamaños actual para camarones en un estanque en comparación con un desglose de tamaños potenciales. Los valores blanco y los valores actuales pueden ser utilizados por el sistema 100 para hacer cambios en la formulación de alimento para animales o bien para hacer cambios a entradas variables como se describirá adicionalmente abajo. Además, los valores blanco pueden ser considerados como restricciones de igualdad y/o restricciones de desigualdad para el problema de optimización. La Tabla 1 abajo presenta una lista de entradas de información de animal de ejemplo que pueden proporcionarse como entradas al sistema de optimización de producción de animales. 100. Esta lista de entradas potenciales de información de animal es de ejemplo y no pretende ser exclusiva. Según una modalidad de ejemplo, una o varias de las entradas de información de animal listadas puede ser designada como entrada variable. Tabla 1 Características generales Impacto de la Cantidad y/o Cantidad y/o ración sobre el composición (por composición de entorno general ejemplo, nitrógeno, orina fósforo, etcétera) de estiércol o mullido de paja por animal Cantidad y/o calidad de olor proveniente de la instalación Características de cerdo Desempeño reproductivo de cerda Cerdo semental Calificación de Frecuencia de Calidad de semen condición corporal inseminaciones Cerdos de engorda Criterios de evaluación para calida de carne/grasa Criterios de evaluación para salud Características de hato lechero Desempeño reproductivo de las vacas Crias por Nacimientos vivos Dias hasta el concepción primer estro Peso de becerro al Dias abierto Dias hasta limpieza nacer Lactancia Criterios de evaluación para entorno Entorno térmico Calidad del aire Cortisol Sanguíneo, (corriente, tipo de (polvo, humedad, NEFA Criterios de evaluación de calidad de leche Color de leche Composición de Rendimiento de proteina de leche grasa de leche Sabor de leche Lactosa de leche Rendimiento de proteina de leche Composición de Sólidos de leche ácidos grasos de totales leche Criterios de evaluación de salud Becerros Condición de ojo Condición de piel Condición de pelo Características de res Características de aves Características ambientales de acuacultura Tipo y tamaño de Amoniaco, pH, Régimen de flujo de sistema oxigeno disuelto, agua alcalinidad, temperatura, dureza, etc.

Con referencia ahora a los componentes del sistema 100, el supervisor 200 puede ser cualquier tipo de sistema configurado para administrar la función de procesamiento de datos dentro del sistema 100 con el objeto de generar información de optimización, como se comentará adicionalmente abajo con referencia a la figura 2. El simulador 300 puede ser cualquier tipo de sistema configurado para recibir información de animal o datos de formulación de animales, aplicar uno o varios modelos a la información recibida y generar proyecciones de desempeño como por ejemplo requisitos de animales, proyecciones de desempeño de animales, proyecciones de desempeño ambiental, y/o proyecciones de desempeño económico como se comentará adicionalmente abajo de referencia a la Figura 3. El motor de ingredientes 400 puede ser cualquier tipo de sistema configurado para recibir una lista de ingredientes y generar una información de perfil de ingredientes para cada uno de los ingredientes, incluyendo nutrientes y otra información. El formulador 500 puede ser cualquier tipo de sistema configurado para recibir una proyección de requisitos de animal e información de perfil de ingredientes y para generar datos de formulación de animal, como se comentará adicionalmente abajo con referencia a la Figura 4. Con referencia ahora a la Figura 2, se muestra un diagrama de bloques general que ilustra un supervisor de empresa 200 para un sistema de optimización 100 de producción de animales, de conformidad con una modalidad de ejemplo. El supervisor de empresa 200 incluye una interfaz de usuario 210 y un motor de optimización 230. El supervisor de empresa puede ser cualquier tipo de sistema configurado para recibir entrada de información de animal a través de la interfaz de usuario 210, someter la información a un simulador 300 para generar al menos un requisito de animal, someter el al menos un requisito de animal al formulador 500 para generar una formulación de alimentación de animal de menor costo con base en el requisito de animal, someter la formulación optimizada a un simulador 300 para generar una proyección de desempeño y utilizar el motor de optimización 230 para generar valores optimizados para una o varias entradas variables. De conformidad con una modalidad alternativa, la optimización o una parte de la optimización puede efectuarse a través de un componente diferente del sistema 100. Por ejemplo, la optimización descrita aqui con referencia al supervisor 200 puede alternativamente efectuarse a través del simulador 300. Además, la optimización de la formulación de alimento para animal puede efectuarse a través del formulador 500. Un supervisor de empresa 200 puede incluir una o varias bases de datos o bien estar conectado a una o varias bases de datos configuradas para proporcionar automáticamente entradas de información de animal o bien para proporcionar información adicional con base en las entradas de información de animal. Por ejemplo, cuando un usuario ha solicitado una información de optimización para una operación de producción lechera, un supervisor de empresa 200 puede configurarse para recuperar automáticamente la información almacenada en cuanto a la operación lechera del usuario que fue previamente registrada en una base de datos interna y también para descargar todos los precios de mercado relevantes u otra información relevante a partir de una base de datos externa o fuente externa. Una interfaz de usuario 210 puede ser cualquier tipo de interfaz configurada para permitir a un usuario proporcionar una entrada y recibir una salida del sistema 100. De conformidad con una modalidad de ejemplo, una interfaz de usuario 210 puede ser implementada en forma de una aplicación basada en la web dentro de una aplicación de navegación en la red. Por ejemplo, una interfaz de usuario 210 puede ser implementada como una página web que incluye varios campos de entrada configurados para recibir entrada de información de animal a partir de un usuario. Los campos de entrada pueden ser implementados empleando varios tipos de campos de entrada estándares como por ejemplo menús que se desenrollan, campos de entrada de texto, vínculos seleccionables, etcétera, una interfaz de usuario 210 puede ser implementada en forma de una sola interfaz o bien en forma de varias interfaces en las cuales se puede navegar con base en entradas proporcionadas por el usuario. Alternativamente, la interfaz de usuario 210 puede ser implementada empleando una interfaz basada en hoja de cálculo, una interfaz de usuario gráfica especifica, etcétera. La interfaz de usuario 210 puede ser diseñada de manera especifica con base en las entradas de información de animal y la información de base de datos. Por ejemplo, cuando un usuario define una especie especifica de animal, un supervisor de empresa 200 puede ser configurado para especificar una interfaz de usuario 210 de tal manera que solamente los campos de entrada relevantes para esta especie especifica de animal sean desplegados. Un supervisor de empresa 200 puede ser configurado para poblar automáticamente algunos de los campos de entrada con información recuperada a partir de una base de datos. La información puede incluir información interna, como por ejemplo la información de población almacenada para el usuario particular, o bien información externa, como por ejemplo precios de mercado actuales relevantes para la especie particular de conformidad con lo descrito arriba. Un motor de optimización 230 puede ser un proceso o sistema dentro de un supervisor de empresa 200 configurado para recibir entradas de datos y generar una información de optimización con base en las entradas de datos y al menos uno de los criterios de optimización. De conformidad con una modalidad de ejemplo, un motor de optimización 230 puede ser configurada para operar en combinación con el simulador 300 para resolver una o varias proyecciones de desempeño y calcular sensibilidades en la proyección de desempeño. El cálculo de sensibilidades en las proyecciones de desempeño puede incluir la identificación de entrada de información de animal o entradas variables que tienen el mayor efecto sobre la productividad global u otra satisfacción de los criterios de optimización. El motor de optimización 230 puede ser configurado además para proporcionar valores optimizados para las entradas de información de animal o entradas variables con base en el análisis de sensibilidad. La optimización puede incluir cualquier mejora a la productividad o cualquier otra medida de conformidad con los criterios de optimización. El proceso y los pasos para la producción de los valores optimizados se comentan adicionalmente abajo con referencia a la Figura 5. Los criterios de optimización pueden incluir cualquier criterio, blanco, o combinación de blancos o metas balanceadas deseables para el usuario actual. En una modalidad preferida, el criterio de optimización es la optimización de la productividad. La optimización de la productividad puede incluir la optimización de un solo factor o de varios factores asociados con la productividad como por ejemplo salida total, calidad de salida, velocidad de salida, tasas de supervivencia de animal, etcétera. La optimización de la productividad puede incluir además la minimización de los valores negativos asociados con la productividad como por ejemplo costos, residuos dañinos, etcétera. Criterios alternativos de optimización pueden incluir el nivel de utilidades, calidad de producto, características de producto, tasa de conversión de alimento, tasa de supervivencia, tasa de crecimiento, biomasa/espacio unitario, biomasa/costo de alimento, costo/dia de producción, ciclos/año, etc. Alternativamente, los criterios de optimización pueden incluir la minimización de conformidad con un criterio de optimización. Por ejemplo puede ser deseable minimizar el contenido de nitrógeno o fósforo de la excreción de los animales . Cuando se utiliza el criterio de optimización para optimizar una característica de salida blanco, el valor blanco puede ser un valor deseado para una característica de cierta salida producida por el sistema de producción de animales. Por ejemplo, un productor lechero puede desear un producto de salida de leche que tenga una proteina de leche mejorada. Un producto de salida de leche con una concentración incrementada de proteina puede incrementar el rendimiento de queso, haciendo que el producto de salida sea más valioso para un productor de queso. Para capturar este valor, el productor de animales puede utilizar por ejemplo el sistema 100 para obtener una recomendación para modificaciones de una o varias de las entradas variables con el objeto de generar una dieta utilizando conceptos de metabolismo de aminoácidos que llevarán a un incremento de 0.3% de la proteina de leche en los animales alimentados con la dieta. Otro productor puede desear obtener una producción de leche con un contenido especialmente bajo de grasas para crear yogurt. De manera similar a la leche con un contenido incrementado de proteina, esta dieta puede ser adaptada con el objeto de producir la salida que tiene la característica baja en grasa. Otra característica deseable puede ser un alto nivel de grasa poliinsaturada representada por la cantidad de ácido linolénico C18:3 en leche o carne de animal con el objeto de hacer que el producto de salida sea más sano para el eventual consumidor. Otras entradas de información de animal pueden también ser variadas con el objeto de producir la salida que tiene las características deseadas. Las características de salida blanco pueden también utilizarse para genera recomendaciones para configurar un sistema de producción de animales para producir una salida con características reducidas o minimizadas. Las características minimizadas pueden ser provechosas para reducir características dañinas o perjudiciales de la salida. Por ejemplo, el desperdicio de producción de leche tiene generalmente niveles elevados nitrógeno y fósforo que son regulados por estándares ambientales estrictos. Los productores de animales se enfrentan frecuentemente a costos elevados para asegurar el cumplimiento de estos estándares.

Por consiguiente, un sistema 100 puede ser configurado de tal manera que el producto de salida total, la cantidad de desperdicio, o una característica del producto de salida, los niveles de nitrógeno y fósforo en el desperdicio, sea reducida. La producción de un residuo utilizado puede incluir el análisis de los nutrientes alimentados a un animal para evitar la sobre alimentación de fósforo digerible y balancear el metabolismo de vaca y rumen con el objeto de optimizar la retención de nitrógeno. Aún cuando el análisis puede proporcionar recomendaciones claras, la producción de residuo optimizado puede requerir de analizar o presentar recomendaciones opuestas y sus efectos proyectados con el objeto de facilitar el balanceo de las ventajas mutuamente exclusivas entre un incremento del desempeño animal y costos reducidos de manejo de residuos. El manejo de las características de fósforo en la salida puede proporcionar además ventajas en un sistema de producción de acuacultura. El fósforo es un macromineral importante para el desarrollo esqueletal de peces y es un nutriente metabólico esencial para el crecimiento y el metabolismo correcto de todas la especies de acuacultura. Una cantidad insuficiente de fósforo en la dieta en los alimentos para acuacultura puede provocar una reducción del crecimiento y formación esqueletal de las especies manejadas en acuacultura. Sin embargo, el fósforo es también un nutriente limitante clave en los sistemas de acuacultura de agua dulce y un exceso de fósforo en la dieta puede provocar rápidamente la sobreproducción de algas provocando la inestabilidad de la salud del sistema. Un exceso de fósforo es también indeseable puesto que representa un costo innecesario. Un sistema de formulación puede emplear un nutriente de fósforo disponible en un entorno acuático en combinación con un nutriente de fósforo en la formulación de alimento para animales generada mediante el sistema 100 con el objeto de satisfacer los requisitos de los animales con fuentes altamente disponibles y optimizar el exceso de fósforo que ingresó al entorno acuático. Datos empíricos a partir de la digestibilidad de animales o muestras ambientales pueden utilizarse con el objeto de incrementar la precisión con la cual se administra este nutriente en el proceso de formulación. De conformidad con otra modalidad de ejemplo, la característica enfocada puede ser la composición de nutriente de un producto de carne acuática. Por ejemplo, la característica enfocada puede ser el perfil de ácidos grasos del producto de carne. Los productos de carne acuática han recibido un reconocimiento considerable porque contienen generalmente un perfil más sano de ácidos grasos para la dieta humana que muchas fuentes terrestres de carne. La composición de ácidos grasos en estas carnes acuáticas se ha basado en gran medida en el depósito normal que ocurre a partir del consumo de alimentos naturales o alimentos artificiales que contienen frecuentemente estos ácidos grasos para satisfacer los requisitos de los animales. Por consiguiente, el sistema 100 puede ser configurado para generar una formulación de alimento para animales que tiene un conjunto de ácidos grasos que, cuando se alimentan a una especie de cultivo blanco resulta en un perfil mejorado de ácidos grasos, es decir, más benéfico para la salud del ser humano. Un ejemplo similar incluirla el uso de niveles más altos de vitamina E y selenio con el objeto de proporcionar una vida de anaquel al filete. La característica enfocada puede ser también no relacionada con nutriente. Por ejemplo, el hecho de cambiar el contenido de aminoácidos libres de la carne para cambiar su sabor, limitar las concentraciones de nutrientes que se vuelven tóxicos cuando se acumulan en sistemas de intercambio de agua cero o bien seleccionar una biodisponibilidad mejorada de dichos nutrientes, enfocar niveles específicos de beta-caroteno, astanxantina u otros pigmentos que pueden utilizarse metabólicamente como antioxidante, precursor de Vitamina A, o bien para proporcionar coloración a la carne o a la piel, etcétera. Las características de salida blanco pueden incluir, sin limitarse a estos ejemplos, una composición de producto final o características que incluyen rendimiento de carne como porcentaje de peso corporal, rendimiento de productos que pueden venderse, rendimiento de partes especificas de cuerpo, perfil de ácidos grasos, contenido de aminoácidos, contenido de vitamina, marmoleado, valor de yodo, capacidad de retención de agua, blandura, color de cuerpo o producto, nivel de pigmento, vida de anaquel de cuerpo o producto, etc. la característica de salida blanco puede incluir también, sin limitarse a estos ejemplos, una composición residual o efecto ambiental, incluyendo cantidades de alimento no comido, lixiviación o pérdida de nutrientes como por ejemplo nitrógeno, amoniaco, fósforo, vitaminas, agentes de atracción, etcétera, consistencia fecal, salida fecal/urinaria, incluyendo salida total, carga de amoniaco o nitrógeno en el sistema, carga de fósforo en el sistema, desvio de materia orgánica, etcétera, demanda de oxigeno biológico, energia de desvio, emisiones gaseosas, proporción C/N de corriente residual, etcétera. Aun cuando se ofrecieron los ejemplos arriba, una persona con conocimientos ordinarios en la materia reconocerá que la característica de salida blanco puede ser cualquier salida generada en un sistema de producción. De manera provechosa, el sistema 100 puede optimizar entre todas las entradas de información de animal variables para generar recomendaciones para la producción de la salida que tiene características blanco especificadas al costo menor. La recomendación puede incluir una sola recomendación óptima o varias recomendaciones que proporcionan beneficios equivalentes. El motor de optimización 230 puede ser configurado para implementar su propio código de optimización para aplicaciones en donde la información de ingrediente de alimentación proveniente del formulador 500 es combinada con otra información y/o proyecciones calculadas en el simulador 300. Problemas de optimización que coordinan varios motores de cálculo independientes, que se conocen como optimizaciones multidisciplinarias, pueden resolverse empleando métodos basados en gradientes, o con mayor preferencia métodos simplex tales como el algoritmo de Nelder-Mead o Torczon. Preferentemente, se puede configurar un motor de optimización 230 para implementar suavemente una combinación especifica de un método basado en gradiente para variables de las cuales depende el criterio de optimización (variables de decisión alimentadas al simulador 300) y un método simplex para variables de las cuales la función objetivo tiene una dependencia ruidosa o discontinua (requisitos de dieta alimentados al formulador 500) . Alternativamente, se pueden aplicar otros métodos de optimización, incluyendo, sin limitarse a estos ejemplos, métodos basados en pseudo-gradiente, métodos estocásticos, etc.

Un supervisor de empresa 200 puede estar configurado además para formatear los resultados de optimización y proporcionar los resultados como salida a través de una interfaz de usuario 210. Los resultados pueden ser proporcionados de conformidad con valores optimizados recomendados para las salidas variables. Los resultados puede incluir además valores recomendados para entradas adicionales de información de animal, independientemente de si o no la entrada de información de animal fue designada como una entrada variable. Los resultados pueden incluir además una proyección de los efectos de la implementación de los valores optimizados para las entradas variables. Un supervisor de empresa 200 puede ser configurado para implementar un método Monte Cario en donde un conjunto especifico de valores es extraído de un conjunto de distribuciones de parámetros modelos para resolver valores optimizados para las entradas variables. Este proceso puede ser repetido muchas veces, creando una distribución de soluciones optimizadas. Con base en el tipo de optimización, un superviso de empresa 200 puede ser utilizado para seleccionar ya sea el valor que proporcionará con mayor probabilidad la solución óptima o bien el valor que dará una confianza suficiente para alcanzar una meta. Por ejemplo, una optimización simple puede seleccionarse la cual ofrece un nivel de energia neto que optimiza la ganancia diaria media para un animal particular. Una simulación Monte Cario puede ofrecer una distribución de requisitos que incluyen varios niveles de energia netos y el productor puede seleccionar el nivel de energia neto que optimizará con mayor probabilidad la ganancia diaria media. El supervisor de empresa 200 puede estar configurado además para recibir retroalimentación empírica del mundo real con base en la aplicación de los valores optimizados para las entradas variables. La retroalimentación empírica puede ser utilizada para ajustar las entradas variables para optimizar adicionalmente el sistema de producción de animales. La retroalimentación empírica puede ser comparada adicionalmente con las proyecciones de desempeño para rastrear la exactitud de las proyecciones. Una retroalimentación empírica puede proporcionarse empleando cualquiera de varios métodos como por ejemplo monitoreo automático, entrada manual de datos, etc. Una retroalimentación empírica puede ser cualquier tipo de datos recopilados o generados con base en observaciones. Los datos pueden ser recopilados a través de un sistema automático o bien ingresados manualmente con base en observaciones de usuarios o prueba. Los datos pueden ser recopilados en tiempo real o bien de manea periódica según el tipo de datos que se está recopilando. Estos datos pueden también estar ya representados en las entradas de información de animal y actualizados con base en cualquier valor cambiante. La retroalimentación empírica a monitorear incluirá generalmente entradas de información de animal que tienen un impacto sobre un producto de sistema de producción de animal, salud de hato, etc., diariamente. La retroalimentación empírica puede incluir, sin limitarse a estos ejemplos, información ambiental, información de comodidad de animal, información de alimentación de animal, información de administración de sistema de producción, información de animal, condiciones del mercado, asi como otras informaciones económicas, etc. Por ejemplo, en un sistema de producción de res, la retroalimentación empírica puede incluir datos de carne en canal, mediciones lineales, mediciones de ultrasonido, ingestas diarias, etc. La información ambiental puede incluir información sobre el entorno del animal que puede afectar la productividad de dicho animal. Por ejemplo, temperaturas arriba de la zona termo-neutral pueden disminuir la ingesta de alimento por parte del animal. La temperatura puede también afectar la velocidad de pasaje, lo que a su vez puede tener un efecto sobre la digestibilidad de nutrientes, desvio de proteina/aminoácidos, nutrientes en excreción, etc. La temperatura puede también incrementar la ingestión de alimento del animal. Por ejemplo, el viento a bajas temperaturas incrementará la energia de mantenimiento para calentamiento (temblor) . La información ambiental puede incluir también información no relacionada con la temperatura. Por ejemplo, en el caso de temperaturas calientes, el viento puede ayudar a enfriamiento, requiriendo una menor cantidad de ingesta de materia seca, menor energia desperdiciada en intento de enfriamiento (jadeo) . De manera similar, el incremento de la humedad relativa puede disminuir la comodidad de las vacas con base en una carga térmica incrementada cuando la temperatura es elevada. La retroalimentación empírica puede depender además del entorno de la vaca. Por ejemplo, eventos meteorológicos (sol, nieve, lluvia, lodo, etc.) son importantes en el caso de vacas alojadas en exteriores. Eventos climatológicos pueden tener un efecto sobre la temperatura corporal de la vaca y la necesidad del animal de terminar o jadear tiene un impacto adicional sobre ingestas, digestibilidad, etc. Si las vacas se desplazan del pasturaje a la sala de ordeña, el lodo o clima de tempestad/nevada puede tener un impacto sobre la cantidad de energia que se requiere para ir a la sala de ordeña y regresar, elevando los requisitos de mantenimiento. Otra información ambiental puede ser relacionada con la calidad general del entorno del animal y el nivel de estrés sobre el animal. Por ejemplo, el hecho de tener un gran número de animales juntos puede tener un impacto importante sobre la productividad de un animal. En condiciones de sobrepoblación, las vacas dominantes tendrán acceso al alimento primero y las vacas restantes tendrán acceso a un alimento ya seleccionado que contiene nutrientes diferentes de la alimentación formulada. Además, las vacas pueden requerir de invertir una cierta cantidad de tiempo acostada con el objeto de optimizar la producción. Además, la sobrepoblación puede provocar que unas vacas se acuesten en pasillos, lo que resulta en un potencial incrementado de pisar tetas y mastitis o bien estar de pie durante un tiempo excesivamente largo. Otra información ambiental de ejemplo puede incluir la cantidad de luz, acceso a agua y alimento, cama apropiada asi como establos para alentar a las vacas a acostarse, protocolo de ordeña de tal manera que las vacas no estén guardadas en un corral de retensión durante más de una hora, etc. Aún cuando los ejemplos antes mencionados se ofrecen con referencia a una vaca, se entenderá que el sistema y método descritos pueden aplicarse similarmente a cualquier animal. Por ejemplo, aves pueden enfrentar estrés de manera similar y/o crecer de manera no óptima con base en temperatura incrementada. Este estrés adicional puede ser reducido por ejemplo incrementando el uso de ventiladores con el objeto de causar un viento directo, utilizando atomización intermitente, etc.

Otra retroalimentación empírica puede incluir análisis de la alimentación del animal real consumido por los animales. Por ejemplo, se puede tomar una muestra de la alimentación del animal conforme se está alimentando a los animales para analizar el contenido de nutrientes y cerciorarse que la dieta alimentada es la dieta que fue formulada para optimizar la producción. El análisis puede incluir un análisis de los ingredientes conforme llegan en el sistema de producción de animales. Para reducir desviación excesiva de la alimentación para animal formulada, los ingredientes variables pueden utilizarse en regímenes más bajos de inclusión. Similarmente, una prueba empírica puede incluir el análisis de los ingredientes encontrados naturalmente en la instalación de la producción de animales, como por ejemplo la calidad del agua ingerida por los animales. El agua puede proporcionar ciertos minerales en varias cantidades o bien tener un nivel de pH especifico que deberla ser tomado en cuenta en las formulaciones de dieta. Una prueba empírica puede incluir además el monitoreo de las prácticas de administración para el sistema de producción de animales. La práctica de alimentación puede incluir la sincronización de la alimentación, personal, prácticas de obtención de producción, etc. Por ejemplo, el personal de un sistema de producción de animales puede tener un efecto sobre la producción porque tiene un efecto sobre el nivel de comodidad de las vacas. El número de personas, su nivel de experiencia, el tiempo que se requiere para llevar a cabo tareas, etc., pueden impactar todos, la comodidad de las vacas . Las prácticas de administración de animales pueden también ser monitoreadas. Las prácticas de administración de animales pueden incluir todas las prácticas que pueden tener un efecto sobre los animales. Por ejemplo, la producción de animales puede ser afectada por las prácticas de tiempo de alimentación. El tiempo de alimentación puede tener un impacto sobre la calidad del alimento proporcionado, especialmente en el caso de tiempo caliente. El sistema puede ser configurado además para monitorear la frecuencia y duración del periodo en el cual se suministra alimento al animal de tal manera que el animal pueda comer. Prácticas de obtención de producción de animal pueden también tener un efecto. La obtención de producción de animal puede incluir cualquier proceso para obtener los resultados de la producción de animal, como por ejemplo el número de ordeñas por dia, la frecuencia de obtención de huevos, etc. que tendrá una influencia sobre el potencial de producción. Un mayor número de ordeñas puede incrementar la producción en hatos bien administrados. Puede también ser benéfico incrementar el número de ordeñas en vacas que están empezando sus lactancias con el objeto de facilitar la producción.

Una prueba empírica puede incluir además el monitoreo de los animales dentro del sistema de producción de animales. Por ejemplo, un animal puede ser monitoreado con relación a indicadores metabólicos. Los indicadores metabólicos pueden indicar problemas metabólicos tales como fiebre de leche, quetosis, desequilibrios en proteina en la dieta, sobrecalentamiento, etc. Otras características monitoreadas pueden incluir características que deben ser probadas dentro de un laboratorio como por ejemplo ácidos grasos no esterificados (NEFA, por sus siglas en inglés) , beta hidroxil butirato (BHBA) , pH de orina, nitrógeno ureico en leche (MUN, por sus siglas en inglés) , nitrógeno ureico en sangre (BUN, por sus siglas en inglés) , temperatura corporal, AA de sangre, características de estiércol, niveles de dióxido de carbono, minerales, muestras de cojin de grasa para prueba de residuo de pesticida, etc. Otras características pueden ser monitoreadas a través de observación, como por ejemplo animales en calor, animales que cojean, animales enfermos, preñez, etc. que pueden no comer y producir tanto como los animales normales. Otras características pueden ser una combinación de estas categorías. Otras mediciones fisiológicas pueden incluir perfil microbiano o mediciones histológicas . Una prueba empírica ofrece la ventaja de verificar la exactitud de modelos predictivos generados por el simulador 300. Los resultados de la optimización generados a partir de modelos imperfectos pueden ser diferentes de los resultados del mundo real obtenidos mediante una prueba empírica. El sistema 100 puede estar configurado con el objeto de ofrece un control dinámico con base en la retroalimentación de prueba empírica, ajustando las entradas de información de animal o para generar valores tales como una formulación de alimento para animales con el objeto de lograr metas especificas con base en la diferencia entre los resultados del modelo y la retroalimentación de prueba empírica. Además, un simulador 300 puede ser configurado para ajustar la forma cómo se generan modelos con base en los datos obtenidos a través de la prueba empírica con el objeto de incrementar la exactitud de modelos futuros. Además, un supervisor de empresa 200 puede ser configurado para permitir un control dinámico de modelos. Después de establecer una acción de control inicial, por ejemplo la formulación de alimento, como se comentará abajo con relación a la Figura 5, la respuesta de animal puede ser monitoreada y comparada con la predicción. Si la respuesta de animal se desvia excesivamente de la predicción, se puede proporcionar una nueva acción de control, por ejemplo, formulación de alimento. Por ejemplo, si el desempeño empieza a rebasar la predicción, ciertos valores pueden ser recuperados mediante el hecho de cambiar a una formulación menos costosa, un régimen de flujo de agua diferente, etc. Si el desempeño es inferior a la predicción, el hecho de cambiar a una formulación de alimento de valor mayor puede ayudar a asegurar el cumplimiento de los objetivos de producto final. Aún cuando la acción de control se describe arriba con referencia a una formulación de alimento, la acción de control puede ser para cualquier variable de control, ' como por ejemplo régimen de flujo de agua, régimen de alimentación, etc. De manera similar, los ajustes pueden efectuarse a esta variable de control, como por ejemplo mediante el incremento o la disminución del régimen de flujo, etc. Con referencia ahora a la Figura 3, se muestra un diagrama de bloques general que ilustra un simulador 300 de conformidad con una modalidad de ejemplo. El simulador 300 incluye un motor de requisitos 310, un simulador de desempeño de animal 320, un simulador de desempeño ambiental 330, y un simulador de desempeño económico 340. En términos generales, el simulador 300 puede ser cualquier proceso o sistema configurado para aplicar uno o varios modelos a datos ingresados con el objeto de producir datos de salida. Los datos de salida pueden incluir cualquier tipo de proyección o valor determinado, como por ejemplo requisitos de animal y/o proyecciones de desempeño, incluyendo proyecciones de desempeño de animal, proyecciones de desempeño económico, proyecciones de desempeño ambiental, etc. Específicamente, un simulador 300 es configurado para recibir entrada de información de animal del supervisor de empresa 200, procesar la información utilizando el motor de requisitos 310 y un modelo de requisitos de animal para producir un conjunto de requisitos de animal. Además, un simulador 300 puede ser configurado para recibir datos de formulación de alimento del supervisor de empresa 200 y procesar los datos de formulación de alimento utilizando cualquier combinación de simulador de desempeño de animal 320, simulador de desempeño de ambiental 330, y simulador de desempeño económico 340 con el objeto de producir al menos una proyección de desempeño. Un modelo de requisitos de animal utilizado por el simulador 300 para convertir valores de entrada en una o varias salidas, puede consistir de un sistema de ecuaciones que, cuando están resueltas, relacionan entradas como por ejemplo tamaño de animal con un requisito de animal como por ejemplo requisito de proteina o un requisito de sistema como por ejemplo asignación de espacio o distribución de alimento. Una forma matemática especifica para el modelo no se requiere, el tipo más apropiado de modelo puede seleccionarse para cada aplicación. Un ejemplo se refiere a modelos desarrollados por el National Research Council (NRC) , que consiste de ecuaciones algebraicas que ofrecen requisitos de nutrientes con base en correlaciones empíricas. Otro ejemplo es MOLLY, un modelo basado en metabolismo variable de desempeño de vacas lactantes desarrollado por el Prof. R.L. Baldwin, Universidad de California-Davis. Un modelo puede consistir de un conjunto de ecuaciones diferenciales ordinarias explícitas y un conjunto de ecuaciones algebraicas que dependen de las variables diferenciales. Un modelo muy general puede consistir de un conjunto acoplado, totalmente implícito, de ecuaciones diferenciales parciales, diferenciales ordinarias y algebraicas, a resolver en una simulación discreta-continua hibrida. Un modelo puede estar configurado para que sea independiente de la funcionalidad asociada con el simulador 300. La independencia permite mejorar independientemente y por grupos diferentes el modelo y los algoritmos de soluciones numéricas . Preferentemente, el simulador 300 puede ser implementado como un paquete de simulación de proceso basado en ecuaciones con el objeto de resolver una amplia gama de modelos dentro del sistema 100. Los simuladores basados en ecuaciones abstraen los algoritmos de soluciones numéricas a partir del modelo. Esta abstracción permite un desarrollo del modelo independiente del desarrollo de algoritmos numéricos. La abstracción permite además la utilización de un solo modelo en varios cálculos diferentes (simulación de estado constante, simulación dinámica, optimización, estimación de parámetros, etc.). Los simuladores pueden ser configurados para aprovecharse de la forma y estructura de las ecuaciones para tareas tales como cálculos se sensibilidad. Esta configuración permite efectuar algunos cálculos de manera más robusta y/o más eficiente de lo que es posible cuando el modelo se desarrolla como un bloque de código de computadora especifico. Un paquete de simulación de proceso basado en ecuaciones es un software configurado para interactuar directamente con las ecuaciones que conforman un modelo. Dicho simulador analiza típicamente ecuaciones de modelo y construye una representación del sistema de ecuaciones en memoria. El simular utiliza esta representación para efectuar eficientemente los cálculos requeridos, ya sea simulaciones en estado constante, simulaciones dinámicas, optimización, etc. Un paquete de simulación de proceso basado en ecuaciones permite también la incorporación de cálculos que son más fácilmente escritos como combinación de procedimientos y ecuaciones matemáticas. Ejemplos pueden incluir la interpolación dentro de una tabla de datos amplia, que utilizar rutinas de cálculos propias distribuidas como código compilado para las cuales ecuaciones no están disponibles, etc. Conforme se desarrollan algoritmos de solución más recientes y mejores, estos algoritmos pueden ser incorporados en un simulador 300 sin requerir de ningún cambio a los modelos que el simulador 300 está configurado para resolver. Según una modalidad de ejemplo, el simulador 300 puede ser un simulador de proceso. Los simuladores de proceso incluyen generalmente varios algoritmos se solución como por ejemplo diferenciación automática de modo reverso, el método corrector escalonado para sensibilidad de variables, reducción automática de Índice de modelo, iteración de Newton robusta para resolver sistemas no lineales a partir de valores iniciales pobres, incremento libre de errores de sistemas variables, y el método aritmético de intervalos para localizar eventos de estado. Los simuladores de proceso utilizan rutinas de álgebra lineal de análisis para una solución directa de sistemas lineales. Las rutinas de álgebra lineal de análisis pueden resolver eficientemente sistemas muy grandes (cientos de miles de ecuaciones) sin iteración. Simuladores de proceso ofrecen además un conjunto particularmente fuerte de capacidades de optimización, incluyendo problemas no lineales de números enteros mixtos no convexos (MINLPs, por sus siglas en inglés), y optimización variable global. Estas capacidades permiten a un simulador 300 resolver problemas de optimización empleando directamente el modelo. En particular, el algoritmo de corrector escalonado es un método particularmente eficiente para cálculo de sensibilidades, que frecuentemente el cuello de botella en el cálculo de optimización global.

Entradas variables para optimización a resolver por el simulador 300 pueden incluir tanto parámetros fijos como parámetros variables en el tiempo. Parámetros variables en el tiempo son típicamente representados como perfiles proporcionados por un conjunto de valores en momentos particulares empleando un método de interpolación especifico, como por ejemplo constante local, lineal local, curva de Bezier, etc. El simulador 300 y los modelos asociados pueden ser configurados y estructurados para facilitar una actualización periódica. Según una modalidad de ejemplo, el simulador 30 y los modelos asociados pueden ser implementados como una biblioteca de enlace dinámico (DLL, por sus siglas en inglés) . De manera provechosa, una biblioteca de enlace dinámico (DLL, por sus siglas en inglés) puede ser fácilmente exportada pero no vista ni modificada de ninguna forma estructural . Un motor de requisitos 310 puede ser cualquier sistema o proceso configurado para recibir entrada de información de animal y para generar requisitos de animal mediante la aplicación de uno o varios modelos de requisitos al conjunto de entrada de información de animal. Un modelo de requisitos puede ser cualquier proyección de salidas potenciales basadas en cualquiera de varias entradas de un conjunto de entradas. El modelo puede ser tan sencillo como una correlación que relaciona la producción de leche con la energia neta en la alimentación de la alimentación de un animal o tan compleja como un modelo variable que calcula el requisito de nutriente para optimizar la productividad de un ecosistema de estanque de acuacultura de camarón. El motor de requisitos 310 puede ser configurado para seleccionar entre varios modelos con base en las entradas de información de animal. Por ejemplo, el motor de requisito 310 puede incluir modelos para requisitos de cerdas, requisitos de establecimiento lechero, requisitos de mascotas, requisitos de equinos, requisitos de res, requisitos generales, requisitos de aves, requisitos de animales de acuacultura, etcétera. Además, cada modelo puede estar asociado con varios modelos con base en una categorización adicional, como por ejemplo etapa de desarrollo, nivel de estrés, etcétera. Los requisitos de animales generados por el motor de requisitos 310 pueden incluir una lista de requisitos de nutrientes para un animal especifico o para un grupo especifico de animales. Los requisitos de animales pueden ser una descripción de la dieta global que se debe suministrar al animal o al grupo de animales. Los requisitos de animales pueden ser además definidos en términos de un conjunto de parámetros nutricionales ("nutrientes") . Los nutrientes y/o parámetros nutricionales pueden incluir los términos comúnmente mencionados como nutrientes asi como grupo de ingredientes, mediciones microbianas, Índices de salud, relaciones entre múltiples ingredientes, etcétera. Según el grado de sofisticación del sistema 100, los requisitos de animales pueden incluir un conjunto relativamente pequeño de nutrientes o un conjunto grande de nutrientes. Además, el conjunto de requisitos de animales puede incluir restricciones o limites en cuanto a la cantidad de cualquier nutriente particular, combinación de nutrientes, y/o ingredientes específicos. De manera provechosa, restricciones o limites son útiles cuando, por ejemplo, se ha establecido que niveles más altos de ciertos nutrientes o combinación de nutrientes podrían plantear un riesgo para la salud de un animal en proceso de alimentación. Además, restricciones pueden también estar impuestas con base en criterios adicionales como por ejemplo contenido de humedad, palatabilidad, etcétera. Las restricciones pueden ser mínimas o máximas y pueden colocarse en los requisitos de animal globalmente, cualquier ingrediente individual, o bien ingrediente en combinación. Aún cuando se ha descrito dentro del contexto de nutrientes, los requisitos de animales pueden incluir cualquier requisito asociado con un animal como por ejemplo requisitos de espacio, requisitos de calor, etcétera. Además, se pueden generar requisitos de animales que definen rangos de niveles de nutrientes aceptables. De manera provechosa, la utilización de rangos de nutrientes permite una mayor flexibilidad durante la formulación de alimento para animales como se describirá adicionalmente a continuación con referencia a la Figura 3. Un motor de requisitos 310 puede configurarse para tomar en cuenta la digestibilidad variable de nutrientes. Por ejemplo, la digestibilidad de ciertos nutrientes depende de la cantidad ingerida. La digestibilidad puede depender además de la presencia o ausencia de otros nutrientes, microbios y/o enzimas, efectos de procesamiento (por ejemplo gelatinización, recubrimiento para absorción retardada, etcétera) , producción de animal o etapa de vida, nivel previo de nutrición, etc. Un simulador 300 puede ser configurado para tomar en cuenta estos efectos. Por ejemplo, un simulador 300 puede ser configurado para ajustar un requisito para un nutriente particular con base en otro aditivo de nutriente particular. Un motor de requisitos 310 puede también ser configurado para tomar en cuenta la digestión variable por parte de un animal. Entradas de información de animal pueden incluir información sobre la salud de un animal, nivel de estrés de un animal, estado reproductivo de un animal, métodos de alimentación del animal, etcétera, puesto que afecta la ingesta y digestión de por parte de un animal. Por ejemplo, el nivel de estrés de un animal puede disminuir la ingesta global de alimento por parte del animal mientras que una buena salud puede incrementar o disminuir una velocidad de pasaje. La tabla 2 abajo incluye una lista de ejemplos de nutrientes que pueden incluirse en los requisitos de animal. Según una modalidad de ejemplo, dentro de los requisitos de animal, cada nutriente listado puede estar asociado con un valor, porcentaje, rango, u otra medición de cantidad. La lista de nutrientes puede ser adaptada para incluir un mayor número de nutrientes, un menor número de nutrientes, o nutrientes diferentes con base en cualquiera de varios factores como por ejemplo tipo de animal, salud de animal, disponibilidad de nutriente, etcétera. Tabla 2 Nutrientes adecuados para generar requisitos de animal El motor de requisitos 310 puede ser configurado para generar los requisitos de animal con base en uno o varios criterios de requisitos. Los criterios de requisitos pueden ser utilizados para definir una meta para la cual se deberla generar el requisito. Por ejemplo, criterios de requisitos de ejemplo pueden incluir restricciones económicas como por ejemplo optimización de la producción, alentamiento del crecimiento para llegar al mercado, o producción de un animal con el menor costo de insumos. Los requisitos de animal pueden ser utilizados para generar una formulación de alimentación para animal. Por consiguiente, los requisitos de animal pueden ser utilizados como entradas de formulación de alimento para animal. El motor de requisitos 310 puede estar configurado además para generar los requisitos de animal con base en uno o varios modelos dinámicos de utilización de nutrientes. La utilización de nutrientes dinámica puede incluir un modelo de la cantidad de nutrientes ingeridos por un animal utilizados por un animal con base en la información recibida en las entradas de información de animal, como por ejemplo salud animal, método de alimentación, forma de alimentación (alimento en puré, pellas, extruido, tamaño de partículas, etcétera) , estabilidad del alimento en agua, alimento no ingerido, temperatura del agua, y su impacto sobre los niveles de enzima, etcétera. Un simulador de desempeño de animal 320 puede ser un proceso o sistema que incluye varios modelos similares a los modelos descritos arriba con referencia al motor de requisitos 310. Los modelos utilizados en simulador de desempeño de animal 320 reciben una formulación de alimentación de animal a partir del formulador 300 a través de un supervisor de empresa 200 y las entradas de información de animal y aplican los modelos a la formulación de alimentación para producir una o varias proyecciones de desempeño de animal. La proyección de desempeño de animal puede ser cualquier predictor de la productividad de animal que se producirá dada la entrada de formulación de alimento para animal y otras variables ingresadas. Un simulador de desempeño ambiental 330 puede ser un proceso o sistema que incluye varios modelos similares a los modelos descritos arriba con referencia al motor de requisitos 310.

Los modelos utilizados en simulador de desempeño de entorno de medio ambiente 330 reciben una formulación de alimento para animales a partir del formulador 300 a través de un supervisor de empresa 200 y aplican los modelos a la formulación de alimento y entradas de información de animal con el objeto de producir una proyección de desempeño basada en factores ambientales. La proyección de desempeño ambiental puede ser cualquier predicción de desempeño producida dada la entrada de formulación de alimento para animal, entradas de información de animal, y factores ambientales. El simulador de desempeño económico 340 puede ser un proceso o sistema que incluye varios modelos similares a los modelos descritos arriba con referencia al motor de requisitos 310. Los modelos utilizados en simulador de desempeño económico reciben una formulación de alimento para animal del formulador 300 a través del supervisor de empresa 200 y aplica los modelos a la formulación de alimento para animal y entradas de información de animal para producir una proyección de desempeño con base en factores económicos. La proyección de desempeño económico puede ser cualquier predicción de desempeño producida dada la entrada de formulación de alimento para animal, entradas de información de animal, y los factores económicos. Las proyecciones de desempeño pueden incluir una amplia gama de información relacionada con salidas producidas con base en las entradas establecidas proporcionadas. Por ejemplo, las proyecciones de desempeño pueden incluir información relacionada con el desempeño de un animal especifico como por ejemplo la salida producida por un animal. La salida puede incluir, por ejemplo, el contenido de nutrientes de huevos producidos por el animal, calidades asociadas con la carne producida por el animal, contenido de desperdicio producido por el animal, efecto del animal sobre el medio ambiente, etc. Según una modalidad de ejemplo, los simuladores 320, 330 y 340 pueden funcionar en paralelo o en serie con el objeto de producir múltiples proyecciones de desempeño. Las múltiples proyecciones de desempeño de animal permanecerán separadas o combinadas en una sola proyección de desempeño completo. Alternativamente, las proyecciones de desempeño pueden ser generadas con base en un simulador único o en una combinación de menos que todos los simuladores. Un motor de requisitos 310 puede incluir además simuladores adicionales según lo requerido para generar proyecciones de desempeño adecuadas para satisfacer un criterio de usuario especifico. Por ejemplo, un motor de requisitos 310 puede incluir un simulador de composición a granel, simulador de composición de huevo, composición de grasa en la carne, simulador de salida de desperdicio, calculador de energia de mantenimiento, etcétera.

Con referencia ahora a la Figura 4, se muestra un diagrama de bloques general que ilustra un motor de ingredientes 400 y un formulador 500, de conformidad con una modalidad de ejemplo. Un motor de ingredientes 400 está configurado para intercambiar información con el formulador 500. Un motor de ingredientes 400 y un formulador 500 están configurados en términos generales para generar una formulación de alimento para animal con base en ingredientes disponibles y requisitos de animal recibidos. El motor de ingredientes 400 incluye una o varias listas de ingredientes disponibles en una o varias ubicaciones. La lista incluye además información adicional asociada con los ingredientes, como por ejemplo la ubicación de los ingredientes, nutrientes asociados con los ingredientes, costos asociados con los ingredientes, etcétera. El motor de ingredientes 400 puede incluir una primera lista de ubicación 410, una segunda lista de ubicación de ingredientes 420, y una tercera lista de ubicación de ingredientes 430. La primera lista de ingredientes 410 puede incluir una lista de ingredientes disponibles en una primera ubicación, como por ejemplo ingredientes en una granja de usuario la segunda lista de ingredientes 420 puede incluir una lista de ingredientes disponibles para adquisición con un productor de ingredientes. La tercera lista de ingredientes 420 puede incluir una lista de ingredientes encontrados en un entorno de animal blanco como por ejemplo forraje en una pastura, plancton (zooplanctón, fitoplancton, etcétera), o peces pequeños en un estanque de acuacultura etcétera. La lista de ingredientes puede incluir además entradas de nutrientes ambientales. Las entradas de nutrientes ambientales pueden ser cualquier nutriente recibido y/o utilizado por un animal que no es alimentado al animal. Con referencia ahora a la tercera lista de ingredientes 430, Un ejemplo de una lista de ingredientes que se encuentran en un entorno de animal blanco puede incluir una lista del contenido de mineral en el agua. Un consumo total de agua por parte de un animal puede estimarse con base en las proporciones de consumo conocidas, como por ejemplo la proporción entre el agua y la materia de alimento seco consumido. El consumo de un ingrediente o nutriente puede incluir el consumo real asi como la recepción por un animal a través de absorción, generación a través de procesos corporales, etcétera. Esta proporción puede o bien recibir un valor medio o bien, con mayor preferencia, calcularse a partir de propiedades conocidas de alimento y de animal. El contenido en mineral del agua proporcionada por el productor puede medirse en el sitio. El agua, con contenido medido de mineral y nivel de ingesta calculado puede incorporarse en la tercera lista de ingredientes 430. Alternativamente, una tercera lista de ingredientes 430 puede incluir un contenido total de nutrientes de un ecosistema acuático. La contribución del ecosistema a la nutrición total puede incluirse de varias formas. Por ejemplo, una muestra puede obtenerse y analizarse para un contenido de nutriente total y puede incluirse como tercera lista 430. Preferentemente, los modelos resueltos en el simulador 300 pueden ser expandidos para incluir no solamente la especie producida sino también otras especies que viven en el ecosistema. El modelo puede incluir uno o varios de los efectos siguientes: competencia de otras especies por los alimentos, consumo de especie producida de otras especies en el ecosistema, y crecimiento de otras especies con el tiempo en respuesta a nutriente o excreción de toxina, temperatura, luz solar, etcétera. Una tercera lista de ingredientes 430 puede incluir además proyecciones de desempeño generadas por un simulador 300. Por ejemplo, el contenido de nutrientes de la leche puede ser modelado para los animales particulares para un productor individual. Este modelo de contenido de nutriente en leche puede utilizarse como tercera lista de ingredientes 430 para consumo por parte de un animal lactante. Cada lista de ingredientes puede incluir además información adicional asociada con los ingredientes. Por ejemplo, una lista de ingredientes puede incluir una lista de los costos asociados con cada ingrediente. Alternativamente, un ingrediente en la primera ubicación puede incluir un costo asociado con la producción del ingrediente, almacenamiento del ingrediente, suministro del ingrediente, suministro del ingrediente, etcétera, mientras que un ingrediente en la segunda ubicación puede incluir un costo asociado con la adquisición del ingrediente, en la tercera ubicación pueda incluir un costo asociado con el incremento de la biomasa, cambio de perfil de nutriente, modificación de disponibilidad de nutriente, etcétera. La información adicional puede incluir cualquier tipo de información que puede ser relevante para pasos de procesamiento posteriores. La Tabla 3 abajo incluye una lista de ejemplos de ingredientes que pueden emplearse para generar la formulación de alimento para animal. La lista de ingredientes puede incluir un mayor número de ingredientes, un menor número de ingredientes, o ingredientes diferentes según varios factores tales como disponibilidad de ingredientes, precio de entrada, tipo de animal, etcétera. Tabla 3 Ejemplos de Ingredientes Adecuados para su Uso en la Formulación de Mezclas Alimenticias Especificas Pastas de Levadura seca Harina de alfalfa neutralización activa aciduladas Alfalfa Alimet Cultivo alka El motor de ingredientes 400 puede incluir además una base de datos de información de ingredientes 440. La base de datos de información de ingredientes 440 puede incluir cualquier tipo de información relacionada con ingredientes a utilizar en la generación de la formulación de alimento para animales, como por ejemplo información de nutrientes, información de costos, información de usuario, etcétera. La información almacenada en la base de datos 440 puede incluir cualquiera de varios tipos de información como por ejemplo información genérica, información específicamente relacionada con el usuario, información en tiempo real, información histórica, información basada geográficamente, etc. La base de datos de información de ingredientes 440 puede ser utilizada por el motor de ingredientes 400 para suministrar la información necesaria para la generación de una formulación optimizada de alimento en combinación con la información suministrada por el usuario. La base de datos de información de ingredientes 440 puede ser configurada además para tener acceso a bases de datos externas con el objeto de adquirir información adicional relevante como por ejemplo información del mercado de alimentos. La información del mercado de alimentos para animales puede incluir similarmente precios actuales para ingrediente, precios históricos para salida, información de producto de ingredientes, contenido de nutrientes de información de ingredientes, información de sincronización con el mercado, información de mercado geográfica, información de costo de entrega, etc. La base de datos de información de ingredientes 440 puede estar asociada además con un simulador de tipo Monte Cario configurado para proporcionar distribuciones históricas de precios de ingredientes y otra información que puede utilizarse como entradas a otros componentes de sistema 100. El motor de ingrediente 400 puede incluir además un motor de nutrientes variables 450 configurado para proporcionar funciones de arrastre y proyección para factores que pueden afectar el contenido de nutrientes de un ingrediente. Por ejemplo, un motor nutriente variable 450 puede ser configurado para proyectar el contenido de nutrientes para ingredientes con el paso del tiempo. El contenido de nutrientes para ciertos ingredientes puede cambiar con el paso del tiempo con base en un método de almacenamiento, método de transporte, lixiviación natural, métodos de procesamiento, etc. Además, un motor de nutrientes variables 450 puede ser configurado para rastrear la variabilidad del contenido de nutrientes para los ingredientes recibidos de productores de ingredientes específicos para proyectar un contenido probable de nutrientes para los ingredientes recibidos de estos productores de ingredientes específicos. Un motor de nutrientes variables 450 puede ser configurado además para tomar en cuenta la variabilidad del contenido de nutrientes de los ingredientes. La estimación de la variabilidad de un ingrediente puede calcularse con base en la información relacionada con el ingrediente particular, el proveedor del ingrediente, prueba de muestras de ingrediente, etc. Según una modalidad de ejemplo, la variabilidad registrada y/o estimada y la covarianza pueden utilizarse con el objeto de crear distribuciones muestreadas en un enfoque de tipo Monte Cario. Este enfoque, el contenido de nutriente real de los ingredientes en una formulación de alimentación optimizada se muestrean repetidamente a partir de estas distribuciones, produciendo una distribución de contenido de nutrientes. Los requisitos de nutrientes pueden ser entonces revisados para cualquier nutriente con relación al cual el contenido de nutriente no es suficiente. El proceso puede ser repetido hasta alcanzar la confianza deseada para todos los nutrientes. Con referencia ahora al formulador 500, el formulador 500 se configura para recibir requisitos de animal a partir del simulador 300 a través de un supervisor de empresa 200 e información de nutriente a partir del motor de ingredientes 400 con base en los ingredientes disponibles y generar una formulación de alimentación de animal. El formulador 500 calcula una formulación de aumento al menor costo que cumple con el conjunto de niveles de nutrientes definidos en los requisitos de animal. La formulación de alimento de animal de menor costo puede ser generada empleando una optimización de programación lineal, como es bien conocido en la industria. La formulación de menor costo es generalmente configurada para utilizar los ingredientes disponibles a los usuarios en combinación con ingredientes adquiridos para crear una formulación de alimento optimizado. Más específicamente, la programación lineal incorporará fuentes de nutrientes proporcionados por un usuario como por ejemplo, granos, forrajes, ensilajes, grasas, aceites, micronutrientes, o suplementos de proteina, como ingredientes con una contribución fija a la formulación de alimento total. Estas contribuciones se restan después de la formulación óptima; la diferencia entre la receta global y estos ingredientes suministrados por el usuario constituyen las combinaciones de ingredientes que serán producidas y vendidas al cliente. Alternativamente, el proceso de formulación puede efectuarse en forma de una simulación de tipo Monte Cario con variabilidad en la determinación de precio de ingredientes incluida ya sea como rangos históricos o rangos proyectados para crear distribuciones que son subsiguientemente optimizadas de conformidad con lo descrito arriba. Con referencia ahora a la Figura 5, se muestra un diagrama de flujo que ilustra un método 600 para la optimización de producción de animal, de conformidad con una modalidad de ejemplo. El método 600 incluye en términos generales la identificación de valores optimizados para una o varias entradas de información de animal de conformidad con al menos un criterio de optimización. Aún cuando la descripción del método 600 incluye pasos específicos y un orden especifico de pasos, es importante observar que un mayor número de pasos, un menor número de pasos y/o un orden diferente de los pasos pueden efectuarse con el objeto de implementar las funciones descritas aqui. Además, la implementación de un paso puede requerir de una re-implementación de un paso anterior. Por consiguiente, aún cuando los pasos se muestran en forma lineal para claridad, pueden existir varias condiciones de bucle reverso. En un paso 605, el supervisor de empresa 200 está configurado para recibir las entradas de información de animal. Las entradas de información de animal pueden ser recibidas a partir de un usuario a través de una interfaz de usuario 210, pobladas automáticamente con base en datos relacionados, poblados con base en datos almacenados relacionados con el usuario, o bien recibidas en un lote descargado del usuario. Las entradas de información de animal recibidas incluyen una designación de una o varias de las entradas de la información e animal como entrada variable. La designación como entrada variable puede ser recibida para una entrada de información de animal única, varias entradas de información de animal, o bien todas las entradas de información de animal. En un paso 610, un supervisor de empresa 200 está configurado para recibir un criterio de optimización a través de una interfaz de usuario 210, o bien, alternativamente, recibir un criterio de optimización pre-programado. El criterio de optimización puede incluir la optimización de la productividad, reducción de gastos, optimización de calidad de salida, logro de objetivo de productividad, etc. En una modalidad de ejemplo, el criterio de optimización puede ser una función objetivo que requiere de minimización o maximización. La función objetivo puede tener restricciones incorporadas ahi o bien puede ser sometida a restricciones independientes. La función objetivo puede ser una función de cualquier combinación de variables del sistema de producción de animal. En el paso 615, un supervisor de empresa 200 está configurado para comunicar las entradas de información de animal y criterios de optimización a un simulador 300. Al recibir las entradas de información de animal y los criterios de optimización, un simulador 300 está configurado para generar un conjunto de requisitos de animal en un paso 620.

En el paso 625, el conjunto de requisitos de animal es comunicado desde el simulador 300 a través del supervisor de empresa 200 al formulador 500. El formulador 500 está configurado para generar la formulación de alimento para animal al menor costo con base en los requisitos de animal e información de nutrientes recibidos del motor de nutrientes 450 en un paso 630. En un paso 635, un supervisor de empresa 200 está configurado para generar valores optimizados para una o varias entradas variables recibidas en el paso 605, de conformidad con lo comentado con detalles arriba con referencia a la Figura 2. Aún cuando funciones especificas se describen aqui como asociados con componentes específicos de sistema 100, las funciones pueden alternativamente estar asociadas con cualquier otro componente de sistema 200. Por ejemplo, la interfaz de usuario 210 puede alternativamente estar asociada con el simulador 300 de conformidad con una modalidad alternativa. Según una modalidad de ejemplo, el sistema para generar valores optimizados para entradas variables a un sistema de producción de animal incluye un motor de simulador configurado para recibir varias entradas de información de animal y para generar una proyección de desempeño. Al menos una de las entradas de información de animal puede ser diseñada como una entrada variable. El sistema incluye además un motor de supervisor de empresa configurado para generar un valor optimizado para la al menos una entrada variable con base en un criterio de utilización para al menos una característica de salida blanco. La generación de un valor optimizado para la al menos una entrada variable puede incluir el suministro de un efecto proyectado para la característica de salida blanco con base en una modificación a al menos una entrada variable. De conformidad con una modalidad alternativa, el sistema incluye además un motor de formulador configurado para recibir una información de ingrediente de alimento para animal y generar la formulación de alimento para animal conformada por los ingredientes de alimento para animal con base en la proyección de desempeño. La entrada variable puede ser una entrada de un factor de animal, un factor ambiental, una formulación de alimento para animal, y un factor económico. El motor de simulador puede incluir un simulador de desempeño de animal configurado para generar un perfil de desempeño de animal con base en la característica de salida blanco y la entrada de información de animal que incluye al menos una entrada variable. El motor de supervisor de empresa puede ser configurado entonces para accionar el motor de simulador con base en variaciones en la entrada variable con el objeto de generar varios perfiles de desempeño de animal. El supervisor de empresa puede también ser configurado para seleccionar un valor optimizado para la al menos una entrada variable con base en la aplicación del al menos un criterio de optimización a los varios perfiles de desempeño de animal. De conformidad con otra modalidad de ejemplo, el sistema para generar valores optimizados para entradas variables a un sistema de producción de animal incluye un motor de simulador configurado para recibir varias entradas de información de animal y generar una proyección de desempeño. Al menos una de las entradas de información de animal puede ser diseñada como una entrada variable. El sistema incluye además un motor de supervisor de empresa configurado para generar un primer valor optimizado y un segundo valor optimizado para la al menos una entrada variable. El primer valor optimizado puede ser generado con base en un criterio de optimización y el segundo valor optimizado puede ser generado con base en una retroalimentación empírica después de la aplicación de la primera entrada variable. La generación del segundo valor optimizado puede incluir la comparación de un efecto proyectado de la utilización del primer valor optimizado con retroalimentación empírica para la utilización del primer valor optimizado. La entrada variable puede ser una entrada de un factor de animal, un factor ambiental, una formulación de alimento para animal, y un factor económico. El sistema puede influir además un motor de formulador configurado para recibir una información de ingrediente de alimento para animal y generar una formulación de alimento para animal conformada por los ingredientes de alimento para animal con base en la proyección de desempeño. El motor de simulador puede ser configurado para modificar uno o varios modelos de desempeño utilizados para, generar la proyección y desempeño con base en la comparación del efecto proyectado del primer valor optimizado con la retroalimentación empírica. El motor de supervisor de empresa puede ser configurado para accionar el motor de simulador con base en variaciones en la entrada variable para generar varios perfiles de desempeño de animal. El supervisor de empresa puede ser configurado además para seleccionar un valor optimizado para la al menos una entrada variable con base en una comparación entre resultados de la retroalimentación empírica y los varios perfiles de desempeño de animal. Muchos otros cambios o modificaciones pueden efectuarse a la presente invención sin salirse del espíritu de la misma. El alcance de estos cambios y modificaciones y otros cambios serán aparentes a partir de las reivindicaciones adjuntas.

Claims (72)

1. REIVINDICACIONES 1. Un sistema para generar valores optimizados para entradas variables a un sistema de producción de animales, dicho sistema comprende: un motor de simulador configurado para recibir varias entradas de información de animal y generar una proyección de desempeño, en donde al menos una de las entradas de información de animal está diseñada como una entrada variable; un motor de supervisor de empresa configurado para generar un valor optimizado para la al menos una entrada variable con base en al menos un criterio de optimización y una formulación de alimento para animal.
2. 2. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, en donde el motor de empresa está configurado para generar el valor optimizado para la al menos una entrada variable con base en un criterio de optimización para al menos una característica de salida blanco.
3. 3. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, en donde el motor de empresa está configurado para generar un primer valor optimizado y un segundo valor optimizado para una entrada variable, el primer valor optimizado puede ser generado con base en el criterio de optimización y el segundo valor optimizado puede ser generado con base en una retroalimentación empírica después de la aplicación de la primera entrada variable .
4. 4. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, que incluye además un motor de formulador, el motor de formulador está configurado para recibir información de ingredientes de alimento para animal y generar la formulación de alimento para animal que consiste de los ingredientes de alimento para animal con base en la proyección de desempeño.
5. 5. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, en donde la generación de un valor optimizado para la al menos una entrada variable incluye el suministro de un efecto proyectado de la modificación a la al menos una entrada variable.
6. 6. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, en donde la entrada variable es una de las siguientes: factor de animal, factor ambiental y factor económico.
7. 7. El sistema de conformidad con la reivindicación 6, en donde la entrada variable es un factor de animal e incluye al menos uno de los siguientes: entorno térmico, entorno de población de animales, entorno de foto-periodo, entorno de alimentación, entorno de comodidad de animal, entorno estructural de animal, y entorno microbiano de animal.
8. 8. El sistema de conformidad con la reivindicación 6, en donde la entrada variable es un factor de animal e incluye al menos uno de los siguientes: tipo de especie de animal, trabajo de animal, genotipo de animal, y composición de animal.
9. 9. El sistema de conformidad con la reivindicación 6, en donde la entrada variable es un factor económico e incluye al menos uno de los siguientes: tiempo de comercialización, precio de alimento para animal, determinación del valor del producto de animal, y ubicación de mercado.
10. 10. El sistema de conformidad con la reivindicación 6, en donde el motor de simulador incluye un simulador de desempeño de animal configurado para generar un perfil de desempeño de animal con base en la información de formulación de alimento para animal y la entrada de información de animal que incluye al menos una entrada variable .
11. 11. El sistema de conformidad con la reivindicación 10, en donde el motor de supervisor de empresa está configurado para accionar el motor de simulador con base en variaciones en la entrada variable para generar varios perfiles de desempeño de animal.
12. 12. El sistema de conformidad con la reivindicación 11, en donde el motor de supervisor de empresa está configurado además para seleccionar un valor optimizado para la al menos una entrada variable con base en la aplicación de al menos un criterio de optimización a los varios perfiles de desempeño de animal.
13. 13. El sistema de conformidad con la reivindicación 12, en donde los criterios de optimización incluyen al menos uno de los siguientes: incremento de peso por dia, incremento de peso por semana, valor de producto por costo de alimento, valor de producto por unidad de espacio, tasa de supervivencia, impacto ambiental, ciclos por año, tamaño de animal, densidad de carga, tasa de intercambio de agua, biomasa total de producción, y forma de producto.
14. 14. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, en donde el motor de simulador incluye además un simulador de desempeño de entorno de animal configurado para generar un perfil de desempeño de animal con base en variaciones en una entrada variable asociada con el entorno para al menos un animal.
15. 15. El sistema de conformidad con la reivindicación 10, en donde el motor de supervisor de empresa está configurado para accionar el motor de simulador con base en variaciones en la entrada variable para generar varios perfiles de desempeño de animal.
16. 16. El sistema de conformidad con la reivindicación 15, en donde el supervisor de empresa está configurado además para seleccionar un valor preferido para la al menos una el entrada variable con base en la aplicación del al menos un criterio de optimización a los varios perfiles de desempeño de animal.
17. 17. El sistema de conformidad con la reivindicación 16, en donde el criterio de optimización incluye al menos uno de los siguientes: productividad por unidad de desecho nitrogenoso liberado, productividad por unidad de fósforo liberado, equilibrio de nutrientes de desvio, tasa de cambio de agua, y tasa de aireación.
18. 18. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, en donde el motor de simulador incluye además un simulador de desempeño económico de animal configurado para generar un perfil de desempeño de animal con base en variaciones en una entrada variable asociada con factores económicos para al menos un animal.
19. 19. El sistema de conformidad con la reivindicación 18, en donde el motor de supervisor de empresa está configurado para accionar el motor de simulador con base en variaciones en la entrada variable para generar varios perfiles de desempeño de animal.
20. 20. El sistema de conformidad con la reivindicación 19, en donde el supervisor de empresa está configurado además para seleccionar un valor preferido para al menos una entrada variable con base en la aplicación del al menos un criterio de optimización a los varios perfiles de desempeño de animal.
21. 21. El sistema de conformidad con la reivindicación 20, en donde el criterio de optimización incluye al menos uno de los siguientes: valor de biomasa por costo de alimento, valor de producto por unidad de espacio, valor de producto por hora de trabajo, rendimiento de la inversión, rendimiento del capital de trabajo, y valor por kilogramo de producto producido.
22. 22. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, en donde el motor de simulador incluye además un simulador de desempeño de animal, un simulador de desempeño de entorno de animal, y un simulador de desempeño económico de animal configurado para generar un perfil completo de desempeño de animal con base en la información de formulación de alimento para animal y la entrada de información de animal que incluye al menos una entrada variable.
23. 23. El sistema de conformidad con la reivindicación 22, en donde el motor de supervisor de empresa está configurado para accionar el motor de simulador con base en variaciones en la entrada variable para generar varios perfiles de desempeño de animal.
24. 24. El sistema de conformidad con la reivindicación 23, en donde el supervisor de empresa está configurado además para seleccionar un valor preferido para la al menos una entrada variable con base en la aplicación del al menos un criterio de optimización a los varios perfiles de desempeño de animal.
25. 25. El sistema de conformidad con la reivindicación 24, en donde el criterio de optimización incluye al menos uno de los siguientes: incremento de peso por dia, incremento de peso por semana, valor de producto por costo de alimento, valor de producto por unidad de espacio, tasa de supervivencia, impacto ambiental, ciclos por año, tamaño de animal, densidad de carga, tasa de intercambio de agua, forma de producto, productividad por unidad de amoniaco liberado, productividad de fósforo liberado tasa de intercambio de agua, tasa de aireación, biomasa producida por costo de alimento, valor de biomasa por costo de alimento, valor de producto por unidad de espacio, valor de producto por hora de trabajo, rendimiento de la inversión, rendimiento del capital de trabajo, y valor por kilogramo de producto producido.
26. 26. El sistema de conformidad con la reivindicación 22, en donde el perfil de desempeño de animal es generado con base en al menos dos de los siguientes: desempeño de animal, entorno de animal, economía de animal.
27. 27. Un método para determinar valores optimizados para entrada a un sistema de producción de animales, dicho método comprende: recibir varias entradas de información de animal, en donde al menos una de las entradas de información de animal está diseñada como entrada variable; generar al menos una proyección de desempeño con base en las entradas de información de animal; y generar un valor optimizado para la al menos una entrada variable con base en la al menos una proyección de desempeño y una formulación de alimento para animales y al menos un criterio de optimización.
28. 28. El método de conformidad con la reivindicación 27, que incluye además la generación de al menos una formulación de alimento para animales que consiste de los ingredientes de alimento para animales basados en la al menos una proyección de desempeño.
29. 29. El método de conformidad con la reivindicación 28, que incluye además la optimización de la menos una formulación de alimento para animales de conformidad con al menos un criterio de optimización.
30. 30. El método de conformidad con la reivindicación 27, en donde la generación de un valor optimizado para la al menos una entrada variable incluye el suministro de un efecto de la modificación sobre la al menos una entrada variable.
31. 31. El método de conformidad con la reivindicación 27, en donde la entrada variable es uno de los siguientes: un factor de animal, un factor ambiental, y un factor económico.
32. 32. El método de conformidad con la reivindicación 31, en donde la entrada variable es un factor ambiental e incluye al menos uno de los siguientes: un entorno térmico, un entorno de población de animales, un entorno de foto-periodo, un entorno de alimentación, un entorno de comodidad de animales, un entorno estructural de animales, y un entorno microbiano de animales .
33. 33. El método de conformidad con la reivindicación 31, en donde la entrada variable es un factor de animal e incluye al menos uno de los siguientes: un tipo de especie de animal, un trabajo de animal, un genotipo de animal, y una composición de animal.
34. 34. El método de conformidad con la reivindicación 31, en donde la entrada variable es un factor económico e incluye al menos uno de los siguientes: tiempo de comercialización, precio de comercialización, y ubicación de mercado.
35. 35. El método de conformidad con la reivindicación 28, que incluye además la generación de varios perfiles de desempeño de animales con base en la información de formulación de alimento para animales y la entrada de información de animal que incluye al menos una entrada variable .
36. 36. El método de la reivindicación 35, que incluye además la generación de varios perfiles de desempeño de animal con base en variaciones en la al menos una entrada variable.
37. 37. El método de conformidad con la reivindicación 36, que incluye además la selección de un valor preferido para la al menos una entrada variable con base en aplicación del al menos un criterio de optimización a los varios perfiles de desempeño de animal.
38. 38. El método de conformidad con la reivindicación 37, en donde el criterio de optimización incluye al menos uno de los siguientes: incremento de peso por dia, incremento de peso por semana, valor de producto por costo de alimento, valor de producto por unidad de espacio, tasa de supervivencia, impacto ambiental, ciclos por año, tamaño de animal, densidad de carga, tasa de intercambio de agua, y forma de producto.
39. 39. El método de conformidad con la reivindicación 27, que incluye además la generación de un perfil de desempeño de animal con base en la variación de una entrada variable asociada con el entorno para al menos un animal.
40. 40. El método de conformidad con la reivindicación 39, que incluye además la generación iterativa de varios perfiles de desempeño de animal con base en la variación de la al menos una entrada variable.
41. 41. El método de conformidad con la reivindicación 40, que incluye además la selección de un valor preferido para la al menos una entrada variable con base en la aplicación del al menos un criterio de optimización a los varios perfiles de desempeño de animal.
42. 42. El método de conformidad con la reivindicación 41, en donde el criterio de optimización incluye al menos uno de los siguientes: productividad por unidad de amoniaco liberado, productividad por unidad de fósforo liberado, tasa de intercambio de agua, y tasa de aireación.
43. 43. El método de conformidad con la reivindicación 43, que incluye además la generación de un perfil de desempeño de animal con base en variaciones en una entrada variable asociada con factores económicos para al menos un animal.
44. 44. El método de conformidad con la reivindicación 43, que incluye además la generación de varios perfiles de desempeño de animal con base en la variación de al menos una entrada variable.
45. 45. El método de conformidad con la reivindicación 44, que incluye además la generación de un valor optimizado para la al menos una entrada variable con base en la aplicación del al menos un criterio de optimización a los varios perfiles de desempeño de animal
46. 46. El método de conformidad con la reivindicación 45, en donde el criterio de optimización incluye al menos uno de los siguientes: valor de biomasa por costo de alimento, valor de producto por unidad de espacio, valor de producto por hora de trabajo, rendimiento de la inversión, rendimiento del capital de trabajo, y valor por kilogramo de producto producido.
47. 47. El método de conformidad con la reivindicación 27, que incluye además la generación de un perfil completo de desempeño de animal con base en la entrada de información de animal que incluye al menos una entrada variable y al menos dos de los siguientes: perfil de desempeño de animal, perfil de desempeño de entorno de animal, y perfil de desempeño económico de animal.
48. 48. El método de conformidad con la reivindicación 47, que incluye además la generación de varios perfiles de desempeño de animal con base en variación de la al menos una entrada variable.
49. 49. El método de conformidad con la reivindicación 48, que incluye además la generación de un valor optimizado para la al menos una entrada variable con base en la aplicación del al menos un criterio de optimización a los varios perfiles de desempeño de animal.
50. 50. El método de conformidad con la reivindicación 49, en donde el criterio de optimización incluye al menos uno de los siguientes: incremento de peso por dia, incremento de peso por semana, valor de producto por costo de alimento, valor de producto por unidad de espacio, tasa de supervivencia, impacto ambiental, ciclos por año, tamaño de animal, densidad de carga, tasa de intercambio de agua, forma de producto, productividad por unidad de amoniaco liberado, productividad por unidad de fósforo liberado, tasa de intercambio de agua, tasa de aireación, valor de biomasa por costo de alimento, valor de producto por unidad de espacio, producto por hora de trabajo, rendimiento de la inversión, rendimiento del capital de trabajo, y valor por kilogramo de producto producido.
51. 51. Un sistema para generar una formulación de alimento para animales, dicho sistema comprende: un motor de simulador configurado para recibir varias entradas de información de animal y generar requisitos de animal con base en las entradas de información de animal; un motor de formulador, el motor de formulador está configurado para recibir varias entradas de ingredientes de alimento para animal y generar al menos una formulación de alimento para animal que consiste de los ingredientes de alimento para animal con base en los requisitos de animal, en donde al menos una de las entradas de ingredientes de alimento para animal es designada como entrada variable; y un motor de supervisor de empresa configurado para optimizar la al menos una formulación de alimento para animales de conformidad con al menos un criterio de optimización y configurado además para generar un valor optimizado para la al menos una entrada variable con base en el al menos un criterio de optimización.
52. 52. El sistema de conformidad con la reivindicación 51, en donde la sugerencia de una modificación a la al menos una entrada variable incluye el suministro de un efecto de la modificación a la al menos una entrada variable.
53. 53. El sistema de conformidad con la reivindicación 51, en donde la entrada variable es el contenido de nutrientes de un ingrediente.
54. 54. El sistema de conformidad con la reivindicación 51, en donde el motor de simulador incluye además un simulador de desempeño de animal configurado para generar un perfil de desempeño de animal con base en la información de formulación de alimento para animales y la entrada de información de animal que incluye al menos una entrada variable.
55. 55. El sistema de conformidad con la reivindicación 54, en donde el motor de supervisor de empresa está configurado para accionar el motor de simulador con base en variaciones en la entrada variable para generar varios perfiles de desempeño de animal.
56. 56. El sistema de conformidad con la reivindicación 55, en donde el motor de supervisor de empresa está configurado además para seleccionar un valor preferido para la al menos una entrada variable con base en la aplicación de el al menos un criterio de optimización a los varios perfiles de desempeño de animal.
57. 57. El sistema de conformidad con la reivindicación 56, en donde el criterio de optimización incluye al menos uno de los siguientes: incremento de peso por dia, incremento de peso por semana, valor de producto por costo de alimento, valor de producto por unidad de espacio, tasa de supervivencia, impacto ambiental, ciclos por año, tamaño de animal, densidad de carga, tasa de intercambio de agua, y forma de producto.
58. 58. Un sistema de optimización de producción de animales, dicho sistema comprende: un motor de optimización, que tiene un programa de función objetivo ahi, configurado para recibir una entrada de formulación de alimento; y un sistema de modelado de producción de animales configurado para recibir una entrada de información de animal, que incluye al menos una entrada variable, recibir entrada de formación de alimento, y proporcionar una salida de modelado al motor de optimización, en donde el motor de optimización optimiza la función objetivo para proporcionar una solución optimizada para la al menos una entrada variable con base en la salida de modelado.
59. 59. El sistema de optimización de producción de animales de conformidad con la reivindicación 58, que incluye además una interfaz de usuario configurado para permitir la selección por parte de un usuario, de una o varias entradas variables.
60. 60. El sistema de optimización de producción de animales la reivindicación 58, que incluye además un motor de formulador configurado para generar la entrada de formulación de alimento.
61. 61. El sistema de optimización de producción de animales de conformidad con la reivindicación 58, en donde la optimización de la función objetivo incluye la generación iterativa de una salida de modelado con base en variaciones a una o varias entradas variables.
62. 62. El sistema de optimización de producción de animales de conformidad con la reivindicación 58, en donde la entrada variable es uno de los siguientes: factor de animal, factor ambiental, y factor económico.
63. 63. El sistema de optimización de producción de animales de conformidad con la reivindicación 62, en donde la entrada variable es un factor ambiental e incluye al menos uno de los siguientes: entorno térmico, entorno de población de animales, entorno de foto-periodo, entorno de alimentación, entorno de comodidad de animal, entorno estructural de animal, y entorno microbiano de animal.
64. 64. El sistema de optimización de producción de animales de conformidad con la reivindicación 62, en donde la entrada variable es un factor ambiental e incluye al menos uno de los siguientes: tipo de especie de animal, trabajo de animal, genotipo de animal, y composición de animal .
65. 65. El sistema de optimización de producción de animales de conformidad con la reivindicación 62, en donde la entrada variable es un factor económico e incluye al menos uno de los siguientes: sincronización con el mercado, determinación del valor del producto de animal, y ubicación de mercado.
66. 66. Un método para generar valores optimizados para entradas variables a un sistema de optimización de producción de animales, dicho método comprende: recibir entrada de información de animal, incluyendo al menos una entrada variable; generar salida de modelado con base en la entrada de información de animal; recibir una entrada de formulación de alimento en la función objetivo; generar una función objetivo con base en la salida de modelado y la entrada de formulación de alimento; y optimizar la función objetivo para proporcionar un valor optimizado para la al menos una entrada variable.
67. 67. El método de conformidad con la reivindicación 66, que incluye además la recepción por parte de un usuario de la selección de una o varias entradas variables.
68. 68. El método de conformidad con la reivindicación 66, en donde la optimización de la función objetivo incluye la generación iterativa de una salida de modelado con base en variaciones a la entrada variable o a las varias entradas variables.
69. 69. El método de conformidad con la reivindicación 66, en donde la entrada variable es uno de los siguientes: un factor de animal, un factor ambiental, y un factor económico.
70. 70. El método de conformidad con la reivindicación 69, en donde la entrada variable es un factor ambiental que incluye al menos uno de los siguientes: un entorno térmico, un entorno de población de animales, un entorno de foto-periodo, un entorno de alimentación, un entorno de comodidad de animales, un entorno estructural de animal, y un entorno microbiano de animal.
71. 71. El método de conformidad con la reivindicación 69, en donde la entrada variable es un factor de animal e incluye al menos uno de los siguientes: un tipo de especie de animal, un trabajo de animal, un genotipo de animal y una composición de animal.
72. 72. El método de conformidad con la reivindicación 69, en donde la entrada variable es un factor económico e incluye al menos uno de los siguientes: buena sincronización con el mercado, determinación del valor del producto de animal, y ubicación de mercado.