豆粕玉米大涨下的猪料配方设计

近来豆粕玉米大涨，特别是豆粕已经涨到破防的价格，从2020年至今价格已经翻倍。对于猪料营养来讲，玉米（代表能量），豆粕（代表蛋白），小麦麸（代表纤维和部分蛋白），也就是说玉米、豆粕和小麦决定了整个能量、蛋白的价格，其它的副产品比如各类杂粕其价格会随着这三者涨跌。

先说说小麦。小麦是不能指望的，曾经在十年前玉米和小麦价格倒挂时就起用过小麦，当时想以后豆粕玉米涨价也不用怕了可以用小麦，后来发现小麦完全不可以依赖。因为小麦是人的主粮，指望小麦进口更指望不上。粮食从来都是国与国之间的武器，当国内小麦产量高的时候，国外就会放开进口冲击国内市场；如果国内欠收，那对不起对华出口立即就会被限制。商业规则对于小麦在紧急情况下完全不适用。

再说说玉米，从1元/Kg到十多年前的2元/Kg，再到可以预见的3元/Kg，中储粮最近的拍卖为2.7元/Kg，随着通货膨胀一直是看涨的趋势，美联储加息从近远期看就会导致国内玉米的价格变化，粮食和石油是基础物资。从长远看玉米只有涨。进口玉米与国产玉米的优势非常大，谁有更多的进口玉米就将在饲料本身占据绝对的优势。曾经在十二年前就有聪明的配方师使用进口大麦高粱来替代玉米，因为这些酿造工业原料的进口不需要配额，起初国内配方技术人员不喜欢也不会用，后来17年才有企业做所谓的”欧式日粮”开始普遍使用，其方式方法也才为整个行业所了解。但到目前为止，国内市场的高粱大麦的价格已经相对于玉米没有什么优势了，不是因为其自身的进口价格高而是因为大家都学会用了而导致的需求增加推高了价格。

再看看豆粕。豆粕是蛋白之王，其蛋白利用率达到 90%以上，几乎没什么蛋白原料可以与之匹敌。豆粕的涨跌也不是一次两次了，所以行业早就对低豆粕日粮甚至是无豆粕日粮有所研究。包括净能和低蛋白日粮技术的应用对于降低豆粕使用量均有所帮助，但不解决根本问题。如果有安全稳定的小麦来源，豆粕的用量可以用得很低，对于河南山东湖北安徽等等小麦种植大省，小麦及其副产物的科学应用可以替换掉大量的豆粕，无豆粕日粮也非常简单。曾经开发过次粉型预混料，推荐8%的预混料+92%的次粉（小麦或者部分玉米），里面不用一粒豆粕。至于其它类蛋白原料多少都存在一个定瑕疵，用起来都要当心。

从采购技术和生产方面来讲，一切都倾向于之前有准备才可以在每次的原料暴涨暴跌下才有机会节省一笔。技术与采购必须在行情风平浪静的时候做好技术、工艺和备用供应商的储备，否则事到临头去市场抓货就为时已晚。现在饲料原料的供应商的定价机制已经远非几年前可比，涨多少什么时候涨都拿捏的如火纯青，任何规模的饲料集团都占不到便宜。大型饲料厂采购必须有量否则成本极高，而且原料仓少且大，对于原料多样化极为不利。而小型饲料厂应用起来却得心应手，但是小饲料厂缺乏技术支撑。从配方制作的角度，原料多样化有利于保持配方成本的稳定，但从生产和管理方面其费用也是要增加的。由于去年的水患，玉米质量变化极大，对于不同毒素水平的玉米都要分级使用，这对饲料厂的生产的挑战增加太多了。原本那种年36万吨，年18万吨的生产线已经基本不适合原料多样化的猪料生产。

从营养和动物本身来讲，目前的饲料不是猪营养的唯一方式，换句话话说猪的饭也可以不这样做。除了做饭的设备，盛饭的设备也不简单简单的固体饲料槽和普通料线。猪场内饲喂设备的多元化为各种营养方式提供可能性，可选择越多降成本的幅度就越大。至于所谓的原料数据库以及营养需求分析反倒是不那么重要了，这就是近N多年国外很多到中国来卖净能系统的基本上都没成功。现在大中型饲料公司都已经雇佣博士做配方师或者营养师，随着几年的成长这些技术人员对标准与原料有更灵活的判断和掌握。毕竟原料数据库和营养需求表不是最终的标准，这些博士买鞋更相信自己的脚而不是别人给的尺码。况且中国的原料丰富程度和数据变化程度远非国外可比，而且中国猪群的健康度也不能与国外相提并论，基本于健康条件得出的营养需求表只供参考不能照搬。猪的健康状态只是一种状态下的需求，不健康状态的营养需求千差万别，条件营养的研究在科研上基本上还没有结果，比如蓝耳条件下长期亚健康下氨基酸的需求没有可参考的研究结果。

规模养殖不断地进步，饲料产品可区分为商品饲料和有目标的定制化的养殖自用料。商品化饲料的技术思路与自用料不完全相同，其差别有点象饭店和自家做饭一样的差别。商品化饲料要卖得好营销占90%的功劳，技术并不重要。自用料基本恰好相反。商品料公司号称精准营养，这几乎是不可能的，吃料的猪是什么猪都不确定做到精准？自用料做到精准营养也极具难度，目前也没有一家做得到。以概率论指导的行为做不到精准，目前的动物营养还是在概率论的指导下发展。当前原料剧烈波动而猪价低迷的情况下，自用料降本比商品料要容易得多。这种自用料的调整涉及养殖成本分析饲料原料采购生产控制。商品料以销量和毛利为目标倒推饲料怎么做。自用料以预期猪价、出栏时间、单斤毛猪成本分析以及原料采购、生产、物流一系列数据支撑下倒推才知道怎么做，当然还有猪的健康度考量。