Beter verdienmodel door sturen op vetkwaliteit via genetica en voer

In het project ‘Slimme Varkensketen – sturen op kwaliteit’ van AgriFoodInnovation zijn baanbrekende stappen gezet, die meer inzicht geven in hoe je met data kunt sturen op kwaliteit. „We hebben grotere stappen gezet dan we vooraf hadden kunnen bedenken”, zegt projectleider Angela van der Sanden in de nieuwsbrief van AgriFoodInnovation.

De ambitie van de Slimme Varkensketen is het realiseren van een systeemdoorbraak in de keten van productie, verwerking en afzet van varkensvlees. Kennispartners werken samen om de gezondheid, het welzijn en de vleeskwaliteit van de dieren te verhogen. Dat doen ze door het combineren van verschillende databronnen. Vanuit Connecting Agri & Food is Angela van der Sanden nauw betrokken bij de projecten. Voor de boer moet het project een beter verdienmodel op gaan leveren, dat bijdraagt aan een duurzame basis voor de brede welvaart in de regio.

Camerabeelden

In het project ‘Slimme Varkensketen – sturen op kwaliteit’ zoekt het projectteam naar een manier om de vetkwaliteit van varkensvlees te sturen. Fransen Gerrits, Vion Food Group en Topigs Norsvin werken samen aan een methode om de vetkwaliteit in de slachterij te kunnen meten. Vanuit het project is een hyperspectral camera ontwikkeld, die aan de slachtlijn 1.300 karkassen per uur meet. De data worden vergeleken met data uit andere ketenschakels en gekoppeld aan fokkerij- en voerdata. „Zo is het mogelijk om beter te sturen op de vetkwaliteit en kun je vraag en aanbod beter op elkaar af te stemmen”, legt Van der Sanden uit. Voordeel van de camera is dat die op alle karkassen aan de slachtlijn toe te passen is, zonder dat hier bijvoorbeeld monsters van genomen hoeven te worden.

Vergelijken van data

De camera hangt er inmiddels en er worden al volop beelden verzameld. Die heeft het projectteam vergeleken met andere, al bestaande methodes om de vetkwaliteit te meten, zoals chemische analyse, Near-Infrared (NIR) en de CT-scan. Van der Sanden: „De analyseresultaten van deze camerabeelden zijn hoogstwaarschijnlijk vergelijkbaar met die van de bovengenoemde methodes. We zijn daar nog een test voor aan het uitvoeren. Als de vetkwaliteitbepaling met de camera betrouwbaar is en overeenkomt met de CT-scantechnologie die Topigs Norsvin gebruikt om hun fokdieren te testen, hebben we in één keer een bron aan informatie. We kunnen dan dus ook linken aan eerdere metingen, bijvoorbeeld op fokkerijgebied.”

Doorbraak

Volgens Van der Sanden is er zelfs sprake van een doorbraak. „We hadden verwacht dat de metingen op genetisch effect te weinig zouden opleveren om gericht op te kunnen sturen, maar we hebben zelfs een genetische variatie kunnen bepalen die hoger is dan verwacht. Dit betekent dat je dieren kunt selecteren, waarvan de nakomelingen naar verwachting een betere vetkwaliteit in het karkas opleveren.”

Een uitdaging binnen het project was ook om de beelden te vertalen naar een getal voor de vetkwaliteit. Ook daarin slaagde het projectteam.

Meer geld voor vetkwaliteit

Uiteindelijk is het de bedoeling dat er vanuit het project een beloningssysteem wordt opgezet. Varkenshouders krijgen dan meer uitbetaald voor dieren met een betere vetkwaliteit. Deze economische meerwaarde voor de boer draagt bij aan een duurzame basis voor de brede welvaart in de regio. „Door die betere vetkwaliteit kunnen we meer van het dier verwaarden en is er dus minder vleesverlies. Dit draagt bij aan een lekker en gezond stukje varkensvlees van goede kwaliteit”, aldus Van der Sanden.