Sviluppo di un modello predittivo per l’accrescimento e l’uniformità del pollo da carne mediante dati rilevati automaticamente in allevamento

Il presente lavoro di tesi, condotto presso l'azienda Martini, ha valutato l’applicabilità di un modello predittivo per stimare il raggiungimento del peso target di 1.650 g della categoria commerciale del pollo leggero. Tale tipologia produttiva è caratterizzata da finestre di macellazione ristrette e da ridotta tolleranza agli scostamenti ponderali, rendendo rilevante l’impiego di strumenti previsionali a supporto della gestione dell’allevamento. Lo studio si inserisce in un progetto di digitalizzazione della filiera avicola finalizzato allo sviluppo di sistemi di supporto decisionale mediante l’integrazione di dati produttivi, ambientali e gestionali. Sono stati analizzati tre allevamenti, indicati come A, B e C, dotati di centraline per il monitoraggio continuo di temperatura, umidità relativa, CO₂, consumo di mangime e peso corporeo. Per ciascun allevamento e sesso sono state costruite curve di crescita sperimentali, confrontate con il modello di Gompertz, assunto come riferimento teorico, e con gli standard Aviagen. Sono stati inoltre calcolati l’incremento medio giornaliero (ADG) e l’indice di conversione alimentare (ICA), al fine di valutare gli scostamenti rispetto ai profili attesi. Le curve osservate hanno mostrato, nella maggior parte dei cicli, una buona aderenza al modello di Gompertz, pur evidenziando deviazioni riconducibili a fattori gestionali, ambientali e biologici. Le differenze tra allevamenti e sessi confermano l’importanza di strategie gestionali differenziate e di una calibrazione sito-specifica dei modelli. In conclusione, l’integrazione tra modelli matematici, sistemi di monitoraggio e dati aziendali rappresenta uno strumento utile per prevedere le performance di accrescimento e ottimizzare il momento di macellazione. Le principali prospettive riguardano la validazione operativa in tempo reale, l’estensione ad altri contesti produttivi e l’integrazione di parametri di benessere animale e sostenibilità.