USSEC Türkiye’nin 2-3 Nisan 2026 tarihlerinde İstanbul’da gerçekleştirdiği iki günlük teknik seminer, küresel uzmanlar ile yem endüstrisinin karar vericilerini hammadde kalitesi ve yeni nesil teknolojiler ortak paydasında buluşturdu. Bu stratejik buluşma, katılımcılara tarladan akıllı fabrika dönüşümüne kadar uzanan süreçte rekabet avantajı sağlayacak somut bir yol haritası sundu. Alanında uzman akademisyen ve danışmanlarca yapılan sunumlarda öne çıkan sürdürülebilirlik, rasyon istikrarı ve dijitalleşme başlıklarıyla kârlılığın formülü yeniden yazıldı.

ABD Soya İhracat Konseyi (USSEC) Türkiye tarafından 2-3 Nisan 2026 tarihlerinde İstanbul’da düzenlenen seminer, yem endüstrisinin karar vericilerini konvansiyonel ezberleri sorgulayan ufuk açıcı bir gündemle bir araya getirdi. Sektörün küresel dalgalanmalar, tedarik zinciri krizleri ve agriflasyonist baskılar altında yönünü aradığı bir dönemde gerçekleşen etkinlik; ham protein kavramının tarımsal anatomisinden ekstrüzyon hatlarındaki operasyonel risklere, dijital veri entegrasyonundan yapay zekânın rasyon yazımındaki rolüne kadar endüstrinin çeşitli sütunlarını masaya yatırdı. Sadece maliyet optimizasyonunu değil, sürdürülebilirlik ve biyolojik öngörülebilirlik arasındaki hassas dengeyi yeniden tanımlayan seminer, tarladan fabrikaya uzanan tüm üretim disiplinlerinde yeni bir vizyoner dönemin kapısını araladı.

SOYA KALİTESİNDE ENLEM ETKİSİ VE HAM PROTEİN YANILSAMASI

Guillermo Fondevila

Madrid Politeknik Üniversitesi (UPM) uzmanı Guillermo Fondevila, gerçekleştirdiği sunumda yem endüstrisinde fabrikasyon süreçlerine gösterilen özenin, orijinal hammaddenin getirdiği yapısal sınırları aşamayacağına dikkat çekti. Soya kalitesini belirleyen temel unsurları hasat yılı, coğrafi enlem ve lojistik şartları şeklinde sıralayan Fondevila; ekvatorda yer alan tropikal üretim alanlarının (örneğin Brezilya) yüksek sıcaklık ve neme bağlı olarak daha fazla ham protein ve yağ üretmesine rağmen, geciken hasat ve kurutma hataları yüzünden ciddi bir kalite riski barındırdığını belirtti. Sunumda paylaşılan tarihi verilere göre Brezilya menşeli soyalarda hasarlı dane oranı %5,92 iken, ABD soyasında bu oranın %1,18’de kaldığı ifade edildi. Standart ham protein hesaplamasının (CP = N x 6,25) tropikal soyalardaki amino asit verimliliğini tam yansıtmadığını ve bir yanılsamaya yol açabileceğini kaydeden akademisyen; ılıman iklimde yetişen ABD soyasının daha yüksek sükroz (%5,86’ya %4,64) ve daha düşük oleik asitlik derecesi ile rasyon optimizasyonunda istatistiksel olarak çok daha güvenli, daha yüksek enerjili ve sindirilebilir bir besinsel profil sunduğunu belirtti.

Hasat sonrası süreçte açık havada kurutma ile odun yakarak kurutma arasındaki teknik farkların ürün kalitesini doğrudan etkilediğini belirten Fondevila, liman lojistiğindeki bekleme sürelerinin de hasarlı dane oranını %1,3’lerden varış limanlarında %11,1’e kadar tırmandırabildiğini vurguladı. Kalite kontrol süreçlerinde sadece görsel analizlerin yeterli olmadığını; oleik asitlik, peroksit indeksi ve üreaz aktivitesi gibi protein kalitesi göstergelerinin (PQI) titizlikle incelenmesi gerektiğini hatırlatan konuşmacı; hammadde kabul aşamasında orijinal fasulyenin coğrafi geçmişi ve laboratuvar parametreleri bilinmeden yapılacak bir üretimin, son üründeki besinsel değeri ve rasyon başarısını garanti edemeyeceğini sözlerine ekledi.

TAM YAĞLI SOYA ÜRETİMİNDE HAMMADDE KRİTERLERİ VE EKSTRÜZYON OPTİMİZASYONU

Texas A&M Üniversitesi’nden Dr. Mian N. Riaz, gerçekleştirdiği sunumlarda tam yağlı soya (FFS) üretiminde sürdürülebilir kaliteyi yakalamanın formülünü; hammadde yönetimi, depolama disiplini ve ekstrüzyon parametreleri üzerinden analiz etti. FFS üretiminde en sık yapılan 10 işleme hatasına dikkat çeken Riaz; temizleme, taş ayıklama ve kurutma süreçlerindeki eksikliklerin yanı sıra aşınmış yedek parçaların kullanımının kimyasal kompozisyonda yüksek varyasyona sebep olduğunu belirtti. Hammaddede %10-12 nem sınırının aşılması veya ortamdaki oksijen temasının yağ asitlerinde zincirleme reaksiyonları tetiklediğini ifade eden uzman; depolama sıcaklığının kritik eşik olan 70°C’nin üzerine çıkması durumunda ise hammaddenin saatler içinde bozulabileceği uyarısında bulundu. Bu duruma bağlı olarak oluşacak yerel ıslak bölgelerin mantar ve bakteri kolonizasyonunu artıracağını hatırlatan Dr. Riaz, risklerin önüne geçmek için düzenli laboratuvar ve peroksit analizlerinin şart olduğunu vurguladı.

Mian N. Riaz

İşleme performansında hammadde kalitesinin son ürünü doğrudan belirlediğini ifade eden Dr. Riaz, sunumunda ABD menşeili soyanın sektöre sunduğu spesifik avantajlara da değindi. ABD soyasının küresel pazarda homojen yapısı, düşük yabancı madde oranı ve özellikle tam yağlı ürünler için kritik olan yüksek protein kompozisyonu (~%44-48) ile öne çıktığını belirten akademisyen; bu ürünlerin hassas tarım teknolojileri ve ABD Soya Sürdürülebilirlik Güvencesi Protokolü (SSAP) kapsamında üretildiğini aktardı. Dr. Riaz’ın verilerine göre, bu hammadde disiplini fabrikalarda kabuk soyma kolaylığı ve yüksek ekstrüzyon verimliliği sağlarken, tripsin inhibitörleri gibi antinutrisyonel faktörlerin (ANF) deaktivasyonunda ve amino asit sindirilebilirliğinin korunmasında da proses yönetimini kolaylaştırıyor.

Üretimde nem kaybını azaltmak adına sonradan su eklenmesi veya son ürünün yetersiz soğutulması gibi suboptimal uygulamaların ürünün depolama stabilitesini doğrudan kısalttığına işaret eden konuşmacı; FFS kalitesini standartlaştırmak adına standart operasyon prosedürlerinin (SOP), düzenli personel eğitimlerinin ve analitik verilere dayalı kararların entegre edildiği güçlü bir kalite yönetim sisteminin kurulmasını öneriyor.

SÜRDÜRÜLEBİLİR YEM FORMÜLASYONUNDA SOYA MENŞEİNİN ETKİSİ VE RASYON STABİLİTESİ

Hollandalı USSEC danışmanı ve tek mideli (monogastrik) hayvan besleme uzmanı Kees Geerse, gerçekleştirdiği ilk sunumda, yem sektörünün geleceğini yalnızca "en düşük maliyetli formülasyon" (least-cost formulation) kıskacından çıkararak, "en düşük çevresel etki" kriterleri ve operasyonel öngörülebilirlik üzerine temellendirdi. Ocak 2026’da yayımlanan GFLI 3.0 veri tabanına atıfta bulunan Geerse; hayvancılığın küresel karbon ayak izinin %45’inin yem üretiminden kaynaklandığına dikkat çekti. Uzman, çözümün rasyonlardan soya küspesini tamamen çıkarmak değil, doğru soya menşeini seçmek olduğunu vurguladı. Arazi kullanım değişimi (LUC) verileri dahil edildiğinde, Brezilya yerine ABD menşeli soyanın tercih edilmesinin, kanatlı eti üretiminde karbon emisyonunu %40, yumurta üretiminde ise %28 oranında azalttığını belirten Geerse; ABD soyasının yenilebilir protein birimi başına en düşük CO2 emisyonunu sunduğunu ifade etti. Hollandalı uzman ayrıca, günümüzde yem formülasyonu pratikleri ile hem münferit yem hammaddeleri hem de tüm çiftlik operasyonları için çevresel etki hesaplamalarını birbirine entegre eden teknolojilerin mevcut olduğunun altını çizdi.

Kees Geerse

İkinci sunumunda hassas besleme ve laboratuvar optimizasyonu konularına değinen Geerse; tedarik zincirinde sürdürülebilirliği sağlarken satın alma, rasyon hazırlama (formülasyon) ve kalite kontrol (QC) departmanlarının birbirinden kopuk Excel dosyaları yerine merkezi bir veri platformu üzerinden çalışması gerektiğini vurguladı. Bununla birlikte, sektördeki bazı geleneksel kabullere de meydan okuyan uzman; NIRS teknolojisinin hammadde değişkenliğini kontrol etmek ve tedarikçileri doğrulamak için mükemmel bir araç olduğunu, ancak rasyonları her anlık gerçek zamanlı analize göre sürekli değiştirmenin biyolojik performanstaki öngörülebilirliği baltaladığını ileri sürdü. Sık rasyon değişikliklerinin hayvanlarda adaptasyon stresine yol açtığına ve kağıt üzerinde en ucuz görünen formülün sahada gizli kayıplara neden olabileceğine dikkat çeken konuşmacı, "Bir zincir ancak en zayıf halkası kadar güçlüdür" sözünü hatırlatarak departmanlar arasındaki veri kopukluklarının operasyonel başarıya zarar verdiğini vurguladı. Kanatlı grubunda geleneksel AMEn (görünen metabolize olabilir enerji) yaklaşımından standartlaştırılmış AME'ye ve nihayetinde Net Enerji (NE) sistemlerine geçilmesinin formülasyon doğruluğunu artıracağını sözlerine ekleyen uzman; başarılı bir yem fabrikası operasyonunun kısa vadeli finansal dalgalanmalara sürekli reaksiyon gösteren bir yapı değil, standart uygulama prosedürleri (SOP'lar) ve entegre otomasyon arayüzleri sayesinde biyolojik stabiliteyi ve uzun vadeli karlılığı koruyan bir ekip çalışması olduğunu belirterek sözlerini tamamladı.

“YAPAY ZEKÂ UZMANLAR İÇİN TEHDİT DEĞİL YARDIMCI PİLOT”

Arpad Zsok

Etkinliğin bir diğer önemli bölümü ise yazılım danışmanı Arpad Zsok’un son yıllarda endüstrinin dikkatini bir anda üzerine çeken yapay zekâ konulu sunumu oldu. Bestmix Software’in tecrübeli ismi Zsok, geleneksel formülasyondaki statik besin tablolarının, hammaddelerdeki orijin ve lokasyon bazlı kalite dalgalanmalarını yakalayamadığını belirtti. AI algoritmalarının bu değişkenlikleri analiz ederek rasyon yazımında ezberleri kıran dinamik başlangıç modelleri üretebildiğini belirten Zsok, sürecin başarısında kritik eşiğin ise veri kalitesinde yattığının altını çizdi. Sunumda paylaşılan pilot proje verilerine göre, ham verilerle çalışıldığında %40 isabet kaydeden tahminleme modelleri; hayvan türü, ürün kategorisi ve proses tipi doğru etiketlendiğinde (data labeling) ek bir kodlamaya gerek kalmaksızın %80 doğruluk oranına ulaşıyor. Bu veri disiplininin sağlanması ile birlikte yapay zekânın rasyon uzmanlarının veya hat operatörlerinin yerini alacak bir ikame değil, kurumsal hafızayı koruyan ve operasyonel riskleri azaltan bir “yardımcı pilot” olarak konumlanacağına dikkat çekiliyor.

Sunum kapsamında, işin üretim ve kalite kontrol ayağında yapay zekâ vasıtasıyla gelen algoritmik rehberliğin, operatörlerin kişisel hissiyatlarına (gut feeling) dayalı hat yönetimini standardize edebileceği anlatıldı. Nem içeriği tahminlemesinde %92 (R2 = 0,92) gibi yüksek bir model isabeti yakaladığını belirten konuşmacı; bu sistem sayesinde start-up firelerinde %10, üretim atıklarında %33 ve nem dalgalanmalarında %50’ye varan net düşüş bilgisini verdi. Yapay zekânın gelecek dönemlerin teorisi değil; bugün formülasyonda başlangıç reçetesi tahmini, üretimde ekstrüzyon optimizasyonu ve kalite kontrolde öngörülü yönetim olarak sahada zaten aktif olduğu vurgulandı. Fabrikaların en büyük rekabet avantajının kendi verileri olduğunu ifade eden uzman, “döküntü girer, döküntü çıkar” (garbage in, garbage out) temel prensibi gereği insan gözetiminin ve veri kalitesinin merkezde kalması gerektiğini, dijitalleşmede ilk adımın ise net bir yatırım getirisi (ROI) sunan tek bir pilot projeyle atılmasını öneriyor.