1 AMOSTRAGEM DE LEITE PARA PAGAMENTO POR

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AMOSTRAGEM DE LEITE PARA PAGAMENTO POR QUALIDADE
Laerte Dagher Cassoli 1 , Paulo F. Machado2,
Clínica do Leite – ESALQ /USP – Piracicaba, SP
1
Eng. Agrônomo, Gerente de Operações da Clínica do Leite – ESALQ/USP e-mail para correspondência
([email protected])
2
Professor Titular do Departamento de Zootecnia da ESALQ/USP e coordenador da Clínica do Leite
Introdução
O setor leiteiro tem sofrido significativas mudanças nos últimos anos. Dentre elas,
talvez, a mais relevante tenha sido o inicio do pagamento do leite em função da sua qualidade.
Algumas indústrias passaram a remunerar o leite em função da sua qualidade, levando
em consideração o teor de componentes, a contagem de células somáticas e a contagem
bacteriana.
O pagamento por qualidade causou grande impacto entre os produtores uma vez que
ao se produzir um leite de qualidade superior, a receita pode ser cerca de 10 a 15 % superior.
A avaliação da qualidade do leite fornecido a indústria é feita a partir de amostras
coletadas ao longo do mês. Neste texto serão discutidos pontos críticos dentro do processo da
amostragem do leite, como o protocolo operacional de coleta, a conservação e a freqüência de
coleta, para se garantir bons resultados.
Protocolo operacional de coleta de amostras – Pontos críticos
a) Homogeneização do leite
A homogeneização insuficiente do leite é a principal fonte de variação observada em
resultados de gordura, CBT e CCS.
A gordura, por possuir menor densidade, se concentra na superfície, juntamente com
as bactérias e células somáticas, que se agregam aos glóbulos de gordura.
Levantamento feito por Goodridge et al. (2004) compilou as recomendações
internacionais de agitação do tanque para coleta de amostras. Na Tabela 1 é apresentado o
resumo das recomendações.
Como citar este capítulo:
CASSOLI, L.D., MACHADO, P.F. Amostragem de leite para pagamento por qualidade. In: MESQUITA, A.J., DURR, J.W.,
COELHO, K.O. Perspectivas e avanços da qualidade do leite no Brasil. Goiânia: Talento, 2006, v.1, p. 135-148.
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Tabela 1. Recomendações internacionais de tempo de agitação*
Fonte
Recomendação
Observação
International
of
Dairy Agitação mecânica por 5 Sugere que se o tanque
Federation (IDF)
minutos antes da coleta
possuir
agitação
intermitente este tempo
pode ser reduzido para 1 ou
2 minutos
Ontario Milk Act (OMAF, Agitação mecânica por 5
1983)
minutos
Dairy Practices
(DPC, 1991)
Council Agitação mecânica por 5
minutos para tanques com
menos de 3.800 litros. 10
minutos para mais de 3.800
litros.
Standard Methods for the Agitação mecânica por 5
Examination
of
Dairy minutos para tanques com
Products (APHA, 1992)
menos de 5.700 litros. 10
minutos para mais de 5.700
litros.
New Zealand Farm Dairy Agitação permanente
Code of Practice
Milk
Marque
Handbook (1997),
Kingdom
Sugere que se o tanque
possuir
agitação
intermitente
deve
ser
mantido tempo mínimo de 5
minutos
Drives Agitação mecânica de 2
United minutos para tanques com
agitação intermitente.
* adaptado de Goodridge et al. (2004)
O estudo conclui que, de uma maneira em geral, recomenda-se tempo de agitação de 5
a 10 minutos antes de se efetuar a coleta. Para tanque com agitação intermitente a
recomendação seria de 1 a 5 minutos.
O autor também buscou informações quanto a experimentos cientificos que dessem
suporte a estas recomendações. De acordo com a International Association Of Food
Protection (IAFP, 1994), o tempo de agitação pode ser definido, coletando-se amostras
seqüenciais a partir do inicio da agitação. Considera-se leite homogeneizado, quando os
resultados de gordura forem estáveis (+/- 0,10%). Este teste deveria ser aplicado aos
diferentes tanques uma vez que fatores como forma do tanque, formato da pá de agitação,
velocidade da pá e volume afetam este tempo.
Os trabalhos avaliados por Goodridge et al. (2004) reconhecem que a agitação
intermitente é uma estratégia para se reduzir o tempo de agitação antes da coleta, mas não
avaliam realmente o impacto desta estratégia. Para responder esta questão, Servello et al
(2004), desenvolveu extenso estudo para definir qual o tempo ideal de agitação. Segundo o
autor o tempo pode ser reduzido para 2 minutos.
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A recomendação da Clínica do Leite, ESALQ/USP, é baseada na DPC (1991), ou seja,
5 minutos de agitação antes da coleta. Porém, como mostra o trabalho de Sevello et al (2004),
este tempo poderia ser reduzido para 2 minutos. A manutenção desta recomendação se baseia
em observações quanto às condições dos tanques nas fazendas brasileiras, muitas vezes com
adaptações no agitador e velocidade inadequada (abaixo de 35 rpm), o que resulta em alta
incidência de problemas de coleta como será discutido adiante.
Outra estratégia que vem sendo adotada por alguns paises para reduzir falhas na coleta
é a coleta automática (Beauséjour, 1992), em que se instalam amostradores nos caminhões de
coleta, como mostra a Figura 1.
Figura 1. Amostrador automático
Estes equipamentos permitem a coleta de 1 a 3 mL de leite em até 12 ciclos por
minutos. Com isso, ao final do processo de transferência do leite para o caminhão, tem-se
uma amostra representativa do leite da fazenda.
A Clínica do Leite iniciou trabalhos nesta área, para verificar a viabilidade operacional
e financeira da adoção desta tecnologia.
b) Temperatura de conservação e adição de conservantes
Para a manutenção das características das amostras faz-se necessário o uso da
refrigeração e de conservantes(Meyer, 2003). Atualmente são coletadas duas amostras, uma
contendo conservante bronopol para análise de composição e CCS, e outra contendo azidiol
para análise de CBT.
Recomenda-se que a amostra seja mantida em temperatura inferior a 10 oC desde a
coleta até a análise. Estudos mostram que amostras com conservantes e armazenadas sob
refrigeração possuem vida útil de até 9 dias, sem alteração dos resultados (Meyer, 2003 e
Cassoli, 2005).
O fator crítico no processo é a manutenção desta temperatura. Dados não publicados
da Clinica do Leite mostram que 15 % das amostras recebidas estão com temperatura superior
a 10oC, o que pode comprometer os resultados de CBT, principalmente.
Existe disponível no Manual de Instruções para Coleta e Envio de Amostras de Leite
para Análise (Cassoli et al. 2006 b) dimensionamento de caixas térmicas e volume de gelo
reciclável para um correto armazenamento, de acordo com o proposto pela IDF 50 (ISO/DIS
707 – 2005).
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Além da manutenção da temperatura, outro fator crítico é a correta adição dos
conservantes. No caso da amostra para composição e CCS, o frasco de coleta é enviado às
indústrias já com a pastilha de conservante no seu interior. No entanto, no caso do azidiol, a
adição do conservante deve ser feita no momento da coleta. A recomendação atual é de 4
gotas para 40 mL de leite. O que se observa, em muitos casos, é que muitas amostras são
enviadas sem o conservante ou com quantidade aquém do recomendado (baixa intensidade de
coloração azul). Nestes casos, observa-se elevação da CBT em relação a media histórica do
produtor.
Estudo realizado pela Clinica do Leite (Cassoli et al. 2004, Cassoli et al. 2005)
mostrou que somente a refrigeração a 6 oC não foi suficiente para manter estável a CBT,
sendo obrigatório o uso do Azidiol.
c) Identificação das amostras
Nos últimos anos, com os avanços na área de tecnologia da informação, os problemas
de identificação foram minimizados. Até o ano de 2002, utilizava-se a identificação manual
das amostras como procedimento padrão no laboratório da Clínica do Leite.
A partir de então foi implantado novo sistema com base em código de barras. As
indústrias atualizam o cadastro de produtores e geram etiquetas com identificação em código
de barras. Ao retornar ao laboratório, os códigos são lidos com leitor especifico o que elimina
possíveis falhas no processo.
O treinamento dos transportadores neste processo é fundamental. Como pode ser visto
na Figura 2, ainda ocorrem problemas, como por exemplo, alteração da identificação da
etiqueta. O leitor de código de barras capta as informações contidas nas barras e não a
anotação feita, que é invisível para o sistema.
Figura 2. Etiqueta de código de barras rasurada
Em paises como a Holanda novas tecnologias já estão sendo implantadas como o
“smart tag”, em substituição ao código de barras. Neste caso um chip é adicionado ao frasco
de coleta. Ao chegar na fazenda, o transportador cadastra dados da fazenda e da coleta
(código da fazenda, temperatura do leite, volume, etc) num computador de mão e estas
informações são armazenadas também no chip. Ao chegar no laboratório, uma estação,
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acoplada ao equipamento de análise, capta as informações do chip e transfere para o banco de
dados, juntamente com os resultados analíticos (Veepromagazine, 2004).
d) Treinamento do agente de coleta no protocolo operacional
O treinamento do agente de coleta na execução do procedimento é, também,
importante. É comum se deparar com transportadores executando de maneira inadequada os
procedimentos de coleta.
Estas pessoas têm de ser treinadas e informadas de maneira didática em como e por
que executar determinada operação. Um dos pontos abordados no treinamento proposto pela
Clínica do Leite, é a importância da correta homogeneização do leite sendo mostrados aos
alunos os componentes do leite e a sua distribuição no leite, como mostra a Figura 3.
SEM AGITAÇÃO
COM AGITAÇÃO
Figura 3. Componentes do leite e a importância da agitação antes da coleta
O treinamento deve ser feito periodicamente, sempre que um novo agente for iniciar o
trabalho, e, também, como reciclagem para os demais.
Durante os anos de 2004 a 2006, a Clínica do Leite realizou mais de 40 reuniões em
que foram treinados mais de 1.000 agentes de coleta. Observou-se nestas indústrias baixa
incidência de falhas de coleta, comparado às indústrias que não realizaram o treinamento
inicial.
Avaliação da qualidade da amostragem
Dentro de um programa de pagamento por qualidade é fundamental que a indústria
avalie periodicamente a qualidade da amostragem que vem sendo efetuada pelos seus agentes
de coletas. O principal indicador para fazer este tipo de avaliação é o teor de gordura.
Cada fazenda possui um teor de gordura “próprio”, “padrão”, que varia dentro de
limites esperados ao longo do tempo.
Algumas indústrias avaliam a falha de coleta, filtrando resultados de gordura abaixo
ou acima de limites fixos (por exemplo, abaixo de 2,5 e acima 5,5). No entanto, o correto é
calcular para cada fazenda o seu “padrão” e quais os limites de variação esperados.
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A ferramenta estatística mais adequada para fazer este tipo de avaliação é a carta de
controle, amplamente utilizada nas indústrias de outros setores. A Clínica do Leite
desenvolveu e disponibiliza para seus clientes software de avaliação de resultados de análise,
chamado LeiteStat. No software existem dois relatórios cuja função é identificar resultados
que variaram além dos limites esperados.
Na Figura 4, é apresentada carta de controle (Relatório 6) de uma fazenda cujo último
resultado de gordura ficou acima do limite esperado.
Figura 4. Carta de controle do teor de gordura do produtor 000000338
Já na Figura 5, é apresentada carta de controle de uma fazenda que não apresentou
variações significativas.
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Figura 5. Carta de controle do teor de gordura do produtor 000000782
Outro relatório (Relatório 3) lista todos os produtores, identificando os resultados com
variação acima do esperado e calculando o índice de possíveis falhas de coleta (Figura 6).
Este relatório é muito útil para monitorar as falhas de coleta a cada lote de amostras enviado
ao laboratório.
A Clínica do Leite, oferece
Figura 6. Relatório 3 de identificação de possíveis falhas de coleta.
Número de amostras para pagamento por qualidade
Apresentados os pontos críticos do protocolo de coleta e conservação de amostras,
outro item importante é a freqüência de coleta.
Como discutido inicialmente, a avaliação da qualidade do leite ocorre pelo processo de
amostragem, em que algumas amostras são coletadas e os resultados obtidos utilizados para a
classificação e pagamento de todo o leite produzido ao longo do mês.
O procedimento considerado ideal seria analisar cada remessa de leite entregue a
indústria.
A SanCor (Marcelo Brunetto, comunicação pessoal) empresa argentina, coleta
amostras diárias para determinação de gordura e proteína utilizando amostradores automáticos
nos caminhões. Com isso, não só garante a representatividade da amostra, como também a
caracterização da qualidade de todo o leite produzido pelos seus produtores.
8
Levantamentos mostram que as indústrias de outros paises, de maneira geral, adotam
de 3 a 6 amostras ao mês. No Brasil, este número varia desde uma única amostra até 5.
Após extensa pesquisa fica evidente que não existem trabalhos científicos que avaliem
a freqüência de coleta e que possam dar suporte cientifico às práticas em uso.
Trabalho pioneiro foi desenvolvido na Clinica do Leite por Coldebella et al. (2002)
que estudaram qual seria o numero mínimo de amostras para pagamento por qualidade. Como
apresentado pelos autores, o número mínimo de amostras é função da variação amostral e da
amplitude da classe de pagamento. A variação amostral é representada pelo coeficiente de
variação (CV), calculado com base nos resultados obtidos ao longo do mês. Utilizando a
equação proposta por Cochran (1965), calculou o desvio entre a média amostral e a média
real. Conhecendo o valor deste desvio e a amplitude da classe foi possível estimar o numero
mínimo de amostras. No estudo o autor levou em consideração uma única fazenda, ou seja,
um único CV.
Dando seqüência ao trabalho iniciado por Coldebella et al (2002), Cassoli et al (2006
a), realizaram estudo mais amplo para verificar qual seria a variação amostral (CV) nas
fazendas monitoradas pela Clínica do Leite. No estudo foram avaliadas mais de 500
propriedades. Foram calculados os CV para os resultados de gordura, proteína, CCS e CBT,
como pode ser visto na Tabela 2.
Tabela 2. Coeficiente de variacao amostral (CV)
Coeficiente de Variacao (CV %)
Variável
1º Quartil (25% das Mediana (50 % das 3º Quartil (75 % das
fazendas)
fazendas)
fazendas)
Gordura (%)
3
5
8
Proteina (%)
2
2
4
CCS (mil/mL)
18
28
45
CBT (mil cfu/mL)
43
63
92
* adaptado de Cassoli et al. (2006ª)
As variáveis CCS e CBT foram as que apresentaram o maior CV, diferentemente da
proteína que se mostrou muito mais estável.
O número mínimo de amostras foi calculado em função da amplitude das classes e do
nível de variação (CV), como pode ser observado nas tabelas seguintes. Foi considerado no
calculo, coleta em dias alternados (número máximo de 15 coletas no mês).
Tabela 3. Número mínimo de amostras mensais para gordura em função da amplitude
da classe.
Gordura (%)
Amplitude da classe
0,05
0,10
0,15
0,20
0,25
0,30
Coeficiente de variação (CV)
1o. Quartil
Mediana
3o. Quartil
12
14
15
8
11
13
5
9
12
3
7
10
2
5
9
2
4
7
9
Tabela 4. Número mínimo de amostras mensais para proteína em função da amplitude
da classe.
Proteina (%)
Amplitude da classe
0,05
0,10
0,15
0,20
0,25
0,30
1o. Quartil
Mediana
3o. Quartil
8
11
13
3
6
9
2
3
6
1
2
4
1
1
3
1
1
2
Tabela 5. Número mínimo de amostras mensais para CCS em função da amplitude da
classe e valor médio de 200 mil cels./mL.
CCS (xmil)
Amplitude da classe
20
50
100
150
300
400
1o. Quartil
Mediana
3o. Quartil
12
13
14
5
9
12
2
4
7
1
2
4
1
1
1
1
1
1
Tabela 6. Número mínimo de amostras mensais para CCS em função da amplitude da
classe e valor médio de 600 mil cels./mL.
CCS (xmil)
Amplitude da classe
1o. Quartil
Mediana
3o. Quartil
15
15
15
20
12
14
15
50
* adaptado100
de Cassoli et al. (2006ª)
8
11
13
5
9
12
150
2
4
7
300
1
2
5 da amplitude da
400 mínimo de amostras mensais
Tabela 7. Número
para CBT
em função
classe e valor médio de 50 mil ufc/mL.
CBT (xmil ufc)
Amplitude da classe
20
50
100
150
300
400
1o. Quartil
Mediana
3o. Quartil
8
11
13
2
4
7
1
1
3
1
1
1
1
1
1
1
1
1
10
Tabela 8. Número mínimo de amostras mensais para CBT em função da amplitude da
classe e valor médio de 500 mil ufc/mL.
CBT (xmil ufc)
Amplitude da classe
20
50
100
150
300
400
1o. Quartil
Mediana
3o. Quartil
15
15
15
14
15
15
12
14
14
10
12
14
5
8
11
4
6
9
Os dados mostraram que o numero mínimo de amostras aumenta com o aumento do
CV. Além disso, quanto menor a amplitude da classe, maior o numero de amostras necessário.
Fica evidente, a partir dos dados deste trabalho, que a redução do CV seria uma
estratégia para reduzir o numero de amostras. Por sua vez, o CV pode ser afetado por falhas
de coleta. Para uma das indústrias avaliadas, o CV médio de todos os seus produtores para o
teor de gordura foi de 1,8 %, bem abaixo da media geral do estudo (5%). No caso desta
indústria a coleta das amostras é realizada por técnico especializado.
Outra maneira de reduzir o CV seria descartar os valores extremos do calculo.
Algumas empresas monitoradas pela Clínica do Leite já adotaram esta estratégia. Com isso
possíveis erros de coleta são eliminados do calculo.
Os autores deste trabalho também simularam a classificação de produtores
considerando a coleta de uma ou quatro amostras no mês, num programa de pagamento
padrão. Cerca de 80 % dos produtores mudaram de classe, ao se aumentar o número de
amostras.
A partir deste trabalho foi desenvolvida planilha que permite calcular o número
mínimo de amostras para cada indústria ou até mesmo para cada fazenda.
Conclusões
A utilização de procedimentos adequados de coleta, conservação e identificação das
amostras é a base para a obtenção de resultados confiáveis. Além disso, todos os envolvidos
no processo de amostragem devem ser treinados periodicamente.
A utilização de amostradores automáticos é uma alternativa para se minimizar falhas
na homogeneização do leite, mas seu custo beneficio precisa ser melhor estudado.
Quanto ao numero mínimo de amostras, este será em função da variação dos
resultados e da amplitude da classe de pagamento e pode ser calculado para cada indústria e
para cada fazenda.
Referências
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11
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2006 a.
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leite
para
análise,
2006
b.
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