Tecnologia NIRS na Nutrição Animal: Como Funciona e Impacto na Formulação

Quem trabalha com formulação de ração sabe que a qualidade de uma fórmula não depende apenas de uma boa equação de programação linear. Ela depende, antes de tudo, de informação confiável sobre o que está entrando no misturador. E é exatamente nesse ponto que a tecnologia NIRS tem transformado a rotina de laboratórios, equipes de qualidade e formuladores em empresas de nutrição e produção animal no Brasil e no mundo.

A espectroscopia de infravermelho próximo, conhecida pela sigla NIRS (do inglês Near Infrared Reflectance Spectroscopy), não é uma tecnologia nova. Ela existe desde a década de 1960 e foi amplamente utilizada por décadas na indústria de grãos e cereais nos Estados Unidos e na Europa. O que mudou nos últimos anos foi a combinação de três fatores: o avanço dos modelos matemáticos de quimiometria, a maior acessibilidade dos equipamentos e a maturidade dos softwares de gestão analítica que permitem transformar o dado espectral em decisão operacional.

O resultado prático é que hoje uma fábrica de ração de médio porte no interior do Paraná consegue ter acesso a análises bromatológicas em menos de dois minutos por amostra, sem gerar resíduos químicos, sem necessidade de reagentes e com um custo por análise significativamente menor do que o método convencional de química úmida. Mas para aproveitar todo esse potencial, é preciso entender como o NIRS funciona de verdade, quais são seus limites e como conectar seus resultados ao processo de formulação de forma eficiente.

O que é a tecnologia NIRS e por que ela ganhou relevância estratégica

O NIRS é uma tecnologia de espectroscopia vibracional que utiliza a interação entre radiação eletromagnética e matéria para determinar a composição química de uma amostra. A faixa espectral utilizada vai de aproximadamente 750 nanômetros a 2500 nanômetros, uma região imediatamente adjacente ao espectro visível e ao infravermelho médio. Nessa faixa, a radiação interage com as ligações moleculares presentes nos compostos orgânicos, especialmente com os grupos funcionais que contêm hidrogênio: ligações C-H, N-H, O-H e S-H. Isso explica por que o NIRS é tão eficiente para quantificar proteína, umidade, gordura, fibra e carboidratos em matrizes orgânicas como grãos, farinhas, óleos e rações.

Quando um feixe de luz infravermelha próxima incide sobre uma amostra, parte dessa energia é absorvida pelos compostos orgânicos presentes no material e parte é refletida de volta ao sensor do equipamento. O espectro de reflectância resultante é, essencialmente, uma assinatura molecular da amostra. Cada ingrediente tem um perfil espectral único e, quando a composição química muda, o espectro muda junto. A partir daí, modelos matemáticos são usados para converter essa assinatura espectral em valores quantitativos dos componentes de interesse.

O papel da quimiometria na análise NIRS

A quimiometria é o conjunto de métodos estatísticos e matemáticos que transformam os dados espectrais brutos em informações interpretáveis. É ela que permite que o NIRS vá além de uma simples leitura óptica e entregue resultados como "proteína bruta: 45,2% na matéria natural" ou "umidade: 11,8%". Para isso, o processo envolve a construção de modelos de calibração, que são equações matemáticas treinadas a partir de um conjunto de amostras de referência cujos valores foram determinados previamente por métodos analíticos convencionais, como os métodos da AOAC ou a metodologia de Kjeldahl para proteína.

Esses modelos de calibração utilizam técnicas de regressão multivariada, principalmente a regressão por mínimos quadrados parciais (PLS, do inglês Partial Least Squares), para encontrar a relação entre as variações espectrais e as variações nos valores dos parâmetros analisados. O coeficiente de determinação (R²) é o principal indicador da qualidade do modelo: quanto mais próximo de 1,0, melhor o modelo descreve a relação entre o espectro e o parâmetro analisado. Modelos com R² acima de 0,95 costumam ser considerados robustos para predição quantitativa em condições industriais.

Dois outros indicadores são essenciais para avaliar a confiabilidade do modelo: o SECV (Standard Error of Cross Validation) e o SEP (Standard Error of Prediction). O primeiro mede o erro do modelo na fase de calibração e o segundo mede o erro quando o modelo é aplicado a novas amostras, que é o que realmente importa no uso cotidiano. Uma boa calibração precisa apresentar erros de predição compatíveis com a variação natural esperada para aquele parâmetro no contexto de uso.

Empresas especializadas em nutrição animal, como AB Vista, Adisseo e Evonik, desenvolveram plataformas proprietárias de leitura NIRS com calibrações já construídas e validadas para os principais ingredientes da dieta animal, incluindo modelos específicos para aminoácidos digestíveis e digestibilidade de fósforo. Essas plataformas reduzem significativamente o tempo e o esforço necessários para que uma empresa implemente o NIRS com qualidade analítica, especialmente quando não há expertise interna para desenvolver calibrações próprias.

Tipos de equipamentos NIRS e suas aplicações na indústria de nutrição animal

Existem três grandes categorias de equipamentos NIRS que têm aplicação relevante na indústria de nutrição e produção animal. Cada uma delas atende a necessidades diferentes e implica investimentos e capacidades analíticas distintas. Conhecer as diferenças é fundamental para tomar uma decisão de investimento adequada à realidade e aos objetivos de cada empresa.

NIR portátil: agilidade na recepção e no campo

Os equipamentos portáteis de NIRS ganharam espaço considerável nos últimos anos, especialmente com a popularização de dispositivos compactos que cabem numa mochila e operam com bateria. Eles são particularmente úteis para análises rápidas na recepção de matérias-primas, permitindo que um analista faça a triagem de um carregamento de farelo de soja ou milho antes mesmo de descarregar o caminhão. Também têm uso relevante em propriedades rurais para análise de silagem, capim e outros volumosos, e em frigoríficos e granjas para avaliação de farinhas de origem animal.

A principal limitação dos portáteis está na faixa espectral que cobrem, geralmente mais estreita do que os equipamentos de bancada, o que restringe os parâmetros que podem ser analisados com precisão. A resolução espectral também costuma ser menor. Para análises como proteína bruta, umidade e extrato etéreo em ingredientes de alta homogeneidade, os resultados são confiáveis. Para análises mais complexas, como aminoácidos livres ou contaminantes em baixas concentrações, a acurácia pode ser insuficiente dependendo do equipamento e da calibração disponível.

NIR de bancada: o padrão analítico dos laboratórios industriais

O NIR de bancada é o tipo mais consolidado na indústria de nutrição animal e pode ser encontrado em laboratórios de fábricas de ração, premixeiras e grandes integradoras de todo o país. Ele trabalha em toda a faixa espectral do infravermelho próximo, de 750 a 2500 nm, com alta resolução espectral, o que confere maior poder de predição e acurácia para uma gama mais ampla de parâmetros. Em condições adequadas de calibração e amostragem, um NIR de bancada bem configurado consegue predizer com confiabilidade parâmetros como proteína bruta, umidade, cinzas, extrato etéreo, fibra bruta, amido, FDN, FDA, aminoácidos totais e, em alguns casos, aminoácidos digestíveis e digestibilidade de fósforo.

Para que o equipamento entregue resultados confiáveis no dia a dia, é necessário manter uma rotina disciplinada de verificação de desempenho do instrumento, atualização dos modelos de calibração e validação cruzada com análises de referência por química úmida. Muitas empresas negligenciam essa manutenção analítica e acabam utilizando calibrações desatualizadas que não refletem mais a composição real dos ingredientes que estão comprando, especialmente quando mudam de fornecedor ou de safra.

NIR inline: análise contínua integrada ao processo produtivo

O NIR inline representa o estágio mais avançado de integração entre análise espectral e processo industrial. Nessa configuração, o sensor NIRS é instalado diretamente na linha de produção, seja no misturador, na calha de alimentação, na saída de um silo ou na esteira da balança, para realizar análises contínuas e em tempo real, sem necessidade de coletar e transportar amostras até o laboratório.

As implicações práticas são significativas. Um NIR inline instalado no misturador de uma fábrica de ração consegue gerar perfis nutricionais de cada lote produzido, monitorar a homogeneidade da mistura e detectar desvios em relação à formulação alvo em questão de segundos. Se o teor de proteína de um lote está abaixo do especificado, o sistema pode alertar o operador antes que o produto seja embalado ou despachado. Em termos de controle de processo, é uma mudança de paradigma: saímos de um modelo reativo, onde o problema é identificado depois do fato, para um modelo preditivo e corretivo em tempo real.

O investimento em NIR inline é mais elevado do que nas outras categorias e a implementação exige um processo de parametrização personalizado para cada linha de produção. Mas os resultados em termos de redução de retrabalho, uniformidade de produto e gestão de custos de matérias-primas costumam justificar o investimento em um prazo relativamente curto para empresas com volume de produção relevante.

O que o NIRS realmente consegue analisar na produção animal

Uma das dúvidas mais comuns entre profissionais que estão avaliando a adoção do NIRS é entender com clareza quais parâmetros podem ser analisados com confiabilidade e quais ainda dependem de métodos convencionais. A resposta não é única porque depende da qualidade da calibração disponível, do tipo de matriz analisada e do equipamento utilizado. Mas é possível traçar um panorama razoavelmente claro do estado da arte na indústria de nutrição animal.

Parâmetros bromatológicos clássicos

Para os parâmetros bromatológicos convencionais, como proteína bruta, umidade, extrato etéreo, cinzas, fibra bruta, FDN e FDA, o NIRS já é uma tecnologia madura e amplamente validada para os principais ingredientes utilizados na dieta de animais de produção. Farelo de soja, milho, sorgo, trigo, farinha de peixe, farinha de carne e ossos, farelo de trigo, glúten de milho e outros ingredientes de uso frequente possuem calibrações disponíveis com boa robustez em diversas plataformas comerciais e em equipamentos de bancada de qualidade.

Para esses parâmetros, o NIRS entrega resultados em menos de dois minutos por amostra, sem geração de resíduos, com custo por análise muito inferior ao da química úmida e com a possibilidade de arquivar o espectro da amostra para análises retrospectivas. Isso significa que, se no futuro surgir uma dúvida sobre a qualidade de um lote de matéria-prima que já foi consumido, é possível reprocessar o espectro arquivado com um novo modelo de calibração e obter informações adicionais.

Aminoácidos digestíveis e digestibilidade de nutrientes

Esse é um dos campos mais promissores e também mais exigentes do NIRS na nutrição animal. A predição de aminoácidos digestíveis, especialmente lisina digestível, metionina digestível e treonina digestível em farelos proteicos e farinhas de origem animal, já é possível com calibrações desenvolvidas por empresas especializadas. A importância disso para a formulação é enorme. Quando um formulador trabalha com os valores totais de aminoácidos ao invés dos valores digestíveis, está essencialmente assumindo que todos os ingredientes têm a mesma biodisponibilidade para aquele aminoácido, o que sabidamente não é verdade. Um farelo de soja com processamento térmico excessivo vai ter uma digestibilidade de lisina significativamente menor do que um farelo processado adequadamente, mesmo que o teor total de lisina seja similar. Se a formulação não captura essa diferença, o desempenho animal vai ficar abaixo do esperado ou o nutricionista vai precisar trabalhar com margens de segurança artificialmente elevadas, o que aumenta o custo sem proporcionar benefício real.

Micotoxinas, contaminantes e outros parâmetros de segurança

A detecção de micotoxinas por NIRS é um campo que avançou bastante nos últimos anos, mas ainda com limitações importantes que precisam ser entendidas. Técnicas de espectroscopia de infravermelho próximo combinadas com modelos quimiométricos robustos já são capazes de detectar aflatoxinas, deoxinivalenol (DON), fumonisinas e zearalenona em milho e cereais, especialmente em concentrações mais elevadas. Entretanto, para limites de detecção muito baixos, que são os relevantes do ponto de vista regulatório e de segurança em rações para aves e suínos, a sensibilidade analítica do NIRS ainda pode ser insuficiente dependendo do equipamento e do modelo de calibração.

Nesse contexto, o NIRS funciona melhor como uma ferramenta de triagem rápida: amostras que apresentem resultado negativo ou muito abaixo do limite de interesse podem ser liberadas com mais agilidade, enquanto amostras que apresentem sinal positivo ou próximo ao limite são encaminhadas para confirmação por ELISA, cromatografia ou outros métodos de referência. Essa abordagem combinada otimiza o uso dos recursos do laboratório e acelera o fluxo de recepção de matérias-primas sem comprometer a segurança do processo.

Qualidade de gorduras, óleos e ingredientes líquidos

O NIRS também tem aplicação em ingredientes líquidos, como óleos vegetais e gorduras animais, para determinação de parâmetros como acidez, índice de peróxidos, teor de ácidos graxos e grau de oxidação. Para empresas que utilizam grandes volumes de óleo de soja, gordura de aves ou sebo bovino na formulação de rações, essa é uma aplicação com potencial econômico relevante, já que a variação na qualidade desses ingredientes tem impacto direto na energia metabolizável da dieta e, consequentemente, no desempenho e na eficiência alimentar dos animais.

O impacto do NIRS na formulação de precisão

Para quem formula ração, seja para frangos de corte, suínos, bovinos, aquicultura ou pets, o valor do NIRS está na qualidade da informação que ele fornece para alimentar o processo de formulação. E quando falamos em qualidade da informação, estamos falando de três dimensões que muitas vezes são tratadas separadamente, mas que precisam ser vistas de forma integrada: precisão, atualidade e representatividade.

Atualização das matrizes nutricionais com dados reais da operação

Uma das práticas mais comuns e ao mesmo tempo mais problemáticas na formulação de rações é o uso de tabelas de composição nutricional como se fossem valores fixos e universais. O milho do fornecedor A, da safra deste ano, no estado do Mato Grosso, não tem necessariamente a mesma composição do milho descrito nas tabelas de Rostagno ou Sakomura, que foram construídas a partir de amostras coletadas em diferentes condições, diferentes anos e diferentes regiões. A variabilidade é real, é relevante e é sistematicamente subestimada em muitas operações.

Quando uma empresa implementa o NIRS e começa a analisar sistematicamente as matérias-primas que recebe, ela passa a construir um banco de dados próprio de composição nutricional, baseado nas condições reais da sua operação: seus fornecedores, sua região, sua época do ano. Com o tempo, esse banco de dados permite calcular médias e desvios padrão reais para cada ingrediente e fornecedor, e usar esses valores para alimentar as matrizes nutricionais do software de formulação com muito mais precisão do que seria possível usando apenas tabelas de composição.

O impacto prático disso na formulação é duplo. Por um lado, o formulador consegue reduzir os coeficientes de segurança aplicados sobre os nutrientes críticos, porque a incerteza sobre a composição real do ingrediente é menor. Por outro lado, a formulação entrega com mais consistência os níveis nutricionais especificados, o que se reflete em melhor desempenho animal e em menor variabilidade entre lotes produzidos.

Redução da variabilidade entre o produto formulado e o produto produzido

Existe uma diferença que todo formulador experiente conhece, mas que nem sempre é medida com rigor: a diferença entre o que está na fórmula e o que efetivamente está no saco de ração. Essa diferença tem várias origens. Erros de pesagem, segregação de ingredientes durante o transporte, problemas no processo de mistura e variação na composição das matérias-primas são todas fontes de desvio entre o formulado e o produzido.

O NIRS atua diretamente na última dessas fontes. Quando os ingredientes entram no processo já com uma composição conhecida e atualizada, o cálculo da fórmula parte de premissas mais sólidas. E quando o produto acabado também é analisado por NIRS antes de ser expedido, é possível verificar se os níveis de garantia estão sendo atendidos e tomar ações corretivas rapidamente quando um desvio é identificado. Isso é especialmente relevante para nutrientes com alto impacto econômico ou regulatório, como proteína bruta e aminoácidos em rações de aves e suínos.

Qualificação de fornecedores com base em dados analíticos consistentes

A qualificação de fornecedores de matérias-primas é uma atividade que frequentemente sofre de falta de dados objetivos. Muitas empresas ainda tomam decisões de compra baseadas principalmente no preço por tonelada, sem considerar de forma sistemática as diferenças de composição entre fornecedores. O resultado é que, na prática, o custo por unidade de nutriente pode ser completamente diferente do custo por tonelada, e a empresa está pagando mais pelo mesmo desempenho nutricional sem perceber.

Com análises NIRS sistemáticas por fornecedor e ao longo do tempo, é possível construir um histórico de qualidade que embase decisões de compra mais inteligentes. Um farelo de soja com proteína média de 47% de um fornecedor não é equivalente a um farelo de 45% de outro, mesmo que ambos declararem o mesmo valor no laudo. E quando a diferença de composição é capturada e alimentada no processo de formulação, o custo da ração pode ser ajustado dinamicamente para aproveitar melhor cada ingrediente disponível no mercado.

NIRS, laboratório e formulação: integrando dados para decisões mais inteligentes

Um dos problemas mais comuns que se observa nas empresas que já utilizam o NIRS é que os dados gerados ficam presos dentro do laboratório. O analista faz a leitura, registra o resultado em uma planilha ou no sistema do próprio equipamento, e o dado para por aí. O formulador não tem acesso em tempo real, o gerente de qualidade não consegue visualizar tendências ao longo do tempo e o setor de compras não tem visibilidade sobre a variabilidade dos ingredientes que está adquirindo. Esse isolamento do dado analítico é um desperdício de potencial que, infelizmente, ainda é muito frequente.

A integração entre o laboratório e o processo de formulação exige, em primeiro lugar, que o fluxo de dados seja estruturado: desde o momento em que a amostra chega ao laboratório até o momento em que o resultado está disponível para o formulador consultar. Isso inclui padronização do processo de amostragem, identificação correta dos lotes, registro dos resultados em um sistema centralizado e acessível pelas áreas que precisam deles. Plataformas de gestão laboratorial, como o Labinfy, têm sido adotadas por empresas que buscam essa integração, permitindo que os resultados analíticos gerados pelo NIRS sejam organizados, consultados e comparados de forma estruturada, tornando mais simples o processo de atualização de matrizes e de monitoramento da variabilidade dos ingredientes ao longo do tempo.

Quando o formulador tem acesso a um histórico analítico estruturado dos seus ingredientes, ele consegue tomar decisões muito mais embasadas. Se o farelo de soja de determinado fornecedor está apresentando nos últimos 30 dias uma proteína bruta sistematicamente 1,5 ponto percentual abaixo da especificação declarada, essa é uma informação que precisa chegar ao formulador para que ele ajuste a matriz ou tome outra ação. Sem um sistema que consolide e apresente esse histórico de forma acessível, essa percepção dificilmente vai acontecer de forma proativa.

Do lado da formulação, sistemas como o Formulamix foram desenvolvidos para integrar-se a esse fluxo de dados laboratoriais, permitindo que as matrizes nutricionais sejam atualizadas com base nos resultados analíticos reais e que o formulador tenha visibilidade clara sobre o impacto de variações de composição nos custos e na qualidade nutricional das fórmulas. Essa integração entre laboratório e formulação é o que transforma o NIRS de uma ferramenta de controle analítico em uma ferramenta de gestão estratégica da produção.

Pontos de atenção para implementar o NIRS com qualidade

A adoção da tecnologia NIRS traz ganhos reais, mas apenas quando implementada com rigor metodológico. Existem algumas armadilhas comuns que comprometem a qualidade dos resultados e, por consequência, a confiança que a empresa deposita no equipamento. Conhecê-las com antecedência é importante para evitar frustrações.

Calibração: a base de tudo

A qualidade do modelo de calibração é o fator mais determinante para a confiabilidade dos resultados do NIRS. Um equipamento de alta resolução com uma calibração ruim vai entregar resultados ruins. A calibração precisa ser construída ou validada com amostras representativas das matérias-primas que serão analisadas no dia a dia: os fornecedores reais, as safras reais, as variações típicas de processo. Calibrações genéricas ou construídas com amostras de outra realidade geográfica ou de outro contexto industrial podem apresentar desvios sistemáticos que passam despercebidos por meses.

Além disso, as calibrações precisam ser mantidas e atualizadas periodicamente. A composição de ingredientes como farelo de soja e milho varia entre safras, entre regiões produtoras e em função de condições climáticas. Um modelo de calibração construído há três anos pode não representar adequadamente o ingrediente que está sendo recebido hoje. A recomendação prática é estabelecer uma rotina de verificação de desempenho do modelo pelo menos a cada nova safra ou sempre que houver mudança significativa de fornecedor.

Amostragem representativa: o elo crítico da cadeia

Não existe análise NIRS confiável sem uma amostragem adequada. O espectro gerado representa a composição da amostra que foi colocada na célula de leitura, não necessariamente a composição do lote como um todo. Se a amostragem for feita de forma inadequada, por exemplo coletando material apenas da superfície de um caminhão ou de um único ponto do silo, o resultado vai representar aquele ponto específico, não o lote inteiro.

Ingredientes heterogêneos, como farinhas de origem animal, silagens e misturas, exigem protocolos de amostragem ainda mais rigorosos. A norma geral é coletar múltiplas subamostras ao longo do lote, homogeneizá-las e preparar uma amostra composta representativa antes de qualquer análise. Para análises inline, o processo contínuo de amostragem é o próprio fluxo de material passando pelo sensor, o que em teoria garante representatividade, mas ainda exige atenção para posicionamento correto do sensor e para a homogeneidade do fluxo.

Validação cruzada com química de referência

O NIRS nunca deve ser visto como um substituto completo dos métodos de referência por química úmida, mas como um complemento que aumenta a velocidade e a frequência das análises. Manter uma rotina de análises de referência paralelas é essencial para monitorar o desempenho das calibrações e identificar eventuais desvios antes que eles impactem as decisões operacionais. Uma boa prática é definir um protocolo de validação cruzada, por exemplo analisando por química úmida uma fração de todas as amostras analisadas por NIRS e monitorando sistematicamente as diferenças entre os dois métodos ao longo do tempo.

Perspectivas e tendências do NIRS na indústria de nutrição animal

O mercado global de equipamentos e soluções NIRS para a indústria de alimentos e nutrição animal continua em expansão. Os avanços tecnológicos estão tornando os sensores cada vez menores, mais robustos e conectados. Novos equipamentos já vêm integrados a plataformas de gestão de dados que facilitam o arquivamento de espectros, o gerenciamento de calibrações e a visualização de tendências ao longo do tempo.

Uma das tendências mais relevantes é a integração do NIRS com plataformas de inteligência artificial e machine learning para construção de modelos de calibração mais robustos e adaptativos. Modelos que aprendem continuamente com novas amostras e se atualizam de forma semiautomática têm potencial para reduzir significativamente a carga de trabalho associada à manutenção de calibrações, que é hoje um dos principais obstáculos operacionais para muitas empresas.

Outra tendência importante é a democratização do acesso. Equipamentos que há dez anos eram restritos a grandes integradoras e empresas multinacionais hoje já estão ao alcance de cooperativas, fábricas de ração regionais e produtores de médio porte. A combinação de equipamentos mais acessíveis com plataformas de calibração como serviço, onde a empresa utiliza modelos desenvolvidos e mantidos por especialistas terceirizados, está abrindo a tecnologia NIRS para um segmento muito mais amplo do setor.

E à medida que mais empresas adotam o NIRS, eleva-se também o padrão exigido de fornecedores de matérias-primas. Quando um comprador tem capacidade analítica para verificar rapidamente a composição de cada lote recebido e comparar com o declarado pelo fornecedor, a pressão por qualidade real, e não apenas por laudos, aumenta naturalmente. Isso tem um efeito positivo sobre a cadeia como um todo: mais rastreabilidade, mais consistência e menos variabilidade nos ingredientes que chegam às fábricas de ração.

Da análise ao resultado: por que os dados do NIRS precisam sair do laboratório

A discussão sobre NIRS na nutrição animal frequentemente se encerra no nível do equipamento e da análise. Qual o melhor equipamento, qual a melhor calibração, qual o parâmetro com maior acurácia. Essas são perguntas importantes, mas não suficientes. O potencial real da tecnologia se realiza quando os dados que ela gera são integrados ao processo de tomada de decisão da empresa de forma estruturada e rotineira.

Formuladores que têm acesso sistemático aos dados analíticos do NIRS conseguem atualizar suas matrizes nutricionais com base na composição real dos ingredientes que estão usando, reduzir as margens de segurança artificiais que encarecem a formulação sem trazer benefício proporcional e tomar decisões de substituição de ingredientes com mais segurança e velocidade. Equipes de qualidade que visualizam tendências no histórico analítico conseguem identificar fornecedores problemáticos antes que a qualidade do produto final seja comprometida. Gestores industriais que têm visibilidade sobre a variabilidade dos ingredientes conseguem planejar o processo de produção com mais assertividade.

Tudo isso só é possível quando o dado sai do equipamento, passa por um sistema que o organiza e contextualiza, e chega às pessoas certas no momento certo. A tecnologia NIRS é o ponto de partida para a geração desse dado. A gestão inteligente desse dado é o que determina o impacto real que ela vai ter nos resultados da empresa.

Para empresas que estão nesse caminho, a combinação entre um processo analítico sólido no laboratório e um sistema de formulação que consuma e reflita esses dados de forma integrada é o que define a diferença entre usar o NIRS como um custo de conformidade e usá-lo como uma vantagem competitiva real.