在饲料厂，动物营养师的主要任务是提高饲料厂的利润，通过把握原料的质量和价格为客户持续提供高质量的饲料产品，从而提高用户对产品的满意度。但是市场上的商品饲料质量存在很大的差异。Ru等(2003)试验证明，两个商品饲料厂生产的肉鸡料不但化学成分如粗蛋白质和氨基酸含量存在很大变异,A厂开食料和生长料的表观代谢能的范围分别为11.8~12.5 MJ/kg和10.5~ 12.3 MJ/kg，B厂的相应数值分别为11.4~12.2MJ/kg和11.7~12.0 MJ/kg。当这些饲料喂鸡后，开食和生长阶段的饲料转化效率为：A厂：1.89~1.94和1.95～2.30;B厂：1.76～1.97和1.95～2.08。造成这种变异的原因很多，饲料数据库中的数据的准确性和有效性就是其中之一，秸秆颗粒机、秸秆压块机是养殖户们压制颗粒饲料不错的选择。
1、现有饲料数据库及其缺点
    饲料厂对数据库的要求一般包括饲料对不同种类家畜的营养价值，饲料原料的标准，不同家畜对饲料品质的要求和饲料原料的质量控制系统。现在大多数饲料数据库中只包含饲料化学成分和营养价值。现有的主要饲料数据库包括：中国饲料化学成分和营养价值表，澳大利亚动物饲养标准，世界家禽科学协会一畎洲饲料氨基酸表，NRC家畜饲养标准，RPAN饲料配方指南，澳大利亚昆士兰州基础工业部一饲料成分表，澳大利亚联邦研究院一家畜饲料成分表，Degussa氨基酸表．BioKy-owa小肠末端可消化赖氨酸表，ITCF/Eurolysine小肠末端可消化赖氨酸表．AUSPIG饲料成分数据库，丹麦畜牧所饲料成分表．INRA饲料成分数据库，其他饲料厂自己的内部数据库，30码期期必中销售饲料颗粒机，饲料颗粒机是养殖户们生产颗粒饲料最佳的选择。
    数据变异是现有饲料数据库的最大缺点。由于这种变异，同一种原料有不同的数值（例如，玉米的表观代谢能可以在3150~3300 kcal/kg），具体数值则取决于配方师的经验和对某个数据库的信赖程度。van Barneveld等(1999)列举了11个数据库所提供的猪对大麦的消化能和赖氨酸的利用率及大麦中粗蛋白质的变异（表1和表2）。造成这些变异的原因很多，主要有以下几方面：
    1)原料来源及变异。试验测定所需要的原料来源及其生长环境不同，会造成其化学成分和营养价值的差异。如氮肥的使用量影响饲料粗蛋白质的含量，品种不同，其化学成分和营养价值也会有变异。
    2)数据的年限。一般的数据库更新很慢。有些数据在数据库内存留许多年。尤其是一些老的品种己被淘汰，而其数据依然包含在内。当一个均值中包含了这些淘汰品种的数值后，就可能导致数据的变异。
    3)测定数据所用的方法。大多数的数据库都列出一个测定数值，并没有说明该数据是采用何种方法获得。如消化率，可以是用全收粪法测得的表观消化率，或者用瘘管技木测得小肠末端表观消化率或者小肠末端真消化率等。就小肠末端表观消化率而言，可以是屠宰后小肠取样或用简单T-型瘘管采样。这些测定方法对消化率数值都有很大的影响。
    4)采用的试验方法。测定营养价值如消化率所用的方法在现有的饲料数据库中并没有列出。例如，真消化率可以用无蛋白质日粮测定，也可用回归法或同位素标记氨基酸法测定。有些试验用不消化的指示剂估测饲料的消化率，但是不消化指示剂种类也影响最终结果的准确性。例如常用的不消化指示剂有三氧化二铬，盐酸不溶灰分等。三氧化二铬测定的准确性很差，所以测定的饲料消化率的可信度比盐酸不溶灰分法低。另外，就粗蛋白质而言，现在常用凯氏定氮法或燃烧法测定，后者所测数值一般高于前者。
    5)试验的重复数。一般而言，试验的重复数越多，越具有代表性。但数据库中的平均值很少标明试验的重复数。
    6)表示结果的方法不一致。从表1和表2可以清楚地看到，数据的表示方法用不同单位和不同基础——干物质或风干物。
    7)不是动态的。现在大多数数据库都是书本形式，不是动态可变的。这就限制了现有数据库的更新速度。使一些最新数据不能及时提供给用户。
    8)数据不完整。缺乏有关碳水化合物，矿物元素，维生素，腊肪酸和抗营养因子的数据。
    9)缺乏样品的详细资料。例如样品在评定时的理化状态。一般饲料在进行动物消化试验时必须粉碎，但是粉碎的粒度对所测的消化率影响很大，并且与粉碎方法密切相关。Selby( 1999)研究表明，小麦用滚动式粉碎机粉成粒度为176，134和98 g，或用碎片式粉碎机粉成粒度为3.5，3.2和2.5 mm后，该小麦在日粮中占65%，饲喂4周龄仔猪21 d，结果证明，碎片式粉碎机粉碎的小麦消化能高于滚动式粉碎机粉碎的小麦。并且粉碎得细的日粮消化能含量高（见图1）。
2、动态数据库应该具有的特性
    Ru等(1998，1999)描述了动态饲料数据库应有的特征（见图2）。动态数据库的建立可以降低现有数据库之间的变异，以适用于所有家畜的化学成分数据为核心，防止收集重复数据，提供贮存大量数据，尤其是近红外和其他快速方法估测的饲料营养价值，给作物育种者提供比较新品种的标准，尤其在把植物的营养指标作为育种指标，该数据库中的品种资料可以作为比较基数。这种数据库可以准确评估饲料在不同年份或不同种植环境下的营养价值变异。
    动态饲料数据库对畜牧业会产生很大的效益，它是以计算机为基础的动态饲料数据库，这类数据库可贮存适用于所有家畜种类的数据。由于通过此数据库能够挖掘我们现有知识的不足之处，通过这方面的知识积累，动物生产者可以改善饲料利用效率，或者通过研发项目去填补这些空白。同时由于该数据库中收集了各个数据提供者的详细情况，可以建立各研究单位和研究人员的合作关系。
3、建立动态饲料数据库的方法
    动态饲料数据库的建立一般有以下步骤：
    1)建立计算机硬件系统。一般比较容易。
    2)挖掘畜牧业的需求。饲料厂、作物育种家、膘料供应商等对此饲料数据库的要求存在差异，所以很难做到面面俱到。
    3)收集和贮存现有的饲料化学成分和营养价值数据。许多营养学家提到建立饲料数据库，就会重新评定饲料营养价值。这项工作是必要的，因为很多新品种和不同季节的饲料原料的营养价值差异很大，但这些工作费时费钱，所以建议收集和整理现有的全国范围内的研究数据，使这些研究成果产生生产效益。在财力和物力允许的条件下，再评定新原料以补充空白。
    4)收集和贮存畜牧生产者所需的营养价值指标。除了常规的营养价值表外，有些用户需要一些特殊指标。例如大多数配方师没有应用小肠末端氨基酸消化率这一指标配合饲料，但这个指标越来越重要。所以这些在现阶段虽不常用但在将来具有应用价值的指标都应包括在内。
    5)建立有关信息的资料数据库。包括所有数据的来源，以便用户核实其应用价值。对所有数据进行生物统计，计算变异系数和估测饲料营养价值的回归方程。比如有些饲料原料没有消化能指标，在这种情况下，该饲料数据库应能根据内存的化学成分数据推算出消化能以供参考。
    6)建立维护和更新饲料数据库的程序。
    7)以最有效的方法确保数据库的动态性和易接触性。这样数据库容易更新和应用。
    8)建立一个输出糸统以确保该数据库可与各饲料厂自己的数据库连用。现有的饲料厂都有自己的数据库。这些数据库应用不同的软件和程序建立。要建立一个能够与所有内部数据库联用的动态数据库比较困难。但应该与大多数常见数据库能够连用。
4、动态饲料数据库可能的报告系统
    报告（输出）系统可以有以下类别：
    1)饲料原料。这种报告系统是最传统的，即饲料的营养价值或化学成分按常用的饲料原料种类报告。这是当前各饲料厂常用的报告方式。
    2)植物种类。这种报告主要用于比较各种饲料的品质。作物育种家用此功能比较新1日品种的品质差别。动物营养学家和饲料厂采购人员可以比较不同品种（如玉米）的营养价值变异，以作为品质监控或调整采购措施的依据之一。
    3)产区。这一功能可使用户选择与其所用原料来源于同一产区或临近产区的数据作配方。同时也可以让用户比较不同产区同一品种的品质差异。
    4)品种。当用户知道所用原料品种时，这一功能可以给用户最接近该原料的数据。
    5)动物。由于该类数据库包含了所有动物的营养成分表，所以按不同动物检索功能必不可少。
    6)化学组分。用户可以按某个化学成分指标查阅数据库，以比较不同原料在该成分上的变异。
    7)营养价值。用户可以按某个营养价值指标查阅数据库，以比较不同原料在该成分上的变异。
    8)研究人员。用户可以获得某个研究人员或某个实验室所提供的数据。有些用户只相信某些实验室或研究人员的数据。
5、结语
    当前一些动物营养学家已经认识到了建立动态饲料数据库的重要性，并且已着手开始这方面的工作。要完成这一重大课题，面临和亟需解决的问题有：
    1)建立动态饲料数据库需要一定时间和资源，现阶段只能在收集现有数据的同时，评定一些特殊的饲料原料。
    2)动态饲料数据库的报告分类比较详细，需要大量的数据去支撑。
    3)各饲料厂间的合作很难协调。许多饲料厂无法分享他们的内部资料。
    4)词料数据库的维持和改进需要靠自身的商品化提供资源支撑。