El estudio tuvo como objetivo definir un puntaje de calidad adaptado a los granos (GQS) para evaluar el patrón fermentativo del grano de maíz de alta humedad ensilado (EMG) basado en datos de ácidos orgánicos, amoníaco y etanol de un conjunto de datos a escala de laboratorio. El GQS fue validado mediante la comparación tanto con el puntaje de calidad de Flieg-Zimmer (FQS) como con un puntaje de calidad estandarizado (SQS) mediante un análisis de operación recibida. En comparación con FQS y SQS, los puntos de corte de muestras malas/buenas para el GQS propuesto fueron 47 (precisión de 0.94) y 71 puntos (precisión de 0.88) sobre 100, respectivamente. La relación entre los índices también fue probada en un conjunto de datos derivado de una granja mediante la organización de una matriz de confusión, que mostró un mejor rendimiento predictivo considerando el punto de corte más bajo. En el conjunto de datos a escala de laboratorio, un análisis discriminante factorial (FDA) evaluó los rasgos químicos post-ensilado más predictivos capaces de segregar muestras de EMG según tres clases de calidad fermentativa de GQS. Las muestras de alta calidad fueron determinadas con precisión como teniendo una correlación positiva con el lactato, mientras que las de baja y media calidad se superpusieron parcialmente y se correlacionaron con NH-N, butirato y propionato. La validación del modelo de FDA en el conjunto de datos ciego derivado de la granja confirma la efectividad del GMS propuesto para clasificar entre EMG mal o bien preservado.