AVP in Spanje: zo helpt AI bij vroegsignalering

Dertien besmette wilde zwijnen, allemaal binnen één zone van 6 kilometer. Dat klinkt beheersbaar—en dat is het voorlopig ook. Maar precies dit soort “kleine” uitbraken van Afrikaanse varkenspest (AVP) laat zien waar de varkensketen kwetsbaar is: niet bij de eerste melding, maar in de dagen erna, wanneer informatie versnipperd is, geruchten sneller gaan dan meetdata, en elke beslissing (transport, slachtplanning, monitoring) geld kost.

Op 08-12-2025 werd duidelijk dat de AVP-uitbraak in Catalonië (omgeving Bellaterra, op circa 15 kilometer van Barcelona) nog beperkt lijkt: 13 bevestigde gevallen bij wilde zwijnen, geen vaststellingen buiten het afgebakende gebied, en 15 varkensbedrijven in de zone die worden onderzocht. Tegelijk blijft de herkomst van het virus onduidelijk, mede doordat tests wijzen op de variant “Georgia 2007”—een variant die vaak in onderzoekscontexten terugkomt.

Voor onze reeks “AI in Landbouw en Voedselproductie” is dit een belangrijk moment: AVP draait niet alleen om diergezondheid, maar ook om real-time monitoring, risicoanalyse en voorspellende logistiek. En laat dat nou precies zijn waar AI het verschil maakt—mits je het praktisch organiseert.

Wat er nu speelt in Spanje (en waarom dat relevant is)

De kern: de uitbraak lijkt geografisch beperkt, maar operationeel is de impact groter dan de cirkel op de kaart.

• In de 6-kilometerzone zijn 13 besmette wilde zwijnen gevonden.
• Binnen die zone liggen 15 varkensbedrijven die worden gecontroleerd.
• In het gebied staan 35.600 vleesvarkens; de slacht en afzet naar consumenten loopt volgens de berichtgeving regulier door.
• Preventief ruimen is (vooralsnog) uitgesloten door de regionale overheid, ondanks druk vanuit delen van de sector.

De herkomst blijft een spanningspunt. In veel AVP-incidenten is “besmet voedselafval” een voor de hand liggende verklaring. Alleen: de genoemde virusvariant en de nabijheid van onderzoeksfaciliteiten in de zone zorgen voor extra vragen. Dat is precies waar crisismanagement vaak ontspoort: onzekerheid creëert ruis, en ruis leidt tot suboptimale maatregelen (te laat, te breed, of juist te defensief).

Voor Belgische en Nederlandse ketenpartijen is dit geen ver-van-mijn-bedshow. Spanje is een grote speler in varkensvlees en genetica, en elke verstoring werkt door in:

• prijsverwachtingen en contracten,
• transport- en slachtcapaciteit,
• exportstromen (en extra controles),
• consumentenvertrouwen.

Waarom AVP zo lastig te beheersen is: data, tijd en gedrag

AVP bestrijd je niet met één maatregel. Je bestrijdt het met snelheid, discipline en informatiekwaliteit.

Het virus volgt routes die je niet ziet

Bij wilde zwijnen gaat het om bewegingen door bosranden, akkers, natuurgebieden en peri-urbane zones. Op papier kun je zones trekken. In de praktijk heb je te maken met:

• voedselbronnen (maïsresten, voederplekken, afval),
• verplaatsing langs infrastructuur (wegen, spoor, waterlopen),
• menselijk gedrag (jacht, recreatie, voertransport, erfbezoek).

De keten reageert op onzekerheid

Zodra AVP opduikt, zie je hetzelfde patroon:

1. Marktpartijen willen duidelijkheid over zones en beperkingen.
2. Media en social posts vullen gaten met aannames.
3. Bedrijven nemen “voor de zekerheid” maatregelen die elkaar soms tegenwerken.

Mijn ervaring: de grootste kostenpost is zelden de maatregel zelf, maar het gebrek aan gedeeld situationeel beeld. En dat is een dataprobleem.

Waar AI wél praktisch helpt: vroegsignalering en risicomodellen

AI is geen magische knop. Maar bij dierziekten werkt het uitstekend als beslissingsondersteuning: sneller zien wat verandert, en beter voorspellen waar je moet kijken.

1) Real-time detectie: van “melding” naar “signaal”

De snelste winst zit in het combineren van databronnen die nu vaak losstaan:

• meldingen van gevonden kadavers (wild zwijn),
• labuitslagen (tijd, locatie, variant),
• weersdata (verspreidingsrisico via beweging en menselijk gedrag),
• verkeer en logistiek (transportstromen rond de zone),
• bedrijfsdata (bezoekregistratie, reinigingsmomenten, voerleveringen).

AI kan daar een anomaliedetector op zetten: niet wachten op “bewijs”, maar afwijkingen markeren die inspectie verdienen. Denk aan een plot die laat zien: binnen 48 uur stijgt het aantal kadavermeldingen in gridvak X, terwijl de windrichting en recreatiedruk ook toenemen. Dat is geen besluit, maar een prioritering.

2) Verspreidingsvoorspelling: waar ga je morgen zoeken?

Een nuttig model voor AVP is geen perfect academisch model, maar een model dat elke dag een lijst oplevert:

• top-20 zoekgebieden voor karkassen,
• top-10 risicoroutes voor menselijke insleep,
• risicoscore per bedrijf op basis van nabijheid, erfhygiëne-indicatoren en contactpunten.

Je krijgt dan een aanpak die werkt zoals moderne onderhoudsplanning in industrie: predictive monitoring.

Een bruikbaar AVP-model voorspelt niet “waar AVP is”, maar “waar je morgen moet meten om het snelst zeker te zijn”.

3) Logistieke optimalisatie tijdens zones en beperkingen

Zelfs als slacht en afzet doorgaan, ontstaan er fricties: extra controles, wachttijden, omrijden, onzekerheid bij afnemers.

AI helpt hier met:

• dynamische routeplanning voor transport (minder contactpunten),
• scenario’s voor slachtplanning bij veranderende restricties,
• voorraad- en contractimpact (wat als zone uitbreidt van 6 km naar 20 km?).

Dit is directe euro-impact: minder stilstand, minder ad-hoc beslissingen.

Een werkbaar stappenplan voor bedrijven (zonder scienceproject)

Als je in de varkensketen zit—boer, integratie, slachterij, voerleverancier—dan wil je geen AI-lab. Je wil een systeem dat maandag werkt.

Stap 1: Maak biosecurity meetbaar

Veel bedrijven hebben protocollen, maar weinig hebben meetbare indicatoren. Begin klein:

• erfbetredingen per week (intern/extern),
• reiniging/desinfectie-registraties (tijdstempel),
• transportmomenten (wie, waar, wanneer),
• afwijkingen in diergezondheid (uitval, voeropname, wateropname).

AI kan pas patroonherkenning doen als je consequent registreert. Excel is prima om te starten—als je het netjes doet.

Stap 2: Bouw een “risicoscore” die iedereen snapt

Geen zwart doosje. Een simpele score (0–100) op basis van bijvoorbeeld:

• afstand tot wildgebied,
• mate van erfafsluiting,
• bezoekfrequentie,
• compliance op reinigingsregistratie.

Gebruik die score voor prioriteiten: extra hygiënesluiscontrole, extra instructie, of tijdelijk strengere bezoekregels.

Stap 3: Koppel signalen aan acties

Het nut zit in de opvolging. Leg vast:

• als score stijgt >15 punten, dan extra interne audit;
• als kadavermeldingen binnen 5 km toenemen, dan transportbeleid aanscherpen;
• als er variant-onzekerheid is, dan communicatieprotocol activeren (één waarheid, één woordvoerder).

Stap 4: Oefen in vredestijd

December is een maand met pieken: feestdagen, personeelsbezetting, veel logistiek. Juist dan wil je dat procedures ingestudeerd zijn.

Veelgestelde vragen die ik nu vaak hoor

“Als het beperkt blijft tot 6 kilometer, waarom dan investeren?”

Omdat je investeert in reactietijd. Als een zone uitbreidt, ben je te laat met bouwen. Wie al meet en scenario’s heeft, houdt regie.

“Is AI niet vooral iets voor overheden?”

Nee. Overheden bepalen zones en beleid, maar bedrijven bepalen dagelijks bezoek, transport, reiniging en planning. Daar valt de meeste schade te voorkomen.

“Wat is de grootste valkuil?”

Te veel tegelijk willen. Eén dashboard met drie betrouwbare signalen is beter dan twintig grafieken waar niemand naar kijkt.

Wat deze AVP-case ons leert voor de keten in de Benelux

De Spaanse situatie (13 gevallen, 6-kilometerzone, 15 bedrijven in controle, herkomst nog onduidelijk) laat twee dingen tegelijk zien:

1. Indammen kan snel werken als je strak monitort en transparant communiceert.
2. Onzekerheid over herkomst maakt het extra belangrijk om data en beslissingen te scheiden: eerst meten, dan pas opschalen.

Voor de reeks AI in Landbouw en Voedselproductie is dit een heldere les: wie AI inzet voor vroegsignalering, risicoanalyse en logistieke scenario’s, maakt de keten niet alleen “slimmer”, maar vooral rustiger tijdens crises. En rust is onderschatte waarde: het voorkomt paniekmaatregelen, fout transport en reputatieschade.

Wil je weten waar jouw organisatie het snelst winst pakt—op boerenerf, in transport of in slachtplanning? Dan is de beste vervolgstap een korte “data & risico-scan”: welke signalen heb je al, welke mis je, en welke drie acties geven binnen 30 dagen meer grip?

De vraag die ik je wil meegeven: als AVP morgen dichterbij komt—heb jij dan data die je sneller laat handelen dan je onderbuik?