AI als antwoord op EU-verlies in landbouwexport

Europa blijft een sterke speler in landbouw en food, maar de richting is helder: het EU-aandeel op de wereldmarkt daalt in de periode 2025–2035. Dat komt niet doordat de wereld minder eet—integendeel. Volgens de vooruitzichten die in Brussel zijn gepresenteerd op 16-12-2025 stijgt wereldwijd het inkomen en dus de vraag naar dierlijke eiwitten (vlees en zuivel). Alleen groeit de Europese productie en export niet hard genoeg mee.

Most bedrijven (en ja, ook veel ketens) reageren hierop met méér van hetzelfde: nog scherper inkopen, nog strakker plannen, nog harder op kostprijs. Dat helpt, maar het is te beperkt. De echte hefboom zit in voorspelbaarheid en precisie: weten wat je wanneer gaat produceren, tegen welke kwaliteit, met welke input, en hoe je dat met minimale verspilling door de keten krijgt.

Binnen onze serie “AI in Landbouw en Voedselproductie” is dit precies het moment om concreet te worden. Niet met AI als buzzword, maar als set gereedschappen om Europese boeren, verwerkers en coöperaties weer wendbaarder te maken.

Waarom Europa terrein verliest (en waarom dat logisch is)

Het EU-aandeel krimpt omdat de wereldvraag harder groeit dan de EU-productie. Als je productie beperkt groeit en de totale markt groeit stevig, daalt je marktaandeel vanzelf—ook als je in absolute volumes niet instort.

Er spelen drie structurele oorzaken die je in vrijwel elke sector terugziet:

1. Beperkte productiegroei in de EU: door regelgeving, ruimte, milieudruk, kosten en complexiteit.
2. Sterkere concurrentie van andere handelsblokken: die sneller opschalen en soms lagere kosten hebben.
3. Geopolitieke spanningen en hernieuwde focus op zelfvoorziening: landen willen minder afhankelijk zijn van import, waardoor handelsstromen verschuiven.

Een opvallend detail uit de outlook: de EU is goed voor ongeveer 5% van de wereldwijde export van calorieën, maar exporteert relatief veel producten met hoge toegevoegde waarde. Dat is meteen de kern: Europa wint niet op “bulk”, maar op kwaliteit, voedselveiligheid, traceerbaarheid en verwerkingskracht. Alleen: die voorsprong moet je actief blijven uitbouwen.

Zuivel: kaas blijft het vlaggenschip, maar de marge staat onder druk

Kaas blijft de exportmotor van de Europese zuivel. De verwachting is dat de export van kaas gemiddeld met 0,7% per jaar groeit richting 2035. Tegelijk is het beeld gemengd: boterexport neemt af door dalende concurrentiekracht, terwijl de totale waarde van de EU-zuivelexport nog steeds met 2,6% per jaar stijgt (wel minder hard dan in het vorige decennium).

Waar AI in zuivel direct geld oplevert

AI helpt vooral waar zuivelketens het vaakst lekken: variatie in melkstromen, suboptimale planning en kwaliteitsverlies.

• Melk- en kwaliteitsvoorspelling per leverancier: modellen die vet/eiwit, celgetal, seizoenseffecten en voerstrategie koppelen aan verwachte verwerking en opbrengst.
• Procesoptimalisatie in de fabriek: voorspellend sturen op vocht, zout, rijping en energieverbruik. Dat maakt output constanter en verlaagt afkeur.
• Vraagvoorspelling per exportmarkt: niet alleen “meer kaas”, maar welk type, welke verpakking, welke certificering en welke prijsrange.

Een simpele waarheid: wie zijn variatie beter voorspelt, heeft minder buffervoorraad nodig en verliest minder waarde aan “net-niet” kwaliteit.

Voor België en Nederland—met sterke zuivelclusters—zit hier een praktische route: begin bij één productlijn (bijv. Goudse kaas of mozzarella), maak één goed dataplatform (melk + proces + verkoop), en schaal daarna.

Vlees: EU-export daalt, pluimvee groeit—maar de spelregels veranderen

De EU verliest aandeel op internationale vleesmarkten. In de vooruitzichten daalt de export van:

• Rundvlees: -0,8% per jaar
• Varkensvlees: -1% per jaar

Pluimveevlees vormt de uitzondering: +0,8% per jaar exportgroei. Binnen de EU stijgt de consumptie van pluimveevlees van ongeveer 15 kg naar 16,5 kg per persoon per jaar in tien jaar. Door die hogere binnenlandse vraag neemt ook de import toe.

Wat AI in de vleesketen oplost (en waarom dat nu urgent is)

De vleesketen wordt steeds meer gestuurd door drie factoren: kostprijs, diergezondheid en marktrisico. AI pakt die tegelijk aan.

1. Ziekterisico en uitval voorspellen

   • Sensoren in stallen (klimaat, wateropname, voeropname) + AI kunnen afwijkingen vroeg signaleren.
   • Minder uitval en betere groei betekent direct lagere kostprijs per kg.

2. Voeroptimalisatie per fase

   • Modellen die grondstofprijzen, nutritionele doelen en prestaties combineren.
   • Zeker in wintermaanden (zoals nu, eind december) zijn energie- en voerkosten extra bepalend voor marge.

1. Slimmere slacht- en productieplanning
   • Door variatie in groei en gewicht nauwkeuriger te voorspellen, plan je capaciteit strakker.
   • Minder “spoedpartijen”, minder over- of ondergewicht, minder logistieke leegkilometers.

Mijn overtuiging: Europa kan vlees niet terugwinnen door alleen schaalvergroting. Daarvoor zijn ruimte, emissies en publieke acceptatie te beperkend. De route is: hogere efficiëntie per dier, hogere voorspelbaarheid, hogere waarde per marktsegment.

De echte uitdaging zit tussen boer en klant: voorspelbaarheid in de keten

Marktaandeel verlies je vaak niet op het erf, maar in de schakels ertussen. Als de EU minder hard groeit, wordt het verschil gemaakt met:

• Betere afstemming tussen productie en vraag
• Minder verspilling en kwaliteitsverlies
• Snellere reactie op marktschokken (prijzen, handelsbeperkingen, geopolitiek)

AI als “navigatiesysteem” voor de voedselketen

AI wordt pas interessant als het beslissingen helpt nemen. Denk aan drie lagen:

1. Waarnemen (sensoren en data)

   • Satellietbeelden, drones, staldata, weersmodellen, bodemdata, fabrieksdata.

2. Voorspellen (modellen)

   • Opbrengstvoorspelling, ziekte-uitbraken, kwaliteit, vraag, prijs.

3. Sturen (beslisregels en optimalisatie)

   • Wanneer bemesten/voeren, welke partij naar welke afnemer, welke productmix in de fabriek.

Dit is precies waar AI in precisielandbouw en AI in supply chain optimalisatie samenkomen. En eerlijk: veel bedrijven hebben de data al. Alleen zit het verspreid, in silo’s, of niemand vertrouwt het genoeg om ermee te sturen.

Praktisch stappenplan: zo start je met AI zonder vast te lopen

De snelste route naar resultaat is klein beginnen met een meetbare businesscase. Dit is het stappenplan dat ik in de praktijk het vaakst zie werken (voor boerencoöperaties, verwerkers en handelsbedrijven):

1) Kies één KPI die pijn doet

Voorbeelden:

• 1–2% minder afkeur op kwaliteit
• 5% minder energie per ton product
• 0,3–0,5% hogere voerefficiëntie
• 10% minder voorraad in de keten

2) Start met “goed genoeg” data

Wacht niet op perfectie. Begin met:

• 12–24 maanden historische data
• duidelijke definities (wat is ‘afkeur’, wat is ‘batch’, wat is ‘levering’?)
• één eigenaar per dataset

3) Bouw een voorspelmodel dat mensen begrijpen

Een black box die niemand vertrouwt, stuurt niets aan. Zorg dat je model uitlegbaar is:

• Welke variabelen tellen het meest?
• Wanneer is het model onzeker?
• Wat is het effect als je aan knop X draait?

4) Koppel de uitkomst aan een beslissing

Voorbeelden:

• Als het model hogere mycotoxinerisico’s ziet, pas je de grondstofmix aan.
• Als de vraag in een exportmarkt daalt, stuur je productmix en verpakking bij.

5) Borging: van pilot naar routine

• Werk met een maandritme: meten → verbeteren → opschalen.
• Leg vast wie beslist als model en praktijk verschillen.

AI is geen IT-project. Het is bedrijfsvoering met betere voorspelbaarheid.

Veelgestelde vragen die ik nu vaak krijg

Helpt AI ook als je productie niet mag groeien?

Ja. Als groei fysiek of politiek begrensd is, wordt efficiëntie de strategie. AI verhoogt output per input (voer, energie, arbeid, land) en verhoogt de waarde door betere kwaliteit en segmentatie.

Is dit alleen voor grote spelers?

Nee, maar grote spelers hebben vaak makkelijker toegang tot data. Voor kleinere bedrijven werkt het via:

• coöperaties die data bundelen
• ketenprojecten met verwerkers
• modulaire tools (bijv. voor opbrengstvoorspelling, voeradvies, klimaatsturing)

Waar begin je in België/Nederland het best?

Met processen die vaak terugkomen en veel data hebben:

• opbrengstvoorspelling in akkerbouw en groente
• melk- en kwaliteitsvoorspelling in zuivel
• klimaat/gezondheid/voer in varkens en pluimvee

Europa wint niet op volume, wel op slimme waarde

De boodschap uit de vooruitzichten richting 2035 is ongemakkelijk, maar bruikbaar: Europa blijft sterk, alleen groeit de wereld sneller. Dat betekent dat we slimmer moeten produceren en slimmer moeten verkopen.

AI is daarbij geen luxe. Het is de manier om onder Europese randvoorwaarden toch competitief te blijven: minder verspilling, beter sturen op kwaliteit, sneller reageren op marktbewegingen en geopolitieke schokken.

Als je in 2026 één strategische keuze wilt maken, maak het dan deze: bouw voorspelbaarheid in je keten. Begin klein, bewijs waarde, schaal op. De vraag die daarna overblijft is simpel en scherp: welke beslissing in jouw bedrijf zou direct beter worden als je 10% beter kon voorspellen?