Minder EU-rapportage? Juist nú loont AI in de veehouderij

Op 10-12-2025 presenteerde de Europese Commissie een pakket om milieuregels te vereenvoudigen. De kern voor veel veehouders: minder rapportageverplichtingen onder de regels voor industriële emissies. Dat klinkt als “eindelijk wat minder papierwerk”, en dat is het ook. Maar er zit nog iets onder.

De meeste bedrijven gebruiken rapportage nu vooral als verplichting: gegevens verzamelen omdat het moet. Als een deel van die druk wegvalt, ontstaat ruimte om data weer te behandelen als stuurinformatie. Precies daar past AI in landbouw en voedselproductie: niet om extra administratie te creëren, maar om met minder gedoe beter te sturen op diergezondheid, voer, water, energie en emissies.

De realiteit? Minder rapportage betekent niet minder verwachtingen. Afnemers, banken, ketenprogramma’s en vergunningstrajecten blijven vragen om aantoonbaarheid. Het verschil is dat je straks meer vrijheid hebt om zélf te kiezen hoe je meet, hoe vaak, en met welke bron. En dat is een kans om het slim te organiseren.

Wat stelt de Europese Commissie precies voor?

De voorstellen draaien om het verlichten van administratieve lasten in de veehouderij, zonder de milieudoelen overboord te gooien.

Concreet bevat het pakket (voor zover relevant voor veehouderij) drie punten die ik in de praktijk vaak terug hoor op het erf:

1. Biologische pluimveebedrijven zouden worden uitgezonderd van regels voor industriële emissies, vergelijkbaar met hoe dat al geldt voor biologische varkensbedrijven.
2. Veehouders zouden worden vrijgesteld van rapportage over het gebruik van water, energie en grondstoffen binnen het kader van industriële emissieregels.
3. Ook het verplicht rapporteren over afvoer van afvalstoffen, lozing in water, productieomvang en bedrijfsuren zou vervallen, mits lidstaten die gegevens via andere databronnen alsnog verzamelen.

De Commissie schat dat 38.000 varkens- en pluimveebedrijven in Europa hiervan kunnen profiteren. Daarnaast wordt genoemd dat vereenvoudiging gemiddeld €1.852 per bedrijf per jaar kan schelen.

Minder formulieren invullen is winst. Maar de échte winst zit in wat je met die vrijgekomen uren doet.

Minder rapportage is geen minder controle (en dat is prima)

Een misverstand dat ik vaak zie: “Als de rapportageplicht omlaag gaat, dan is het dossier minder belangrijk.” Dat is te kort door de bocht.

Verwachtingen schuiven van overheid naar keten

Ook als wettelijke rapportage afneemt, blijven er drie ‘vraagstellers’ die data willen zien:

• Afnemers en ketenprogramma’s (kwaliteit, antibioticabeleid, dierenwelzijn, CO₂-footprint, herkomst)
• Financiers en verzekeraars (risicoprofiel, bedrijfscontinuïteit, compliance)
• Vergunningverlening en gebiedsprocessen (natuur, water, emissies; vaak met regionale nuances)

De vraag verschuift dus: niet “heb je het formulier ingevuld?”, maar “kun je aantonen dat je grip hebt?”

Vrijheid om het slim te doen

De Europese Commissie wil dat lidstaten veel data “op een andere manier” verzamelen, bijvoorbeeld via standaard landbouwanalyses en bestaande databronnen. Dat opent de deur voor bedrijven om intern over te stappen van losse Excelletjes naar een datastroom die automatisch ontstaat uit sensoren, managementsystemen en bedrijfsprocessen.

En precies daar wordt AI praktisch.

Waar AI direct waarde toevoegt op een veehouderijbedrijf

AI in de veehouderij werkt het best als je het heel nuchter bekijkt: minder handwerk, eerder signaleren, en strakker bijsturen. Niet “AI om AI”, maar AI als extra paar ogen.

1) Diergezondheid: van reactief naar voorspellend

AI-modellen herkennen patronen die je als mens pas later ziet:

• Activiteit en gedrag (onrust, minder vreten, afwijkende looplijnen)
• Herkenning van hoesten/geluid in stal (pluimvee en varkens)
• Thermische beelden (koorts-indicaties, stress)
• Voer- en drinkgedrag (vroeg signaal voor ziekte of comfortproblemen)

In de winterperiode (nu, december) zie je bijvoorbeeld vaker druk op ventilatie en luchtkwaliteit door gesloten stallen. AI die continu gedrag en klimaat koppelt, helpt om sneller te zien wanneer de stal “net verkeerd” staat.

2) Voeroptimalisatie: minder verspilling, stabielere resultaten

Voer is vaak de grootste kostenpost. AI helpt op twee manieren:

• Rantsoen- en voerschema’s optimaliseren op basis van groei, voeropname, temperatuur en genetica
• Detectie van afwijkingen (bijv. plots lagere voeropname in één afdeling)

Het voordeel: niet alleen betere voederconversie, maar ook minder pieken in emissies door stabielere mest- en stalprocessen.

3) Water en energie: meten zonder extra administratie

Ironisch genoeg kan minder verplichte rapportage ertoe leiden dat bedrijven minder meten. Dat is zonde, want water- en energie-efficiëntie zijn juist plekken waar snel geld te verdienen valt.

AI maakt het laagdrempelig:

• Slimme meters + AI-detectie van lekken (water) en sluipverbruik (energie)
• Ventilatie-aansturing op basis van klimaat, dierbezetting en voorspelde weersinvloed
• Predictive maintenance op motoren en ventilatoren (minder stilstand, minder piekverbruik)

Wie dit goed inricht, kan intern wél sturen, zónder dat iemand wekelijks cijfers hoeft over te tikken.

4) Emissies en milieu: doelsturing vraagt betere data

De discussie in Nederland en België beweegt al een tijd richting doelsturing: niet alleen “welke techniek staat er”, maar “welke prestatie lever je”. Als de formele EU-rapportage lichter wordt, blijft doelsturing in de praktijk relevant, zeker rond ammoniak en stikstof.

AI helpt door:

• Staldata (klimaat, bezetting, voer) te vertalen naar operationele KPI’s
• Scenario’s door te rekenen: wat doet een aanpassing in voer of ventilatie met uitstoot?
• Snelle onderbouwing bij gesprekken met adviseurs, ketenpartners of vergunningverleners

Praktisch: zo maak je van ‘minder regels’ een beter datasysteem

Minder verplichting is hét moment om je datastructuur opnieuw neer te zetten. Dit werkt in de praktijk.

Stap 1: Kies één “bron van waarheid”

Beslis waar je kerngegevens landen:

• een managementsysteem (varken/pluimvee)
• een dataplatform (koppelingen met sensoren)
• of een eenvoudige BI-dashboardlaag

Belangrijker dan het merk: één plek waar je cijfers kloppen.

Stap 2: Automatiseer dataverzameling (niet de rapportage)

Automatiseer eerst de meting, daarna pas de rapportage.

• Slimme water- en energiemeters
• Klimaatsensoren
• Voer- en drinklijnen met logging
• Camera/geluidsanalyse waar het rendeert

Als data automatisch binnenkomen, volgt rapportage later bijna vanzelf.

Stap 3: Definieer 6 KPI’s die je wél wekelijks wilt zien

Ik adviseer vaak om het klein te houden. Denk aan:

1. Uitval en afwijkende groei per afdeling
2. Voeropname versus norm
3. Wateropname per dierplaats (afwijkingssignalen)
4. Energie per ronde/maand
5. Klimaat: uren buiten comfortzone
6. Medicatie/antibiotica-incidenten en oorzaken

Dit zijn KPI’s die zowel operationeel als richting afnemer/financier bruikbaar zijn.

Stap 4: Zet AI in als ‘alarm’, niet als black box

AI moet niet mysterieus voelen. Begin met simpele toepassingen:

• afwijkingen detecteren (anomalies)
• waarschuwingen met duidelijke reden (“waterpiek in afdeling 3 sinds 02:00”)
• trendanalyses per ronde

Pas daarna ga je naar voorspellende modellen en optimalisatie.

Wat betekent dit voor kringlooplandbouw en duurzaamheid?

Kringlooplandbouw draait om minder verliezen: nutriënten, energie, water, voer. AI maakt kringlooplandbouw concreet, omdat je verliezen meetbaar maakt en terugbrengt tot dagelijkse keuzes.

Voorbeelden die ik vaak het meest overtuigend vind:

• Mestkwaliteit en voer: met betere voersturing stabiliseer je meststromen en beperk je piekbelasting.
• Reststromen en bijproducten: AI kan helpen om rantsoenen te optimaliseren met wisselende samenstelling (denk aan bijproducten), zonder prestatiedip.
• Minder verspilling: vroegtijdige ziekteherkenning verlaagt uitval; dat is óók voedselverlies reduceren.

De paradox is dat minder verplichte rapportage je ruimte geeft om méér impact te maken op duurzaamheid—mits je de data slim inzet.

Veelgestelde vragen die nu opkomen (en eerlijke antwoorden)

Wordt AI niet gewoon “weer een systeem erbij”?

Dat risico is reëel. Daarom is de volgorde belangrijk: eerst één bron van waarheid, dan koppelingen, dan pas AI. Als je begint met een losse AI-tool zonder datastandaard, groeit de rommel.

Heb ik genoeg data op mijn bedrijf?

Meestal wel. Voer- en waterdata, ronde-resultaten, klimaatinstellingen: dat is al veel. AI kan starten met historische data en eenvoudige sensoren. Je hoeft niet meteen een stal vol camera’s.

Is dit vooral interessant voor grote bedrijven?

Grotere bedrijven verdienen sneller terug, maar juist middelgrote bedrijven hebben vaak het meeste voordeel van minder tijdverlies en snellere signalering. Als één persoon veel taken stapelt, is AI een directe ontlasting.

Wat je nu al kunt doen (december-checklist)

December is vaak een maand van afronden, onderhoud en plannen. Handig moment om dit klaar te zetten voor 2026.

• Maak een lijst van je huidige rapportages: wat kost tijd en wat levert sturing op?
• Kies 1 proces om te automatiseren (watermeting is vaak de snelste winst).
• Plan een “datakoppelingen-sessie” met je leverancier/adviseur: welke systemen praten al met elkaar?
• Definieer 2 alarmsignalen die je in Q1 wil zien (bijv. waterpiek, voeropname-dip).

Als je daardoor wekelijks één uur wint én sneller problemen ziet, heb je je businesscase al bijna te pakken.

Minder rapportage is ruimte om slimmer te boeren

De Europese Commissie wil de rapportageplicht voor delen van de veehouderij versoepelen en schat een besparing van €1.852 per bedrijf per jaar. Die verlichting is welkom, zeker nu marges onder druk staan en de sector door blijft bewegen richting doelsturing en keteneisen.

Mijn standpunt: gebruik die vrijgekomen tijd niet om “minder te meten”, maar om beter te sturen met AI. Dan krijg je meer rust in de bedrijfsvoering, betere technische resultaten en een sterkere positie richting afnemers en financiers.

Welke keuze maak jij voor 2026: terug naar minder data, of naar minder gedoe met betere data?