AI maakt voedingsbedrijven extra overnameklaar in 2026

De Nederlandse voedingsindustrie is groot—zó groot dat ze in 2025 bijna een kwart van de totale industriële productiewaarde vertegenwoordigt. ABN Amro zet er een concreet getal op: €114 miljard productiewaarde. En misschien nog belangrijker voor ondernemers: de sector groeit stabiel (ABN Amro verwacht +1,5% volumegroei in 2025, gevolgd door +0,5% in 2026 en +1% in 2027). Dat stabiele groeiprofiel maakt voedingsmiddelenbedrijven aantrekkelijk voor overnames.

Maar hier zit een tweede laag onder—zeker relevant voor onze reeks “AI in Landbouw en Voedselproductie”. In een markt waar kopers op zoek zijn naar zekerheid en schaal, wordt operationele voorspelbaarheid een harde waarde. En precies daar kan AI het verschil maken: van betere vraagvoorspelling tot minder verspilling, van nauwkeuriger kwaliteitscontrole tot slimmer energiegebruik.

Ik zie het in gesprekken met productiebedrijven steeds terug: wie in 2026-2027 een sterke positie wil—als koper, als verkoper of als bedrijf dat zelfstandig wil doorgroeien—moet niet alleen naar omzetgroei kijken. De winnaars sturen op data, marges en leverbetrouwbaarheid. AI is dan geen “IT-project”, maar een manier om de business aantoonbaar robuuster te maken.

Waarom voedingsbedrijven nu zo aantrekkelijk zijn voor overnames

Voedingsbedrijven zijn overnamekandidaten omdat vraag relatief stabiel is en schaal loont. Dat is de kern. Eten en drinken blijven basisbehoeften, en zelfs wanneer consumenten prijsbewuster worden, blijft er volume. ABN Amro benoemt daarnaast dat de vraag in Nederland dit jaar toenam door stijgende koopkracht, vooral zichtbaar in het supermarktkanaal.

Stabiliteit is het nieuwe goud

Voor investeerders en strategische kopers telt één vraag: hoe voorspelbaar is de cashflow? Voedingsmiddelen scoren daar vaak beter dan sectoren die afhankelijk zijn van cyclische investeringen.

Wat daar in 2025-2027 bij komt:

• Normaliserende voedselinflatie na jaren van hoge prijsstijgingen.
• Een lichte afkoeling in 2026, met verwachting van hernieuwde aantrekking in 2027.
• Een sector met veel deelmarkten (zuivel, aardappelverwerking, dranken, convenience), waardoor kopers gericht kunnen bouwen.

Schaal en professionalisering trekken kapitaal aan

Veel voedingsbedrijven hebben een gezonde marktpositie, maar zitten op een grens: te groot om “op gevoel” te sturen, te klein om alle optimalisatie vanzelf mee te nemen. Overnames zijn dan vaak een versneller voor:

• schaalvoordelen in inkoop en logistiek,
• standaardisatie van processen,
• internationale verkoopkanalen,
• investeringen in automatisering.

En daar schuift AI heel logisch tussen: AI is een professionaliseringsversneller die zowel kopers als verkopers helpt om waarde zichtbaar te maken.

De AI-factor: waarom data de overnamewaarde verhoogt

AI verhoogt overnamewaarde omdat het marges verbetert én risico’s meetbaar verlaagt. In due diligence draait het namelijk niet alleen om omzet, maar om bewijs: kan dit bedrijf stabiel leveren, stabiel produceren en stabiel verdienen?

Waar kopers echt naar kijken (en waar AI helpt)

Bij overnames in food zie je vaak dezelfde pijnpunten terug. AI is geen wondermiddel, maar wel een praktische toolset.

1. Vraag- en productieplanning

   • AI-forecasting combineert historische afzet, promotiekalenders, seizoensinvloeden en externe signalen.
   • Resultaat: minder noodproductie, minder stock-outs, minder afschrijvingen.

2. Kwaliteitscontrole en voedselveiligheid

   • Computer vision kan afwijkingen detecteren (kleur, vorm, verpakking, seal).
   • Anomaliedetectie in procesdata kan afwijkingen vroeg signaleren.
   • Resultaat: minder recalls, minder klachten, consistentere output.

3. Energie- en waterverbruik

   • AI kan verbruikspatronen voorspellen en optimaliseren op basis van batches, reinigingscycli en bezetting.
   • Resultaat: lagere kosten per ton product en betere ESG-prestaties.

4. Verspilling en yield

   • In veel processen is “verlies” geen vast gegeven maar een combinatie van instellingen, grondstofkwaliteit en operator-keuzes.
   • AI helpt correlaties vinden die mensen missen.
   • Resultaat: hogere yield en minder afvalstromen.

Snippet om te onthouden: een voedingsbedrijf met sterke data en voorspelbare KPI’s is eenvoudiger te financieren en eenvoudiger te integreren.

Concreet voorbeeld: aardappelverwerking en variabele grondstofkwaliteit

Neem aardappelverwerking (frites, flakes, koelvers). De input varieert: drogestofgehalte, suiker, maatverdeling, bewaarcondities. Traditioneel wordt veel kennis in hoofden opgeslagen—maar bij groei of overname is dat kwetsbaar.

AI kan hier praktisch helpen door:

• het koppelen van inname-data aan procesinstellingen,
• het voorspellen van bak- of kleurafwijkingen,
• het optimaliseren van snij- en bakparameters per partij.

Het effect: minder uitval, minder energie per batch, constantere kwaliteit. En dat is precies waar kopers voor betalen: herhaalbare prestaties.

AI in de keten: van boer tot bord (en waarom België meeprofiteert)

De grootste AI-winst zit vaak tussen bedrijven in, niet binnen één bedrijf. Zeker in de Lage Landen zijn ketens sterk verweven: Nederlandse verwerkers werken met Belgische telers, Belgische logistiek, Benelux-retail en Europese export.

Precisielandbouw als basis voor stabielere fabrieksoutput

In onze serie over AI in landbouw zien we één rode draad: variatie in het veld wordt variatie in de fabriek. Als je upstream beter stuurt, wordt downstream voorspelbaarder.

AI-toepassingen die hier direct impact hebben:

• Opbrengstvoorspelling op perceelniveau (planning van capaciteit en contracten)
• Ziekte- en stressdetectie via satelliet/dronebeelden (kwaliteit en volumes stabiliseren)
• Optimalisatie van bemesting en irrigatie (minder schommelingen in grondstofeigenschappen)

Voor Belgische spelers is dit extra relevant: de Belgische agrofood-sector is exportgericht en werkt vaak met strakke marges. AI die variatie reduceert, is dan geen luxe maar margebehoud.

Supply chain AI: kortere doorlooptijden, minder derving

In food is tijd letterlijk geld. Denk aan vers, gekoeld, of producten met strakke THT.

Praktische AI-use-cases in supply chain:

• dynamische veiligheidsvoorraden per SKU,
• routeoptimalisatie met temperatuur- en tijdvensters,
• voorspelling van retourstromen en derving,
• betere afstemming tussen promoties en productie.

Wie dit op orde heeft, wordt aantrekkelijker—ook omdat integratie na een overname makkelijker wordt.

Wat je in 90 dagen kunt doen om ‘AI-ready’ te worden

AI-ready worden is vooral: je processen en data op orde brengen en één use-case kiezen die geld oplevert. Veel bedrijven willen “iets met AI”, maar starten te breed. Ik raad het omgekeerde aan: klein beginnen, hard meten.

Stap 1: Kies één KPI die iedereen belangrijk vindt

Goede kandidaten in voedingsproductie:

• yield (% bruikbare output)
• afval/derving (kg of €)
• energie per ton
• klachten per miljoen verpakkingen
• OTIF (On Time In Full)

Stap 2: Maak je data bruikbaar (niet perfect)

Je hebt vaak al genoeg:

• ERP-orders en voorraad
• batchregistratie
• sensordata (temperatuur, druk, flow)
• kwaliteitsmetingen (lab, inline)

Belangrijker dan perfectie is consistentie: dezelfde definities, dezelfde tijdstempels, dezelfde productcodes.

Stap 3: Bouw een pilot die binnen 6-8 weken waarde laat zien

Voorbeelden van snelle pilots:

• forecasting voor 20 kern-SKU’s
• visioncontrole op één verpakkingslijn
• anomaly alerts op één kritische processtap

Meet vooraf en achteraf. Zonder baseline geen businesscase.

Stap 4: Regel governance vóór je opschaalt

Zodra AI beslissingen beïnvloedt, wil je afspraken:

• wie is eigenaar van het model?
• hoe wordt het model geüpdatet?
• wat doen operators bij een alert?
• hoe borg je voedselveiligheid en traceerbaarheid?

Dit klinkt saai, maar dit is precies wat een overnamepartij graag wil zien: controle.

Veelgestelde vragen die ik krijg (en mijn antwoorden)

“Is AI vooral interessant voor grote multinationals?”

Nee. Juist middelgrote voedingsbedrijven winnen veel omdat ze vaak duidelijke processen hebben, maar nog veel handwerk in planning en kwaliteitscontrole. Eén slimme toepassing kan al snel structureel geld vrijmaken.

“Moet ik eerst alles automatiseren voordat AI kan werken?”

Niet per se. AI werkt vaak prima met bestaande data. Automatisering helpt vooral bij opschalen, maar een pilot kan vaak met wat er al is.

“Wat als we straks worden overgenomen—heeft AI dan nog zin?”

Juist dan. AI maakt prestaties aantoonbaar, verkleint afhankelijkheid van sleutelpersonen en maakt integratie met een nieuwe eigenaar eenvoudiger.

De echte boodschap achter ‘aantrekkelijk voor overname’

ABN Amro’s analyse over stabiele volumegroei bevestigt wat je op de werkvloer al voelt: food blijft draaien. Zeker richting 2026-2027 is het logisch dat investeerders en strategische kopers naar de sector blijven kijken.

Maar overname-aantrekkelijkheid is geen loterij. Je kunt eraan bouwen. Mijn standpunt: bedrijven die nú AI inzetten voor voorspelbaarheid, kwaliteit en efficiëntie, verhogen niet alleen hun winst—ze verhogen hun strategische opties. Dat kan betekenen: makkelijker groeien, goedkoper financieren, of aantrekkelijker zijn voor een koper op het moment dat jij het wilt.

Werk je in landbouw, verwerking of logistiek in België of de Benelux, dan is dit een goed moment om één vraag hard te stellen: welke beslissingen nemen we vandaag nog op onderbuik, terwijl de data er al is?