AI maakt strengere voedselimportcontroles haalbaar

Op 09-12-2025 kondigde Brussel aan dat EU-lidstaten meer en vaker gaan controleren op de veiligheid en kwaliteit van geïmporteerd voedsel. Concreet: de Europese Commissie wil het aantal controles in herkomstlanden verdubbelen en verwacht dat lidstaten aan de grens 33% vaker controleren of producten aan de EU-eisen voldoen. Tegelijk komt er een taskforce en een opleidingsprogramma voor 500 extra controleurs.

Most bedrijven die met voedsel werken, lezen dit als “meer papierwerk en vertraging”. Ik kijk er anders naar. Dit is vooral een signaal dat de EU de lat gelijker wil leggen voor iedereen die op de Europese markt verkoopt—en dat is logisch. Europese boeren en verwerkers werken onder strenge regels rond bestrijdingsmiddelen, diergezondheid en dierenwelzijn. Als import daar niet aantoonbaar aan voldoet, krijg je niet alleen oneerlijke concurrentie, maar ook risico’s in de keten.

De realiteit? Extra controles zijn alleen vol te houden als we ze slimmer organiseren. En precies daar past deze aflevering in onze serie “AI in Landbouw en Voedselproductie”: AI kan de capaciteit van controles vergroten zonder dat havens en grensposten vastlopen. Niet door mensen te vervangen, maar door ze te richten op wat echt verdacht is.

Wat verandert er met de extra controle op invoer van voedsel?

De kern is helder: meer controlepunten, meer frequentie en meer zicht op herkomst. De Commissie wil niet alleen dat er aan de EU-grens meer checks plaatsvinden, maar ook dat de EU actiever toetst in landen van herkomst. Dat pakt twee problemen aan:

1. Risico verschuift naar voren in de keten (liever voorkomen dan achteraf terugroepen).
2. Gelijk speelveld: importproducten moeten aantoonbaar aan vergelijkbare kwaliteitseisen voldoen.

Waarom nu, zo vlak voor 2026?

December is ketentechnisch een “drukke maand”: piekvolumes, meer seizoensproducten, en strakke planningen in retail en foodservice. Juist dan zie je waar systemen knellen. Als je in 2026 structureel 33% meer grenscontroles doet, moet je de logistiek en de datahuishouding op orde hebben—anders krijg je wachttijden, hogere kosten en meer voedselverspilling.

En dat is meteen de brug naar AI: wie controleert zonder datagedreven selectie, controleert blind.

Waarom landbouw en voedselbedrijven dit serieus moeten nemen

Extra controles zijn niet alleen “iets van de NVWA” of de douane. Ze raken iedereen die importeert, verwerkt, verpakt of verkoopt. Drie effecten zie ik bijna altijd terug in de praktijk.

1) Doorlooptijd en planning worden minder voorspelbaar

Meer fysieke monstername en documentchecks betekenen: meer variatie in lead times. Voor verse stromen (groenten, fruit, vis, gekoelde ingrediënten) kan een paar uur extra al impact hebben op:

• houdbaarheid
• productkwaliteit
• orderbetrouwbaarheid
• koelketenkosten

2) Reputatierisico stijgt, óók als jij “alleen maar” inkopt

Als er een partij wordt afgekeurd wegens residuen of etikettering, dan kijkt de keten naar boven én naar beneden. Retailers willen bewijs. Verwerkers willen zekerheid. En consumenten vertrouwen je merk niet “een beetje”; ze vertrouwen je wel of niet.

3) Concurrentiedruk verschuift

De Commissie benoemt expliciet dat EU-boeren met strengere regels rond gewasbescherming zitten dan collega’s buiten de EU. Extra controles op bijvoorbeeld pesticideresiduen zijn bedoeld om die spanning te verminderen. Dat is gunstig voor het gelijk speelveld, maar het betekent ook dat importeurs en handelaren aantoonbaarheid moeten professionaliseren.

Hoe AI voedselcontroles sneller én scherper maakt

AI helpt vooral op één punt: risicogestuurd werken. Dus niet “meer mensen laten kijken naar meer pallets”, maar “de juiste pallets eruit halen”.

AI-toepassing 1: Risicoscoring per zending (prioriteren wat je controleert)

De meest directe winst is een model dat per zending een risicoscore berekent. Dat kan op basis van:

• herkomstland en regio
• productcategorie en seizoen
• historie van overtredingen (bedrijf/route/agent)
• certificaten en auditresultaten
• transportcondities (temperatuur, vertragingen)
• afwijkingen in documenten of labdata

Answer first: met risicoscoring kun je dezelfde controlecapaciteit inzetten met meer effect, omdat je controles concentreert waar de kans op non-compliance het hoogst is.

Belangrijk: dit is geen zwarte doos die “de waarheid” bepaalt. Het is een hulpmiddel om inspecteurs te ondersteunen met een onderbouwde selectie.

AI-toepassing 2: Documentanalyse die fouten sneller vindt

Een groot deel van importcontrole is papierwerk (of digitale varianten ervan): certificaten, facturen, analysereports, oorsprongsdocumenten. AI kan met OCR en taalmodellen:

• inconsistenties opsporen (bijv. partijcodes die niet matchen)
• ontbrekende velden signaleren
• verdachte formuleringen herkennen (copy-paste patronen)
• documenten automatisch vergelijken met eerdere zendingen

Dit klinkt saai, maar het is goud waard: de meeste vertraging zit in uitzoekwerk.

AI-toepassing 3: Slimmere monstername en labplanning

Als je vaker gaat bemonsteren, wordt labcapaciteit een bottleneck. AI kan helpen met:

• dynamische planning van labslots op basis van binnenkomende volumes
• clustering van vergelijkbare analyses (efficiënter batchen)
• voorspellen welke analysetypes pieken (bijv. residu-analyses rond bepaalde teelten)

Praktisch voordeel: minder wachttijd, minder koelopslag, minder risico op kwaliteitsverlies.

AI-toepassing 4: Traceerbaarheid die wél werkt onder stress

Traceerbaarheid is in veel organisaties nog te veel “Excel en hopen dat het klopt”. AI is hier niet magisch, maar wel nuttig:

• automatisch koppelen van interne batchnummers aan leverancierspartijen
• anomaly detection: afwijkende volumes, onverwachte herverpakkingen, onlogische routes
• snellere impactanalyse bij een afkeur of recall (welke klanten, welke batches, welke producten)

Snippet-waardige stelling: Traceerbaarheid is pas volwassen als je binnen 30 minuten kunt aantonen waar een partij vandaan komt, waar ze naartoe ging en welke producten ermee zijn gemaakt.

Zo bereid je je organisatie voor: 7 acties voor Q1 2026

Extra controles zijn aangekondigd; de vraag is hoe jij voorkomt dat het een permanente brandjesmodus wordt. Dit is wat ik in de praktijk het meeste zie werken.

1. Maak je importportfolio risicogestuurd. Rangschik leveranciers en productgroepen op voedselveiligheids- en compliance-risico.
2. Standaardiseer data per zending. Eén set verplichte velden (partijcode, oorsprong, certificaten, temperatuurdata) voorkomt zoeken achteraf.
3. Automatiseer documentchecks op ‘basisfouten’. Laat AI/regels eerst filteren; laat mensen beoordelen.
4. Zet KPI’s op doorlooptijd én kwaliteit. Bijvoorbeeld: tijd tot vrijgave, % zendingen met documentafwijking, labdoorlooptijd.
5. Bouw een ‘control tower’ lichtgewicht. Een dashboard met zendingstatus, risico, wachttijd en uitzonderingen is vaak genoeg.
6. Test je recall-proces met een oefening. Kies een willekeurige partij en simuleer een afkeur. Meet: hoe snel weet je impact?
7. Train teams op besluitvorming met AI-signalen. Het gaat niet om “AI snapt het”; het gaat om “wij nemen snellere, betere beslissingen”.

Veelgestelde vragen (zoals ze op de werkvloer gesteld worden)

Wordt voedsel door extra importcontroles duurder?

Waarschijnlijk stijgen kosten op twee plekken: administratie en vertraging. Met AI kun je die stijging dempen door selectie en afhandeling efficiënter te maken.

Gaan havens en grensposten vastlopen?

Dat risico bestaat als extra controles vooral “meer van hetzelfde” zijn. Het wordt beheersbaar als controles risicogestuurd zijn en data vooraf beter klopt.

Wat betekent dit voor Belgische voedselbedrijven?

België is sterk in verwerking en logistiek. Dat is een voordeel, maar ook een verantwoordelijkheid: wie veel importstromen bundelt, moet traceerbaarheid en compliance aantoonbaar hebben—zeker richting retail en exportmarkten.

Wat dit betekent voor AI in landbouw en voedselproductie

De discussie over voedselimport gaat vaak over politiek en handel. Terecht, maar de uitvoering is operationeel: in havens, op grensposten, in QA-afdelingen en labs. Als de EU inzet op meer controles, dan is de logische vervolgstap betere controles—en dat vraagt om data, automatisering en AI.

Mijn standpunt: organisaties die in 2026 winnen, zijn niet degenen die het hardst klagen over extra checks, maar degenen die hun keten zó inrichten dat ze controles zonder paniek kunnen absorberen. Dat is geen luxe. Dat wordt de nieuwe ondergrens.

Wil je weten waar je het snelst kunt beginnen—risicoscoring, documentautomatisering of traceerbaarheid? Kies één productstroom, maak hem meetbaar, en schaal daarna uit. Welke stroom zou jij als eerste aanpakken?