ZuivelNL-contributie stabiel: AI maakt je planning scherper

Op 11-12-2025 besloot ZuivelNL de contributie voor 2026 ongewijzigd te houden, terwijl de organisatie tegelijk rekent op 2% minder melkaanvoer dan in 2025. Dat klinkt als “business as usual”, maar ik zie er vooral één boodschap in: de sector leunt steeds zwaarder op data om koers te houden.

Want wie naar de begroting kijkt, ziet waar het geld naartoe gaat: Data & Instrumenten is met €3,7 miljoen de grootste kostenpost. Denk aan de KringloopWijzer (€1,6 miljoen) en KoeMonitor (€1,2 miljoen). Dat is geen administratief bijproduct meer; het is de motor van beleid, ketenafspraken en – steeds vaker – je vergunning- en verdienmodel.

In deze editie van onze reeks “AI in Landbouw en Voedselproductie” vertaal ik dit nieuws naar de praktijk: wat betekent een stabiele contributie in een krimpende aanvoer voor melkveehouders en zuivelverwerkers, en hoe kunnen AI, predictive analytics en slimme dashboards helpen om niet achteraf te verklaren, maar vooraf te sturen?

Wat betekent ‘contributie blijft gelijk’ als de melkaanvoer daalt?

Een gelijkblijvende contributie klinkt geruststellend, maar economisch gezien verschuift de druk. Als de totale melkaanvoer daalt, moet dezelfde organisatie-inspanning (instrumenten, onderzoek, ketenprogramma’s) over minder volume worden “terugverdiend” in termen van impact per kilo melk. De realiteit? Efficiëntie en aantoonbaarheid worden belangrijker.

Concreet: melkveehouders betalen in 2026 €0,055 per 100 kg geleverde melk, en zuivelondernemingen €0,025 per 100 kg verwerkte melk. Daarnaast is er onder meer een bijdrage van €80,33 per melkveehouder voor KoeMonitor. ZuivelNL begroot €11,2 miljoen aan activiteiten, met een positief saldo van €366.000, en dekt €2,2 miljoen aan lasten uit eerdere onderzoeksopdrachten via een bestemmingsreserve.

Dat laatste is relevant: het laat zien dat sectorbrede innovatie vaak meerjarig is. En precies daarom is AI zo interessant. AI helpt je niet alleen “nu” optimaliseren, maar vooral: scenario’s doorrekenen voor de komende 6–24 maanden. Dat is de horizon waarop regels, melkprijzen, emissie-eisen en voerstrategieën elkaar beginnen te bijten.

Waarom ‘Data & Instrumenten’ nu de grootste post is

De kern: wie wil sturen op diergezondheid, emissies, kringlooplandbouw en duurzaamheid, heeft meetbare indicatoren nodig. De sector investeert daarom fors in dataplatformen en instrumenten. Ik ben daar ronduit voorstander van—met één voorwaarde: data moeten leiden tot beslissingen die op het erf voelbaar zijn.

KringloopWijzer en KoeMonitor: van rapport naar stuurmiddel

De KringloopWijzer en KoeMonitor worden in veel bedrijven nog ervaren als “verplichte kost”. Maar dezelfde datasets kunnen, mits goed ontsloten, juist een vroegwaarschuwingssysteem worden:

• Afwijkingen in ruwvoerkwaliteit → voorspellen impact op melkproductie en ureum
• Trends in celgetal/klinische mastitis → voorspellen behandelkosten en productieverlies
• Voeropname, herkauwactiviteit, liggedrag → voorspellen gezondheidsproblemen vóór de melkput het verraadt

AI maakt hier het verschil door patronen te herkennen die een mens simpelweg mist in Excel.

AI in de zuivelketen werkt vooral als ‘frictieverwijderaar’

De beste AI-toepassingen in melkveehouderij zijn vaak niet spectaculair, maar wel winstgevend. Denk aan:

1. Automatische datakoppelingen (melkrobot, voercomputer, managementsysteem, dierenartsgegevens)
2. Anomaliedetectie (wat wijkt af t.o.v. jouw eigen normaal?)
3. Voorspellende modellen (wat gebeurt er over 2 weken als je niets doet?)

Dat is precies de lijn die je ook in de ZuivelNL-begroting terugziet: investeren in instrumenten die breed inzetbaar zijn, zodat ketenafspraken niet op aannames leunen.

AI-gestuurde scenario’s: zo maak je melkaanvoerkrimp hanteerbaar

Als ZuivelNL een daling van 2% verwacht, is dat voor individuele bedrijven geen vast gegeven. Jouw aanvoer kan stijgen, dalen of stabiel blijven. De uitdaging: je moet beslissingen nemen (voercontracten, jongvee-opfok, investeringen) terwijl je pas later weet hoe 2026 echt uitpakt.

Praktisch: 3 scenario’s die je wél kunt doorrekenen

Met relatief eenvoudige predictive analytics kun je drie scenario’s bouwen die in de praktijk werken:

• Basis-scenario: gemiddeld jaar, huidige rantsoenen en bezetting
• Stress-scenario: lagere ruwvoerkwaliteit + hogere voerkosten + meer gezondheidsdruk
• Kans-scenario: betere voerbenutting + scherpere selectie + minder uitval

Per scenario reken je door:

• kg melk/koe/dag en vet/eiwit-opbrengst
• voerkosten per 100 kg melk
• verwachte dierdagdoseringen/gezondheidskosten
• mest- en emissie-indicatoren die relevant zijn voor doelsturing

AI hoeft hier niet meteen “deep learning” te zijn. Vaak is een combinatie van tijdreeksanalyse (seizoenspatronen) en machine learning (relaties tussen voer, gezondheid en productie) al genoeg om betere keuzes te maken.

Van ketendata naar erfbeslissingen

Het interessante is dat branche-instrumenten (zoals KringloopWijzer-data) ketenbreed consistent zijn. Dat maakt benchmarking eerlijker. Maar de winst zit pas echt in bedrijfsspecifieke modellen:

• Jouw staltype, jouw ruwvoer, jouw management
• Jouw historie in celgetal, klauwproblemen, vruchtbaarheid
• Jouw arbeidspieken (zeker in de winterperiode rond 21-12-2025: plannen, onderhoud, jaarafsluiting)

Wie in december zijn 2026-plan maakt, doet er goed aan om niet alleen “vorig jaar +2%” te spelen, maar modelmatig te onderbouwen wat de bandbreedte is.

Onderzoek, innovatie en ‘juridisch bruikbare data’: waarom dit het echte pijnpunt is

ZuivelNL begroot onder Onderzoek en Innovatie €1,4 miljoen, waaronder ruim €700.000 voor onderzoek binnen de Duurzame Zuivelketen en €300.000 voor innovatieonderzoek rond emissievermindering. Een opvallend element: het juridisch bruikbaar maken van management-, monitorings- en bedrijfsdata.

Daar zit de spanning waar veel melkveehouders nu tegenaan lopen: data is er genoeg, maar is het ook bewijs?

Wanneer is data ‘hard’ genoeg?

Voor doelsturing, vergunningen en ketenprogramma’s moet data:

• traceerbaar zijn (waar komt het vandaan?)
• consistent zijn (zelfde definities, zelfde meetmethodes)
• auditbaar zijn (achteraf te controleren)

AI kan helpen met kwaliteitscontroles (bijv. ontbrekende waarden, onlogische pieken), maar het lost governance niet vanzelf op. Mijn standpunt: begin bij datakwaliteit en eigenaarschap, pas daarna ga je voorspellen.

Een werkbaar datamodel voor de praktijk

Als je vandaag start, mik dan op een “minimaal bruikbaar” model:

1. Eén waarheid per kerngetal (bijv. melkproductie uit één bron, niet drie)
2. Dagelijks geautomatiseerd inladen (handmatige exports slopen discipline)
3. Beslisregels: wat doe je als een KPI afwijkt?

Zonder stap 3 krijg je mooie grafieken en nul resultaat.

Diergezondheid en dierenwelzijn: AI als vroegsignalering

Binnen Diergezondheid en Dierenwelzijn is circa €940.000 begroot, waaronder €467.000 voor de routekaart naar een dierwaardiger en toekomstbestendige melkveehouderij. Dierwaardigheid is geen marketingterm meer; het wordt steeds vaker een harde randvoorwaarde in afzet en maatschappelijke acceptatie.

Concreet voordeel: minder uitval, minder antibiotica, minder kosten

AI-toepassingen die ik in de praktijk het vaakst zie renderen:

• Detectie van kreupelheid via looplijnen/camera’s: eerder ingrijpen, minder productieverlies
• Mastitis-voorspelling via melkgeleidingsdata: gerichter behandelen
• Hittestress-voorspelling (ook relevant bij onverwachte warme periodes in het voorjaar): ventilatie en voerstrategie op tijd aanpassen

De winst is dubbel: je verbetert welzijn én je verdienvermogen. En dat sluit precies aan bij de intentie achter de ZuivelNL-investeringen.

Wat kun je morgen doen? Een kort actieplan voor 2026

Wie AI in de melkveehouderij serieus wil inzetten, hoeft niet meteen een groot IT-project te starten. Dit werkt wél:

1. Kies één doel dat geld én rust oplevert: voerefficiëntie, celgetal, vruchtbaarheid of uitval.
2. Breng je databronnen in kaart: melkrobot, tankdata, voer, dierenarts, klauwbekapper, weerdata.
3. Bouw een simpel dashboard met 5–8 KPI’s die je wekelijks bespreekt.
4. Voeg één voorspellende laag toe: bijvoorbeeld “risico op mastitis komende 7 dagen”.
5. Leg vast wat je doet bij rood/oranje/groen. Anders blijft het kijken.

Een handige vuistregel: als een model geen concrete actie triggert, is het geen managementtool maar een rapport.

Waar dit heen gaat in 2026: stabiele bijdrage, hogere verwachtingen

Dat ZuivelNL de contributie gelijk houdt, is prettig voor kostenbeheersing. Maar de onderliggende beweging is duidelijker: de sector betaalt steeds meer voor datagedreven sturing, omdat de marge op aannames verdwijnt.

Mijn verwachting voor 2026: organisaties en zuivelverwerkers gaan scherper vragen om real-time, betrouwbare indicatoren over emissies, diergezondheid en kringloopprestaties. Melkveehouders die nu al investeren in een nuchtere AI-aanpak—klein beginnen, strak organiseren—hebben straks minder gedoe en meer onderhandelingsruimte.

Wil je weten waar jouw bedrijf het snelst winst pakt met AI en predictive analytics (zonder dat het een IT-moeras wordt)? Dan is de beste eerste stap: kies één proces dat elke week terugkomt en maak het meetbaar.

Welke KPI zou jij in 2026 het liefst “vóór” willen zien aankomen in plaats van achteraf te verklaren?