AI tegen fragmentatie in de Europese zuivelketen

De Europese zuivelmarkt draait momenteel op een paradox: de melkaanvoer lijkt hoog, maar de grote zuivelondernemingen handelen alsof melk straks schaars wordt. Dat is geen paniekvoetbal. Het is een strategische reactie op een trend die steeds duidelijker wordt: Europa’s melkaanvoer krimpt structureel, terwijl fabrieken wél op capaciteit moeten blijven draaien.

In dat licht zijn de aangekondigde fusies — FrieslandCampina–Milcobel en Arla–DMK — makkelijker te begrijpen. Tom Booijink (Rabobank) noemt daarbij iets wat veel ketenpartijen voelen, maar zelden zo scherp uitspreken: de Europese zuivel is nog altijd erg gefragmenteerd. Veel coöperaties, veel datasilos, veel subketens. En juist dat is interessant voor deze serie AI in Landbouw en Voedselproductie, omdat fragmentatie in 2025 meestal neerkomt op één ding: informatie die niet op tijd, niet volledig of niet betrouwbaar door de keten stroomt.

De vraag is dus niet alleen: “wordt er gefuseerd?” De betere vraag is: hoe organiseer je een zuivelketen die met minder melk toch rendabel, transparant en wendbaar blijft? Mijn standpunt: zonder datagedreven samenwerking en AI-ondersteunde ketenoptimalisatie blijft het vooral pleisters plakken.

Waarom de Europese zuivel zo gefragmenteerd blijft

Fragmentatie is niet één probleem, maar een stapel kleine wrijvingen. Die wrijvingen kosten elke dag geld: in logistiek, in planning, in kwaliteitsverlies en in gemiste marktkansen.

De kern: veel spelers, veel varianten, weinig gedeelde taal

Europa kent historisch gezien:

• veel regionale zuivelcoöperaties en private verwerkers;
• uiteenlopende kwaliteits- en duurzaamheidseisen per afnemer;
• verschillende wet- en regelgeving per land (en soms per regio);
• meerdere IT-landschappen die langs elkaar heen werken.

Dat leidt tot een keten waarin beslissingen vaak lokaal geoptimaliseerd worden (“mijn fabriek”, “mijn route”, “mijn contract”), terwijl de winst juist op systeemniveau zit.

Krimpende melkaanvoer maakt fragmentatie duurder

Booijinks punt over krimpende melkaanvoer is cruciaal: als melk schaarser wordt, wordt inefficiëntie onbetaalbaar.

Concreet:

• fabrieken die niet vol draaien, hebben hogere kosten per kilo product;
• melkstromen worden langer en complexer (meer kilometers, meer overslag);
• concurrentie om melk neemt toe, met druk op uitbetalingsprijzen en ledenbinding.

Fusies zijn dan een logische reflex: schaal geeft toegang tot volume, markten en investeringsruimte. Maar schaal zonder integratie kan óók schaal van chaos worden.

Wat fusies wél oplossen (en wat niet)

Een fusie kan volume en marktmacht opleveren, maar lost informatie- en planningsproblemen niet automatisch op. Sterker: als je twee organisaties met verschillende processen en datadefinities samenvoegt, vergroot je in het begin vaak de ruis.

Win-win is mogelijk, maar alleen bij ketenintegratie

Een fusie kan voordelen bieden:

• betere benutting van verwerkingscapaciteit;
• sterkere onderhandelingspositie richting retail en industrie;
• meer ruimte voor R&D (bijv. eiwitfractionering, lactose, hoogwaardige ingrediënten);
• risicospreiding over producten en exportmarkten.

Maar in de dagelijkse praktijk ontstaat de winst pas als je dit goed organiseert:

• één voorspellingsproces (vraag/aanbod)
• één set KPI’s (servicegraad, waste, CO₂ per kg, marge per stroom)
• één “single source of truth” voor volumes, kwaliteit en contracten

Daar zit precies het haakje naar AI.

De blinde vlek: data blijft vaak in silo’s

Veel ketens hebben data genoeg (melkmetingen, tankdata, voergegevens, kwaliteitsanalyses, transport, fabrieksoutput), maar:

• data is niet gestandaardiseerd;
• data is niet realtime beschikbaar;
• data is niet gekoppeld aan besluitvorming.

Resultaat: planners plannen, kwaliteitsdiensten keuren, transporteurs rijden, sales verkoopt — maar niemand optimaliseert het geheel.

AI als lijm tussen boer, transport en fabriek

AI is vooral waardevol waar complexiteit en variatie hoog zijn — en dat is zuivel in een notendop. Zeker in België en de grensregio’s (Nederland–België–Duitsland) waar melkstromen en verwerking makkelijk over landsgrenzen bewegen.

1) AI-gedreven vraag- en aanbodvoorspelling

De eerste stap is simpel: beter voorspellen.

AI-modellen kunnen patronen combineren die mensen zelden integraal meenemen:

• seizoensinvloeden (winterrantsoenen, weidegang, feestdagen);
• weers- en grasgroeidata;
• voerprijzen en ruwvoerkwaliteit;
• historische melkstromen per regio;
• marktprijzen van boter, melkpoeder, kaas en wei.

Praktisch effect:

• minder “last minute” omplannen;
• minder noodproductie (bijv. poeder draaien omdat er te veel melk is);
• betere afstemming tussen verkoopcontracten en productiecapaciteit.

2) Logistieke optimalisatie: minder kilometers, meer zekerheid

Zuivel is logistiek gevoelig: temperatuur, tijdvensters, volumes, hygiëne, en variabele melkproductie per bedrijf.

AI kan hier op twee niveaus helpen:

1. Route-optimalisatie (dagelijks): slim combineren van ophaalpunten en fabrieksbestemmingen.
2. Netwerkoptimalisatie (strategisch): waar plaats je buffers, welke fabrieken specialiseert je, welke melkstromen horen waar?

Een concrete KPI die ik in projecten vaak als startpunt neem: kilometers per 1.000 liter. Als je die omlaag krijgt zonder serviceverlies, heb je meteen winst in brandstof, planning én CO₂.

3) Kwaliteit & productbestemming: “de juiste melk naar het juiste vat”

Niet alle melk is gelijk. Denk aan vet/eiwit, celgetal, vrij vetzuur, antibioticavrij status, of specifieke eisen voor kaas versus verse zuivel.

Met AI kun je:

• kwaliteit vroegtijdig voorspellen op basis van bedrijfs- en seizoensdata;
• melkstromen dynamisch toewijzen aan productlijnen met hoogste marge;
• afwijkingen sneller detecteren (minder afkeur, minder rework).

Snippet-waardige waarheid: marge in zuivel zit vaak niet in méér liters, maar in betere bestemming van dezelfde liters.

4) Marktanalyse en prijsstrategie: sneller reageren op volatiele markten

De sector leeft met prijsschommelingen. Rond feestdagen zie je soms onverwachte prijsdruk, terwijl bepaalde producten juist tijdelijk krap zijn.

AI-toepassingen die hier passen:

• scenario-modellen (“wat als melk 3% daalt in Q2?”);
• early warning op vraaguitval bij retail of foodservice;
• dynamische voorraadsturing (boter/poeder/kaas) op basis van marge en opslagkosten.

Voor Belgische zuivelbedrijven die exporteren (direct of via klanten) is dit extra relevant: wisselkoersen, energieprijzen en geopolitieke verstoringen werken door tot in de fabriek.

Wat betekent dit voor melkveehouders in België?

Voor boeren voelt “ketenfragmentatie” vaak als iets dat boven hun hoofd gebeurt. Toch bepaalt het indirect de melkprijs, de afzetzekerheid en de administratieve druk.

Minder melk, meer eisen: dat vraagt om slimmer sturen

Als verwerkers hun aanvoer willen “veiligstellen”, zie je vaker:

• contracten met extra voorwaarden (kwaliteit, duurzaamheid, leveringspatronen);
• beloningssystemen met toeslagen en malussen;
• grotere nadruk op voorspelbaarheid.

AI kan boeren juist helpen om aan die eisen te voldoen met minder gedoe:

• voorspellende modellen voor melkproductie per koppel;
• vroege signalen bij uiergezondheid/voerbenutting;
• automatische rapportage richting verwerker (minder handwerk).

Vertrouwen is het echte knelpunt

De praktijk is weerbarstig: boeren willen (terecht) weten wat er met hun data gebeurt.

Drie afspraken die ik als minimum zie voor succesvolle AI in de zuivelketen:

1. Datadoel helder: welke beslissing wordt beter van deze data?
2. Databezit en toestemming expliciet: wie mag wat, en hoe lang?
3. Waarde terug naar de bron: een boer levert data, maar krijgt ook inzichten en voordeel.

Zonder deze basis wordt AI een nieuw silo-systeem. Met deze basis wordt AI een samenwerkingstool.

Een praktisch stappenplan: van fragmentatie naar ketenregie

Je hoeft niet te starten met een groot AI-programma. Start met één ketenprobleem en maak het meetbaar.

Stap 1 — Kies één “pijn” die iedereen erkent

Goede kandidaten:

• te veel spoedritten/omplanningen in transport;
• wisselende fabrieksefficiëntie door onvoorspelbare volumes;
• kwaliteitsafkeur die te laat ontdekt wordt;
• voorraad die te hard oploopt in één productcategorie.

Stap 2 — Maak een dataminimum (niet perfect, wél bruikbaar)

Een werkbare set is vaak:

• melkaanvoer per dag per regio;
• kwaliteitsmetingen (minimaal vet/eiwit/celgetal);
• productiemix per fabriek;
• transportdata (routes, kilometers, tijdvensters);
• verkoopforecast per productgroep.

Stap 3 — Bouw een model dat beslissingen ondersteunt

Niet: “een dashboard om naar te kijken”. Wel: “een aanbeveling om op te handelen”.

Voorbeeldbeslissingen:

• welke routeplanning is vandaag het goedkoopst met servicegraad ≥ 98%?
• hoeveel melk sturen we morgen naar kaas vs. poeder bij gegeven marges?
• welke leveranciers hebben verhoogd risico op kwaliteitsafwijking volgende week?

Stap 4 — Meet, verbeter, schaal

Kies 3 KPI’s die iedereen begrijpt:

• kilometers per 1.000 liter
• afkeurpercentage / rework-uren
• marge per kg verwerkte melk (of per productstroom)

Als die verbeteren, is er draagvlak voor de volgende stap.

Waar dit in december 2025 om draait

De fusies die nu spelen laten zien dat de sector zich voorbereidt op een andere realiteit: minder melk, hogere kosten, strakkere regels en kritischer consumenten. Fragmentatie maakt die overgang duur en traag.

AI is geen doel op zich. Het is een manier om de keten weer bestuurbaar te maken: betere voorspellingen, slimmere logistiek, scherpere productbestemming en snellere marktreactie. En eerlijk: ik denk dat bedrijven die dit in 2026–2027 goed neerzetten, minder afhankelijk worden van “nog een fusie” om overeind te blijven.

Werk je in België aan zuivelverwerking, logistiek, coöperaties of agrifood-data? Dan is dit een goed moment om één vraag hardop te stellen: welk deel van onze keten sturen we nog op gevoel, terwijl de data al beschikbaar is?