Minder melk tot 2035: zo helpt AI de zuivelketen

De Europese melkproductie ligt op een kantelpunt. Volgens een recente marktrapportage van Rabobank groeit de melkaanvoer in 2025 nog maar met 0,7%, en richting 2035 wordt een daling van ongeveer 5% verwacht. In landen als Nederland, België, Frankrijk en Italië rekent Rabobank zelfs op meer dan 1% daling per jaar. Voor Nederland wordt gesproken over 2,7 miljard kilo minder melk tussen 2025 en 2035.

Dat klinkt als “minder volume, dus minder drukte”. Maar de werkelijkheid is lastiger: zuivelverwerkers hebben de afgelopen jaren capaciteit bijgebouwd op basis van groei. Minder melk betekent dan niet automatisch minder kosten—het betekent onderbezetting, hogere kosten per liter en meer spanning op de hele keten.

Binnen onze serie AI in Landbouw en Voedselproductie kijk ik naar de praktische vraag: wat doe je met zo’n voorspelling? Mijn antwoord: behandel dit niet als een macrotrend waar je alleen maar naar kunt kijken, maar als een aanjager om je bedrijf en je keten datagedreven te maken. AI is daarbij geen speeltje, maar gereedschap.

Wat betekent 5% minder melk echt voor de keten?

5% daling klinkt overzichtelijk, maar keteneffecten zijn dat niet. Zuivel draait op schaal, planning en constante aanvoer. Zodra volumes structureel dalen, worden de “vaste” onderdelen in de keten relatief duur: fabriek, logistiek, kwaliteitscontrole, energiecontracten, onderhoud, personeel.

Onderbezetting: het stille kostenlek

De kern is simpel: als een fabriek is ontworpen voor X liter per dag en er komt structureel minder binnen, stijgen de kosten per verwerkte liter.

• Minder melk = minder efficiëntie in verwerking (lijnen draaien niet vol)
• Meer “lucht” in transport = duurdere logistiek per liter
• Meer druk op contracten = spanningen tussen boer, coöperatie en verwerker

In de praktijk zie je dan vaak reflexen: harder sturen op volume bij boeren die kunnen groeien, prijsdruk, of juist consolidatie (sluiten/samenvoegen van locaties). Dat is precies waar je als sector niet in wilt belanden: reactief, laat, en met veel frictie.

Waarom daling nu ineens logisch wordt

Rabobank wijst niet één magische oorzaak aan, maar het patroon is herkenbaar:

• Regelgeving en vergunningstrajecten (stikstof, waterkwaliteit, mest)
• Bedrijfsopvolging en uitstroom zonder opvolger
• Druk op ruimte: grond, natuurdoelen, woningbouw
• Diergezondheid en maatschappelijke eisen rond welzijn

Het gevolg: zelfs met gunstige omstandigheden (lage voerkosten, hoge melkprijs, geen droogte) blijft de groei in 2025 beperkt tot 0,7%. Dat is een signaal dat de rek eraf is.

AI als antwoord op krimp: van “meer koeien” naar “meer marge”

Als de totale melkplas krimpt, wordt optimalisatie belangrijker dan expansie. Dat vraagt om twee dingen: (1) scherper voorspellen wat er gaat gebeuren, en (2) sneller bijsturen in management en ketenplanning. AI helpt bij allebei.

1) AI-voorspellingen: melkaanvoer wordt een planningvariabele

Zuivelverwerking is planning. En planning wordt pas echt goed als je niet alleen terugkijkt, maar ook vooruitkijkt.

AI-modellen kunnen melkaanvoer voorspellen op basis van:

• lactatiestadium en diergegevens (melkrobot/managementsysteem)
• rantsoen, voerefficiëntie, ruwvoerkwaliteit
• weersgegevens en hittestressindicatoren
• diergezondheidsdata (celgetal, activiteit, herkauwpatronen)
• beleids- en seizoenseffecten (bijv. krimp door stoppersregelingen)

Het verschil met klassieke prognoses: AI kan patronen herkennen op bedrijfsniveau én regionaal, en die doorrekenen naar fabrieksniveau. Daarmee wordt “melk komt wel” vervangen door “melk komt waarschijnlijk zó, met deze bandbreedte”.

Een keten die 1% nauwkeuriger voorspelt, kan transport, personeel en productmix merkbaar strakker plannen.

2) Beslissingsondersteuning op het erf: minder verspilling, meer stabiliteit

Krimp betekent dat je minder fouten kunt betalen. AI kan op bedrijfsniveau helpen om variatie omlaag te brengen:

• vroegtijdige detectie van subklinische problemen (mastitis, klauw)
• optimalisatie van voerstrategie per koppel
• voorspellen van productiepieken/dalen per week
• slimmer inseminatie- en afkalfmanagement

Dat gaat niet alleen om “meer liters”. Het gaat om betere liters: lagere kosten per kg meetmelk, stabielere kwaliteit, minder uitval.

3) Van liters naar productmix: AI in de fabriek en keten

Als volumes dalen, wil je dat de liters die je wél hebt naar de meest rendabele bestemming gaan.

AI kan ondersteunen bij:

• vraagvoorspelling (retail/foodservice) en scenario’s rond feestdagen
• dynamische productmix (meer kaas vs. poeder vs. verse zuivel)
• energie- en wateroptimalisatie per productielijn
• kwaliteitssortering en procescontrole (minder afkeur)

Hier zit een belangrijk punt: AI levert pas echt geld op als data van boer, transport en fabriek gekoppeld worden. Anders optimaliseer je één schakel en duw je problemen door naar de volgende.

Praktische routekaart: zo start je met AI zonder “AI-project”

De snelste manier om vast te lopen is starten met ‘we moeten iets met AI’. Begin liever met één ketenpijn die je kunt meten.

Stap 1: Kies één KPI die pijn doet

Voor melkveehouders kan dat zijn:

• voerbenutting (kg melk per kg droge stof)
• diergezondheid: uitval, celgetal, vruchtbaarheidskengetallen
• arbeid: minuten per koe per dag

Voor verwerkers/logistiek:

• transportkosten per 1.000 kg
• onderbezetting per lijn/locatie
• forecast error (verschil voorspeld vs. werkelijk)

Stap 2: Breng je databronnen op orde (kleiner dan je denkt)

Vaak kun je al beginnen met:

• melkrobotdata
• MPR-gegevens/bedrijfsmanagementsoftware
• voerregistratie en kuilanalyses
• weerdata (open bronnen) + hittestressindices

De truc: maak het consistent, niet “compleet”. AI haat ruis.

Stap 3: Bouw een ‘human-in-the-loop’ proces

De beste AI in de landbouw is geen autopilot. Het is een copiloot.

• AI signaleert (bijv. afwijkende herkauwpatronen)
• mens beoordeelt en koppelt terug
• model leert en wordt specifieker voor jouw bedrijf

Stap 4: Werk met scenario’s richting 2035

De Rabobank-prognose is een gemiddelde. Jij hebt scenario’s nodig:

1. Basis: -5% EU richting 2035
2. Strenger beleid: snellere krimp (vergunningen, mest)
3. Techniek + beloning: krimp vlakt af door efficiëntie en hogere waarde

AI helpt scenario’s door te rekenen op melkstroom, kosten, capaciteit en marge. Dat maakt investeringsbeslissingen (robot, stal, mestverwerking, energie) veel nuchterder.

Veelgestelde vragen die ik nu vaak hoor (en mijn antwoord)

“Als melk schaarser wordt, stijgt de melkprijs toch vanzelf?”

Niet automatisch. Prijs wordt bepaald door wereldmarkt, productmix, concurrentie en contracten. Schaarste kan helpen, maar onderbezetting en hogere ketenkosten kunnen marge juist opeten.

“Is AI vooral voor grote bedrijven?”

Nee. Juist middelgrote bedrijven kunnen winnen, omdat ze sneller kunnen aanpassen. De sleutel is focus: één probleem, één datastroom, één besluitritme.

“Wat is de eerste AI-toepassing die echt werkt in de melkveehouderij?”

Vroegsignalering op diergezondheid en productieverloop (via sensoren/melkrobotdata) levert vaak het snelst waarde op: minder uitval, minder behandelkosten, stabielere productie.

Wat je nu al kunt doen (nog vóór 2026 begint)

Eind december is hét moment waarop veel bedrijven hun plannen voor het nieuwe jaar vastzetten. Mijn advies: gebruik de Rabobank-prognose niet als nieuwsfeit, maar als planningseis.

1. Maak je melkaanvoer voorspelbaar: werk met weekprognoses en koppel die aan voer en gezondheid.
2. Verlaag variatie: monitor hittestress, celgetal en voerkwaliteit strakker dan voorheen.
3. Denk ketenbreed: praat met je verwerker over data-uitwisseling en forecast-afspraken.
4. Kies één AI-pilot met duidelijke KPI en evaluatiemoment na 8–12 weken.

De komende tien jaar draait het minder om “wie kan groeien” en meer om “wie kan sturen”. AI is daarbij geen einddoel. Het is de manier om met minder liters tóch een stabiele, rendabele en betrouwbare voedselketen te houden.

Als de Europese melkproductie richting 2035 daalt, wordt de echte vraag: wie heeft dan het beste zicht op morgen—en wie stuurt er vandaag al op?