Kalf bij pleegkoe: welzijn verbeteren met slimme data

In steeds meer melkveestallen schuift de discussie over kalveren op van “mag dit?” naar “hoe doe je dit goed?”. Het kalf bij de koe houden (of bij een pleegkoe) wint terrein, mede door maatschappelijke druk, maar ook omdat boeren zien dat rust, zuiggedrag en sociale ontwikkeling er baat bij kunnen hebben.

Op burgerboerderij De Patrijs draaien ze sinds enkele weken met pleegkoeien: kalveren worden niet bij de eigen moeder gehouden, maar krijgen wél een koe die ze laat drinken en begeleidt. Dat klinkt eenvoudig, maar de praktijk is dat het alleen werkt als je het systeem strak organiseert. En precies daar past het thema van onze reeks “AI in Landbouw en Voedselproductie”: niet als speeltje, maar als gereedschap om het dagelijks management scherper te maken.

Wat ik interessant vind: pleegkoe-huisvesting is geen romantisch teruggrijpen naar vroeger. Het is een managementkeuze die je alleen volhoudt als je grip hebt op gezondheid, arbeid, melkstromen en gedrag. Slimme sensoren, camerabeelden en AI-analyses kunnen die grip vergroten—zonder dat je er nóg een lijstje bij krijgt.

Pleegkoe-houden: wat het wél en níét is

Pleegkoe-houden is een systeem waarbij een koe één of meerdere kalveren grootbrengt (zuigen), terwijl de kalveren niet per se haar eigen nakomelingen zijn. Het doel is meestal: meer natuurlijk gedrag, minder stress bij het kalf en een beter verhaal richting burger en keten.

Belangrijk: dit is niet hetzelfde als “kalf bij eigen moeder” (mother-calf contact). Bij pleegkoeien draait het om functionele zorg: de koe levert melk via zuigen en biedt sociale rust, maar je kunt het in theorie makkelijker inplannen rond melken, selectie en groepsindeling.

Waarom bedrijven dit overwegen

De belangrijkste drijfveren die ik in de sector terugzie:

• Dierenwelzijn en acceptatie: zichtbaar contact tussen koe en kalf verlaagt maatschappelijke frictie.
• Gedrag en ontwikkeling: kalveren leren sneller sociale signalen, worden vaak actiever en vertonen natuurlijker zuiggedrag.
• Potentieel gezondere opfok: een goed lopend systeem kan stressmomenten verminderen (met name rond verplaatsing en voerovergangen).

Waar het vaak misgaat

De realiteit is ook: pleegkoe-systemen falen meestal niet op intentie, maar op details.

• Onvoldoende biestmanagement (eerste uren/dag) waardoor immuniteit tekortschiet.
• Koe accepteert (sommige) kalveren niet, met jagen, stoten of simpelweg niet laten drinken.
• Onzichtbare groeiachterstand bij een “stillere” drinker.
• Arbeidsdruk door extra observatie, wisselen en gedoe rond groepen.

Dit zijn precies de punten waar AI en monitoring wél nuttig zijn: niet om de boer te vervangen, maar om eerder te signaleren en gerichter in te grijpen.

Dierenwelzijn in de stal: je wint of verliest op meetbaarheid

Als je kalveren bij een pleegmoeder houdt, moet je welzijn ‘hard’ maken: observeerbaar en meetbaar. Anders stuur je op gevoel—en dat is op drukke dagen gewoon te kwetsbaar.

Welke welzijnsindicatoren tellen (praktisch en scannend)

Je hoeft geen wetenschapper te zijn om de juiste signalen te volgen. Een werkbare set voor de eerste maanden:

1. Drinkgedrag: frequentie en duur van zuigen, en of een kalf überhaupt aan bod komt.
2. Groei: weekgroei (gewicht of borstomvang), niet alleen “oogt goed”.
3. Gezondheidsmarkers: diarree-score, hoest, neusuitvloeiing, temperatuurpieken.
4. Rust en liggedrag: kalveren die structureel apart liggen of juist onrustig zijn, vallen vaak later pas op.
5. Interactie met koe: accepteert de pleegkoe het kalf consistent?

Het knelpunt: tijd en aandacht

December is op veel bedrijven een maand van planningen, jaarafsluiting, personeelsroosters en vaak ook nét wat extra druk in de stal. De crux bij pleegkoeien is dat je dagelijks meerdere kleine beslissingen hebt:

• Laat ik dit kalf bij deze koe?
• Is het drinkmoment goed genoeg?
• Is dit een ‘opstartprobleem’ of het begin van ziekte?

AI kan hier een verschil maken door prioriteiten te sorteren: welke dieren vragen nu aandacht?

Waar AI in kalverzorging echt helpt (en waar niet)

AI in de rundveehouderij is het sterkst in: continu meten, afwijkingen herkennen en voorspellen waar problemen ontstaan. Pleegkoe-systemen draaien op precies die drie.

1) Cameramonitoring: drinkers herkennen en “niet-drinkers” opsporen

Met stalcamera’s en computer vision kun je gedrag automatisch laten tellen:

• Hoe vaak benadert een kalf de pleegkoe?
• Hoe lang duurt het zuigen?
• Wordt een kalf weggedrukt door sterkere kalveren?

De waarde zit niet in een mooi dashboard, maar in een simpele melding: “Kalf 214: 40% minder zuigtijd dan groepsgemiddelde (laatste 12 uur).” Dan ga je kijken—vroeg.

2) Sensoren voor koe én kalf: stress en ziekte eerder zien

Veel bedrijven hebben al activiteit- en herkauwsensoren bij koeien. Bij pleegkoeien kun je die data extra benutten:

• Daling in herkauw- of vreetactiviteit bij pleegkoe → kan wijzen op stress door pleegdruk, uierpijn of ziekte.
• Temperatuur- of activiteitssensoren bij kalveren (waar beschikbaar) → vroege detectie van luchtwegproblemen.

AI voegt hier vooral waarde toe door patronen te leren per dier. Een pleegkoe die normaal ‘vlak’ is in activiteit maar plots onrustig wordt tijdens drinkmomenten: dat is een signaal, geen toeval.

3) Slim voeren en bijsturen: hybride systemen werken vaak het best

Een veelvoorkomende praktijkoplossing is een hybride aanpak:

• Kalveren bij pleegkoe voor sociaal gedrag en zuigen
• Aanvullend gecontroleerde bijvoeding (bijv. via voerstation) voor uniforme groei

AI kan helpen met rantsoenadvies per groep en het herkennen van achterblijvers. Zeker bij wisselende melkproductie van pleegkoeien wil je niet gokken.

Waar AI níét goed in is

• Een pleegkoe “overtuigen” om te accepteren: dat blijft selectie, ervaring en soms gewoon karakter.
• Biest geven op tijd: dat is procesdiscipline. AI kan wél herinneren en registreren, maar niet uitvoeren.
• Een slechte stalindeling compenseren: looplijnen, schuilmogelijkheden en ligcomfort blijven basiswerk.

Praktische inrichting: zo maak je pleegkoe-houden schaalbaar

Een pleegkoe-systeem is pas duurzaam als het schaalbaar is in arbeid en robuust is bij uitval. Dat vraagt om keuzes die je vooraf maakt, niet wanneer het misloopt.

Groepsgrootte en matchen: klein beginnen, strak selecteren

In de opstartfase werkt “klein en overzichtelijk” het best. Denk in vaste regels:

• Maximaal aantal kalveren per pleegkoe (start conservatief)
• Vaste checkmomenten (bijv. 07:00 en 17:00) voor drink- en gedragsscan
• Duidelijke criteria wanneer een kalf wisselt (bijv. 2 opeenvolgende signalen: laag drinkgedrag + achterblijvende groei)

AI kan matchen ondersteunen met een eenvoudig model: welke pleegkoe accepteert vaker ‘nieuwe’ kalveren, welke is rustiger, en hoe verhouden melkproductie en kalvervraag zich.

Biest en startmanagement: het fundament

De eerste uren na geboorte blijven niet-onderhandelbaar. Een werkbaar protocol:

• Binnen 2 uur biest verstrekken
• Binnen 6 uur tweede gift
• Registratie van volume en kwaliteit (Brix)

Als je dit strak doet, kun je daarna veel makkelijker met pleegkoeien werken. AI-ondersteuning hier is vooral: registratie zonder gedoe (spraak, scanlabels) en waarschuwingen als stappen ontbreken.

Gezondheid en hygiëne: voorkomen dat “natuurlijk” “oncontroleerbaar” wordt

Meer contact tussen dieren betekent ook: meer kans op overdracht als je niet oplet. Denk aan:

• Nette, droge ligplekken
• Groepsstabiliteit (niet elke dag schuiven)
• Quarantaine/logica bij zieke kalveren

AI kan helpen door gezondheidsdata te bundelen en besmettingsroutes zichtbaar te maken: welke dieren deelden dezelfde pleegkoe, dezelfde ruimte of dezelfde drinkmomenten?

Wat levert het op? Verwacht geen wonderen, wel een beter stuurwiel

Pleegkoe-houden kan welzijnsvoordelen geven, maar het is geen ‘gratis’ winst. Je ruilt een deel van de controle van individuele melkverstrekking in voor gedrag, contact en potentieel minder stress. Dat moet je dus compenseren met beter toezicht.

De opbrengst zit vaak in drie dingen:

1. Sterker welzijnsverhaal richting consument/keten (zeker relevant voor burgerboerderijen en korte keten).
2. Rustiger kalveren die sneller wennen aan kuddeprocessen.
3. Vroeger ingrijpen bij problemen als je monitoring op orde is.

En laten we eerlijk zijn: als je in 2026 nog steeds moet kiezen tussen “welzijn” en “efficiëntie”, dan loop je achter. De betere route is: welzijn als ontwerpprincipe, efficiëntie via data.

Een pleegkoe-systeem werkt pas echt goed als je afwijkingen sneller ziet dan je ogen op een drukke dag kunnen bijhouden.

Veelgestelde vragen (zoals ik ze in de stal hoor)

Is een pleegkoe-systeem geschikt voor elk melkveebedrijf?

Nee. Bedrijven met weinig arbeidsruimte, onrustige huisvesting of zwak biestmanagement krijgen het moeilijk. Begin liever met een pilot in één afdeling.

Hoeveel technologie heb je nodig?

Minder dan je denkt. Een paar vaste meetpunten (groei, drinkgedrag, gezondheidscheck) en goede registratie is al veel waard. AI wordt interessant zodra je continu data hebt (camera/sensoren) én een routine om erop te handelen.

Wordt het niet juist méér werk?

In het begin wel. Daarna kan het stabiliseren, vooral als je meldingen kunt vertrouwen en niet alles handmatig hoeft te turven. Het doel is niet “meer data”, maar minder zoekwerk.

Wat je nu al kunt doen: een 30-dagen aanpak

Wie in januari wil starten of opschalen, doet er goed aan om december te gebruiken voor voorbereiding. Dit werkt in de praktijk:

1. Week 1: beschrijf je protocol (biest, selectie pleegkoe, wisselregels, ziekteleidraad).
2. Week 2: kies 3 KPI’s die je wekelijks vastlegt: groei, drinksignalen, gezondheidsincidenten.
3. Week 3: richt registratie in (scanlabels, vaste formulieren, simpele app).
4. Week 4: pilot met een kleine groep en evalueer op arbeid, groei en incidenten.

Als je al sensoren/camera’s hebt: laat de data niet op een eiland staan. Combineer het met je stalrondes en maak meldingen actiegericht.

Volgende stap: van “video” naar werkbaar systeem met AI

De keuze van De Patrijs om met pleegkoeien te werken laat zien dat het onderwerp allang niet meer theoretisch is. Het gaat nu om uitvoering: regels, routines en controlepunten. Mijn overtuiging: pleegkoe-houden wordt pas breed haalbaar als we welzijn combineren met datagedreven management.

Werk je aan een plan voor kalverzorging, wil je welzijn meetbaar maken, of wil je weten welke AI-toepassing past bij jouw stal en schaal? Dan is dit een goed moment om je huidige proces door te lichten—juist nu, aan het einde van het jaar, wanneer je toch al naar cijfers en routines kijkt.

Welke keuze zou jij in 2026 willen kunnen uitleggen: “we deden wat altijd zo ging” of “we organiseerden welzijn zó dat het elke dag klopt”?