Grotere verreiker, slimmere keuzes met AI op het erf

50 km/u op de weg, 5 ton heffen en bijna 8 meter hoog stapelen. Dat is niet zomaar “een iets grotere verreiker”; dat is een machine die je logistiek op het erf en tussen percelen echt anders laat organiseren. Dieci liet op Agritechnica en later op Agribex meer details los over de Agri Max Power X2 50.8: 175 pk, CVT-transmissie, 305 l/min hydrauliek en een eigen gewicht van bijna 11.000 kilo.

Voor veel bedrijven in Nederland en België komt dit op een interessant moment. December is traditioneel de maand van plannen en rekenen: wat moet er in 2026 beter, sneller, veiliger — met minder mensen? Mechanisatie wordt dan al snel het gespreksonderwerp. Maar mijn stelling is simpel: grotere machines leveren pas echt voordeel op als je ze slimmer aanstuurt. En dat is precies waar AI in landbouw en voedselproductie ineens heel praktisch wordt.

Een verreiker die 29 ton kan trekken en 50 km/u rijdt, vervangt niet alleen een trekker met balenwagen. Hij maakt ook nieuwe werkprocessen mogelijk. AI kan die processen vervolgens meetbaar maken, optimaliseren en borgen.

Wat deze grotere landbouwverreiker in de praktijk verandert

De kern: meer capaciteit per rit en per uur, met minder combinaties en minder afstemming. Dat klinkt logisch, maar de impact zit in de details.

De Dieci Agri Max Power X2 50.8 (volgens de fabrikant gericht op loonwerkers en akkerbouwers) zit in het “grotere segment”:

• Hefvermogen: 5 ton
• Hefhoogte: bijna 8 meter
• Topsnelheid: 50 km/u
• Trekvermogen: 29 ton
• Motor: 4,5 liter FPT, 175 pk
• Transmissie: ZF CVT
• Hydrauliek: 305 l/min
• Gewicht: ~11.000 kg
• Richtprijs: ~€144.000
• Levertijd: ca. 4 maanden

Waar je dit vooral merkt: balen, bigbags, pallets en bulklogistiek

Antwoord eerst: je merkt het voordeel het sterkst in repetitieve logistiek: stapelen, laden/lossen en transport tussen erf, kuilplaat, schuur en perceel.

Een paar herkenbare voorbeelden:

• Balenlogistiek in piekweken: minder ritten, minder wachten, en minder “even nog een combinatie regelen”.
• Akkerbouw in opslagseizoen: pallets en bigbags sneller verzetten, hoger stapelen, minder ruimteverlies.
• Loonwerk: één machine die én kan laden én kan trekken, waardoor de planning simpeler wordt.

Daarbij is 50 km/u geen gadget. Het gaat om doorlooptijd: die laatste 10–15 minuten per rit tikt hard aan als je veel schakelt tussen locaties.

Comfort en veiligheid zijn geen luxe bij 11 ton

Dieci noemt een schokdempingssysteem op de vooras en hydraulische cabinevering. Dat is niet alleen “fijn”; het is risicobeperking.

Een zware verreiker met hoge lastmomenten vraagt om:

• stabiel rijgedrag op de weg;
• voorspelbaar remmen en accelereren;
• minder bestuurdervermoeidheid (zeker in het donker in december en januari).

Hier zit meteen een haakje naar AI: vermoeidheid en (bijna-)incidenten zijn meetbaar als je sensordata serieus neemt.

De slimme laag: zo maakt AI een verreiker winstgevender

De kern: AI verdient zich terug door variatie te temmen. Op papier kan een machine veel; in het echt gaat tijd verloren aan omrijden, wachten, verkeerde volgorde, onnodig stationair draaien en net-niet efficiënte belading.

AI helpt met drie soorten optimalisatie:

1. Werkvolgorde en ritplanning (minder lege meters)
2. Machine-inzet en onderhoud (minder stilstand)
3. Veiligheid en schadepreventie (minder kosten en gedoe)

1) Rit- en taakoptimalisatie op het erf (en tussen percelen)

Antwoord eerst: als je de bewegingen van de verreiker logt, kan AI binnen enkele weken een betere taakvolgorde voorstellen.

Je hoeft niet meteen een futuristisch project te starten. Begin klein:

• registreer taken (laden, lossen, stapelen, trekken);
• combineer dit met GPS/locatie (erf, kuilplaat, schuur, perceel);
• meet tijd per taak en wachttijd.

AI-modellen zijn goed in het ontdekken van patronen zoals:

• “We rijden elke ochtend eerst leeg naar locatie X en pas later beladen terug; dat kan om.”
• “De piek op de kuilplaat is altijd tussen 16:30–18:00; plan transport eerder.”
• “De verreiker staat gemiddeld 38 minuten per dag stationair met draaiende motor; dat is directe brandstof.”

Snippetwaardige waarheid: Je koopt capaciteit met staal; je verzilvert die capaciteit met data.

2) Slim onderhoud: van ‘om de zoveel uur’ naar ‘wanneer het nodig is’

Antwoord eerst: predictief onderhoud werkt juist goed bij verreikers omdat hydrauliek, transmissie en banden duidelijke slijtage-signaturen hebben.

Met sensordata (druk, temperatuur, trillingen, toerental, foutcodes) kun je AI inzetten voor:

• vroegtijdige detectie van afwijkende hydrauliekdruk (slijtage pomp/kleppen);
• afwijkend gedrag in CVT/transmissie;
• bandenslijtage en uitlijning (meer rolweerstand = meer diesel);
• koeling/temperatuurproblemen bij zware inzet.

Praktische winst:

• minder onverwachte stilstand in piekmomenten;
• onderhoud plannen op rustige dagen;
• minder gevolgschade (een kleine lekkage die anders een groot probleem wordt).

3) Veiligheid: AI als tweede paar ogen

Antwoord eerst: de grootste kostenposten rond verreikers zijn vaak niet de liters diesel, maar schades, bijna-ongevallen en stilstand door incidenten.

AI kan helpen met:

• objectdetectie (mens, dier, voertuig) rond de machine;
• waarschuwingen bij te hoge snelheid met last;
• detectie van “riskante herhaling”: dezelfde krappe bocht, dezelfde drempel, dezelfde plek waar bijna altijd iets misgaat.

Je hoeft dit niet als controlemiddel voor personeel te gebruiken. Positioneer het als wat het is: een systeem dat de bestuurder ondersteunt op vermoeiende dagen.

AI in precisielandbouw: wat heeft een verreiker met gewasmonitoring te maken?

De kern: de verreiker is een rijdend platform. Zodra je hem ziet als drager van sensoren en als dataverzamelaar, komt hij in dezelfde AI-wereld als drones, satellieten en slimme spuiten.

Sensoren op werktuigen: meten tijdens het werk

In onze serie AI in Landbouw en Voedselproductie gaat het vaak over opbrengstvoorspelling en gewasmonitoring. Een verreiker zit niet direct “in het gewas” zoals een veldrobot, maar hij zit wél op de plekken waar veel informatie samenkomt:

• bij het laden/lossen van product (kwaliteit, vocht, gewicht);
• bij mest- of voerstromen op het erf;
• bij opslag en intern transport.

Denk aan toepassingen zoals:

• weegsystemen voor pallets, bigbags of bulk (AI kan afwijkingen en trends signaleren);
• vocht- en temperatuursensoren bij opslagbewegingen (kans op broei/kwaliteitsverlies);
• koppeling met voorraadbeheer (minder misgrijpen, minder spoedritten).

Van machine-data naar betere bedrijfsbeslissingen

Als je de verreiker vervangt voor een trekker+baanwagen-combi, verandert je kostprijsstructuur. AI helpt om dat hard te maken met een eenvoudig model:

1. Uren inzet per week (incl. pieken)
2. Dieselverbruik per taaktype
3. Wachttijd/omrijtijd
4. Bezettingsgraad (hoe vaak staat de machine stil)
5. Onderhoud en storingen

Daar rolt een nuchtere KPI-set uit die je elk kwartaal kunt bespreken:

• € per verplaatste ton
• minuten per laadcyclus
• liters per uur én liters per ton
• incidenten/near-misses per 100 uur

AI is dan niet “iets abstracts”, maar een rekenmachine die leert van je eigen praktijkdata.

Aankoopchecklist: wanneer past een 5-tons verreiker bij jouw bedrijf?

De kern: koop de machine pas groot als je processen er rijp voor zijn. Anders betaal je voor capaciteit die je niet benut.

Snelle reality-check (praktisch en eerlijk)

Beantwoord deze punten voordat je tekent:

1. Werk je regelmatig met lasten boven 4,5 ton of heb je hoogte >7 meter nodig? Zo niet, dan is “groter” vooral duurder.
2. Kun je 50 km/u écht benutten? Denk aan afstand tussen locaties, wegtype, verkeerssituatie, veiligheid.
3. Heb je genoeg taken om de machine te vullen? Een zware verreiker die 70% van de tijd stilstaat is kapitaalvernietiging.
4. Is je erf ingericht op een machine van 11 ton? Ondergrond, draaicirkels, drempels, opslagpaden.
5. Kun je data verzamelen vanaf dag 1? Al is het maar urenregistratie per taak en brandstof per week.

Waar AI direct helpt bij de businesscase

Antwoord eerst: AI maakt vooral het verschil in de businesscase door variatie te normaliseren: piek vs. dal, goede vs. slechte week, ervaren vs. nieuwe bestuurder.

Concreet:

• laat AI een baseline maken van je huidige proces (trekker + balenwagen);
• simuleer scenario’s met één verreiker (verschillende inzeturen, dieselprijzen, onderhoudskosten);
• bereken terugverdientijd op basis van tijdbesparing + minder machines + lagere schadelast.

Als je dit netjes doet, heb je niet alleen gevoel, maar een dossier dat ook richting financiering of maat/vennoot overtuigt.

Van groter naar slimmer: een logische volgende stap

De Dieci Agri Max Power X2 50.8 laat zien waar mechanisatie heen beweegt: meer hefvermogen, meer snelheid, meer allround inzet. Dat is aantrekkelijk, zeker met personeelsschaarste en druk op doorlooptijden.

Maar de echte winst zit in wat erna komt: AI die de machine inzetbaar maakt als een voorspelbaar proces, niet als een ‘handige alleskunner’ die afhankelijk is van wie er op zit en hoe druk het is.

Als je in 2026 één ding meeneemt uit dit verhaal, laat het dit zijn: begin klein met dataverzameling rondom je logistiek (uren, taken, routes, brandstof) en bouw vandaaruit. De stap naar AI wordt dan geen IT-project, maar een praktische optimalisatie.

Waar zou jij als eerste winst willen pakken: minder ritten, minder stilstand, of minder schades door onoverzichtelijke momenten op het erf?