Hoge melkaanvoer: zo maak je ’m slimmer met AI

In november kwam er in Nederland 1,14 miljoen ton melk binnen bij de verwerkers. Dat is niet zomaar “een goede maand”: dit niveau is na november 2017 niet meer gehaald. De daggemiddelde aanvoer lag op 38.157 ton, ongeveer gelijk aan oktober. Over de eerste elf maanden staat de teller op 12,7 miljoen ton, bijna 1,5% meer dan dezelfde periode vorig jaar. En opvallend: de vetproductie is met 52.600 ton zelfs bijna 7% groter.

Veel bedrijven zien zo’n hoge, stabiele melkaanvoer vooral als een marktvraagstuk: wat doet de prijs, hoe reageert de fabriek, wat betekent dit voor de planning? Klopt. Maar ik vind dat we in 2025 iets te vaak blijven hangen in “meer volume = meer druk”. De betere vraag is: hoe maak je van stabiliteit een voordeel—voor je voerstrategie, je diergezondheid, je arbeid én je keten?

Binnen onze reeks “AI in Landbouw en Voedselproductie” past dit onderwerp perfect. Juist als productie hoog én redelijk voorspelbaar is, kun je met AI in de melkveehouderij sneller winst boeken: minder variatie, betere datakwaliteit, en directe impact op planning en marges.

Wat die hoge melkaanvoer écht zegt (en waarom het telt)

Hoge melkaanvoer in november betekent dat de sector niet alleen veel produceert, maar ook consistent produceert richting het einde van het jaar. Dat is belangrijk, omdat november traditioneel geen piekmaand is zoals maart–mei.

De cijfers laten drie concrete signalen zien:

1. Volume is hoog en vlak: 38.157 ton per dag, vergelijkbaar met oktober. Dat wijst op stabiele productie en stabiele bedrijfsvoering.
2. Samenstelling schuift subtiel: het berekende vetgehalte ligt op 4,59% (iets lager dan 4,61% vorig jaar), terwijl totale vetproductie flink stijgt door het hogere volume.
3. Eiwit blijft stabiel: het eiwitgehalte (3,66%) ligt ongeveer op het niveau van vorig jaar.

Voor de keten (zuivelverwerkers, logistiek, retail) is dit een planningsoefening. Voor het boerenerf is het vooral dit: kleine verschuivingen in vet/eiwit en dagproductie vertalen zich direct naar geld, voer en gezondheid. En precies daar kan AI het verschil maken.

AI als “productiestabiliteit-versterker” op het melkveebedrijf

AI is het meest waardevol als het helpt om variatie te verminderen en beslissingen sneller te nemen. Hoge melkaanvoer geeft je veel data—en daarmee een betere basis om modellen te trainen en patronen te vinden.

1) Voeroptimalisatie: van rantsoen op gevoel naar rantsoen op data

De meeste bedrijven sturen al op melk, vet en eiwit. Maar AI kan een stap verder gaan door meerdere databronnen tegelijk te combineren:

• melkrobot- of melkmetingdata (per koe, per melkbeurt)
• voeropname (TMR/PMR), voeraanschuifmomenten, restvoer
• ruwvoeranalyses en kuilwissels
• herkauwactiviteit, lig-/sta-tijd, pensvulling (via sensoren)

Wat levert dat op? Niet “magisch meer liters”, maar meestal:

• sneller signaleren wanneer een kuilwissel je vet of eiwit raakt
• minder schommelingen in gehaltes (en dus stabielere uitbetaling)
• lagere voerkosten per kg meetmelk door gerichter bijsturen

Een praktische aanpak die ik vaak zie werken: laat AI of een voorspelmodel niet meteen je rantsoen bepalen, maar wel waarschuwen.

Eén van de meest bruikbare AI-toepassingen is geen ‘autopilot’, maar een vroegtijdig alarm: “deze groep gaat de komende 72 uur vet inleveren.”

2) Diergezondheid: eerder ingrijpen, minder productieverlies

Bij hoge aanvoer telt elke verstoring zwaarder. Mastitis, pensproblemen of kreupelheid zijn niet alleen dierenwelzijn-issues, maar ook aanvoer-issues: lagere productie, afwijkende gehaltes, meer separatiemelk.

AI-modellen kunnen op basis van gedrag en melkparameters (geleiding, temperatuur, melkstroomsnelheid, activiteit) risico’s voorspellen voordat je het in de tank ziet.

Concreet:

• subklinische mastitis eerder detecteren → minder celgetalpieken
• pensverzuring herkennen via herkauw- en ligpatronen
• klauwproblemen signaleren door verandering in loop- en liggedrag

Dit is geen luxe. In december (feestdagen, krappe bezetting, veel “even tussendoor”) is het juist prettig als je dashboard je vertelt waar je vandaag moet kijken.

3) Arbeid en planning: AI als extra paar ogen

Stabiele melkaanvoer betekent vaak: veel werk dat “gewoon doorloopt”. AI helpt dan vooral met prioriteren.

Denk aan:

• een dagelijkse takenlijst op basis van uitzonderingen (afwijkingen in melk, activiteit, voeropname)
• automatische groepsvergelijking (welke koppel wijkt af?)
• voorspellende kalf- en transitieplanning (wanneer wordt het druk in de afkalfgroep?)

De winst zit in focus: minder rondjes lopen om te zoeken, meer rondjes lopen omdat je iets gevonden hebt.

AI in de zuivelketen: van “veel melk” naar “slimme stroom”

Hoge melkaanvoer is niet alleen een boerenerf-verhaal, maar een ketenverhaal. Als november 1,14 miljoen ton aantikt, moet de keten dat verwerken in:

• ophaalroutes en tankcapaciteit
• fabrieksplanning (kaas, melkpoeder, room, verse zuivel)
• voorraadbeheer en vraagvoorspelling richting retail

Vraagvoorspelling rond feestdagen (en waarom dat pijn kan doen)

Eind december is de markt gevoelig: vraag verschuift, productie loopt door, en prijsprikkels kunnen vreemd uitpakken. In zulke weken wil je niet sturen op “gevoel”, maar op scenario’s.

AI in de voedselvoorzieningsketen kan:

• retaildata en historische seizoenspatronen combineren
• afwijkingen (promoties, exportvraag, logistieke verstoringen) meenemen
• fabrieksbezetting optimaliseren op basis van marges per productstroom

Resultaat: minder noodgrepen (overuren, spoedproductie, suboptimale productmix) en meer rust in de operatie.

Transparantie: gehaltes en herkomst als stuurinformatie

Omdat vet en eiwit direct samenhangen met verwaardingsroutes (bijvoorbeeld kaas/room), is het waardevol als ketenpartijen sneller kunnen schakelen op samenstelling.

Met AI en goede datadeling kun je:

• beter voorspellen hoeveel vet/eiwit er komende week binnenkomt
• gerichter belonen op kwaliteit (niet alleen volume)
• verspilling verminderen door betere matching van aanbod en vraag

Van cijfers naar actie: een nuchter AI-stappenplan (30 dagen)

Je hoeft niet te beginnen met een groot ‘AI-project’. Begin klein, meetbaar en dicht bij je bedrijfsdoel.

Stap 1 (week 1): kies één bedrijfsdoel met euro-impact

Voorbeelden:

• vet- en eiwitschommelingen verminderen
• celgetalpieken voorkomen
• voerefficiëntie per koppel verbeteren

Stap 2 (week 1-2): maak je data bruikbaar

Checklist:

• staan je melkdata, voerdata en gezondheidsdata in één plek (of zijn ze exporteerbaar)?
• zijn koe-ID’s consistent?
• heb je een vast moment voor kuilwissels en voerwijzigingen in de registratie?

Stap 3 (week 2-3): start met “predict + alert”

Kies een toepassing waarbij AI je vooral waarschuwt:

• “groep 2 wijkt af in herkauwactiviteit”
• “kans op mastitis stijgt bij deze dieren”
• “vetpercentage gaat dalen als dit patroon doorzet”

Stap 4 (week 4): borg het in je routine

• 10 minuten dashboard-check bij start van de dag
• 1 keer per week evaluatie: welke alerts waren raak?
• 1 aanpassing tegelijk (rantsoen, management, ligbox, melkprotocol)

AI werkt pas als het in je dagritme past. Alles wat extra administratie voelt, wordt na twee weken genegeerd.

Veelgestelde vragen die ik krijg over AI bij hoge melkaanvoer

Helpt AI om méér melk te produceren?

Ja, soms, maar de grootste winst zit meestal in minder verlies: minder gezondheidsincidenten, minder voerfouten, stabielere gehaltes. Dat tikt harder aan dan “nog 0,5 liter erbij”.

Is dit alleen voor robotbedrijven?

Nee. Robotdata is rijk, maar ook conventionele bedrijven kunnen veel doen met tankmetingen, voerregistratie, diergezondheid en eenvoudige sensoren.

Wat is de valkuil?

Te groot beginnen. Als je vijf databronnen tegelijk koppelt zonder duidelijk doel, krijg je een duur dashboard waar niemand op stuurt.

Wat ik hoop dat we in 2026 vaker gaan doen

De Nederlandse melkaanvoer blijft hoog—november 2025 is daar een duidelijk signaal van. Maar “veel melk” is geen strategie. Slim produceren is dat wel.

Als je één ding meeneemt uit dit stuk: hoge, stabiele productie is het ideale moment om AI in te zetten. Niet omdat het hip is, maar omdat je met goede data en kleine ingrepen sneller resultaat ziet.

Wil je de komende maand één stap zetten? Kies één doel (bijvoorbeeld stabieler vet/eiwit), koppel daar één datastroom en één alert aan, en bouw van daaruit door. Welke KPI op jouw bedrijf verdient in 2026 de meeste aandacht: voerefficiëntie, diergezondheid of ketenplanning?