Melkprijs onder druk: zo helpt AI je marge te bewaken

De melkprijs zakt al maanden stap voor stap weg, en het vervelende is: niemand kan je met zekerheid vertellen wanneer het stopt. Rabobank gaf op 10-12-2025 in een zuivelupdate aan dat het einde van de melkprijsverlagingen nog niet in zicht is. Tegelijk steeg de melkaanvoer in de belangrijkste exportregio’s in het derde kwartaal met 3,4%: de grootste kwartaalstijging sinds 2014. Meer liters op de markt betekent simpelweg meer prijsdruk.

Voor melkveehouders in België en Nederland komt dat extra hard binnen omdat veel kosten (rente, arbeid, energie, mestafzet, voer) niet dezelfde kant op meebewegen. De realiteit? Je kunt de wereldmarkt niet sturen, maar je kunt wél sturen op je eigen voorspelbaarheid. En precies daar passen AI en datagedreven werken in de zuivelketen.

In deze aflevering van onze reeks “AI in Landbouw en Voedselproductie” gaat het dus niet over futuristische praat. Het gaat over praktische manieren om met AI en precisielandbouw je bedrijf beter te wapenen tegen prijsvolatiliteit—zonder dat je morgen een compleet nieuwe stal hoeft te bouwen.

Waarom daalt de melkprijs, terwijl de marge lang goed bleef?

De kern is eenvoudig: aanbod groeit sneller dan de markt kan opnemen. Rabobank wijst op een historisch snelle groei van de melkaanvoer in exportregio’s. Daarbij spelen twee factoren die elkaar versterken.

Meer melk door verschoven afkalfpatronen en goede omstandigheden

Een opvallende trigger was blauwtong in het afgelopen jaar: koeien werden moeilijker drachtig, waardoor het afkalfpatroon verschoof. Dat effect kan later in het jaar leiden tot een andere piek in productie.

Maar de grootste motor achter de hogere aanvoer is volgens Rabobank: aanhoudend goede marges, in combinatie met gunstige omstandigheden. Met andere woorden: zolang het op bedrijfsniveau “nog net” rendeert, blijven liters komen—ook buiten de EU waar blauwtong minder impact had.

Het effect van volume is genadeloos

Zuivelmarkten reageren scherp op volume. Zelfs een paar procent extra melk in grote exportregio’s duwt prijzen naar beneden, omdat:

• voorraden sneller oplopen (poeder, boter, kaas)
• kopers wachten met contracten (“er komt vast nog goedkoper aanbod”)
• verwerkers meer sturen op afzetmix en minder op uitbetalingsruimte

Rabobank verwacht dat de melkproductie van de zeven grootste exporterende regio’s in 2025 uitkomt op 331 miljoen ton, +2,2% ten opzichte van 2024. Dat soort groei voel je in elke melkprijsbrief.

Wat betekent dit voor melkveehouders in België (en de keten eromheen)?

Het directe antwoord: meer onzekerheid en minder ruimte voor fouten. In tijden van prijsdruk worden verschillen tussen bedrijven snel zichtbaar. Niet per se tussen “goed” en “slecht”, maar tussen bedrijven die:

• hun voerkosten per 100 liter strak onder controle hebben
• vroeg afwijkingen in diergezondheid zien
• hun ruwvoerkwaliteit consistent krijgen
• slim plannen met arbeid, mest, energie en weidegang

In België komt daar nog een extra laag bij: duurzaamheidsdruk (ammoniak, stikstof, klimaat) en keteneisen (kwaliteitsbonussen, weidegang, antibioticabeleid). Dat zijn geen bijzaken: ze bepalen steeds vaker je netto-uitbetaling.

Mijn standpunt: wie prijsvolatiliteit wil overleven, moet stoppen met “achteraf verklaren” en beginnen met vooraf voorspellen. Dat is precies wat AI goed kan.

AI tegen prijsvolatiliteit: minder gokken, meer sturen

AI lost een lage melkprijs niet op. Maar AI maakt je bedrijf minder afhankelijk van toeval door eerder te signaleren, beter te plannen en scherper te optimaliseren. In de praktijk komt dat neer op drie niveaus: dier, voer/land en bedrijfsvoering.

1) Vroege signalering: gezondheids- en vruchtbaarheidsverlies kost liters én geld

Prijsdruk vergroot het effect van elke suboptimale dag: een koe die 2 weken langer leeg blijft, een pens die nét uit balans raakt, of klauwproblemen die melk en arbeid vreten. AI helpt vooral door vroeg te waarschuwen.

Concreet zie je dat in systemen die data combineren zoals:

• activiteit en herkauwminuten (halsband/oorchip)
• melkafgifte, geleidbaarheid en afwijkende curves (melkrobot)
• temperatuur, liggedrag en bezoekfrequentie

AI herkent patronen die voor een mens lastig te zien zijn: subtiele afwijkingen vóórdat het “een echte zieke koe” is. Het resultaat is vaak niet spectaculair per koe, maar wél op bedrijfsniveau: minder behandelkosten, minder productiedip, betere persistente lactatie.

Een simpele zin die ik vaak herhaal: wie vroeger ingrijpt, behandelt minder en produceert stabieler.

2) Precisievoer en ruwvoer: de snelste route naar marge

Als de melkprijs zakt, is de reflex vaak: “dan moet er meer melk uit.” Dat werkt soms, maar het risico is dat je extra liters vooral extra voerkosten worden.

AI helpt hier door voerefficiëntie meetbaar en stuurbaar te maken:

• ruwvoeranalyses koppelen aan melkrespons (wat doet kuil A vs kuil B?)
• rantsoenoptimalisatie op basis van actuele opname en melkcomponenten
• voorspellende modellen die waarschuwen voor pensverzuring of eiwitoverschot

In de Belgische context is dit extra relevant door mest- en emissiedruk: slimmer voeren kan betekenen:

• minder ruweiwit zonder productieverlies
• lagere stikstofexcretie
• betere benutting van eigen ruwvoer

Dat is niet alleen “duurzaam”; het is vooral kostenbeheersing met een meetlat.

3) Bedrijfssturing: van maandgemiddelde naar dagbeslissingen

Veel bedrijven sturen nog op maandcijfers: melkprijs, voerfactuur, dierenarts. Maar bij volatiele markten is dat te traag.

AI-gestuurde dashboards (of gewoon slimme rapportages) kunnen dagelijkse beslissingen ondersteunen, zoals:

1. Wanneer vervang ik een koe? (niet op gevoel, maar op levensproductie, gezondheidsrisico en voerconversie)
2. Welke groep krijgt welk rantsoen? (op basis van melkrespons en conditie)
3. Waar zit mijn verlies in de keten? (melkafvoer, afkeur, celgetalpieken, arbeid)

Het doel is niet “meer data”. Het doel is: minder verrassingen.

Praktisch: zo start je met AI zonder dat het een IT-project wordt

De meeste melkveehouders hebben geen zin in een extra baan als data-analist. Begrijpelijk. Daarom werkt een stapsgewijze aanpak het best.

Stap 1: kies één probleem dat geld kost (en vaak terugkomt)

Goede startproblemen zijn:

• te veel leegstand / onrustige vruchtbaarheid
• wisselende gehaltes of dalende vet/eiwit-verhouding
• te hoge voerkosten per 100 liter
• terugkerend celgetal of mastitisclusters

Kies er één. Anders wordt het een dashboardkerkhof.

Stap 2: breng je databronnen bij elkaar

Je hebt vaak al meer dan je denkt:

• melkrobotdata
• managementprogramma (KoeMonitor/VR-achtige data)
• voerregistratie en kuilanalyse
• diergezondheidslogboeken

AI werkt pas echt goed als je niet in losse eilandjes kijkt.

Stap 3: maak afspraken over acties, niet over grafieken

Een alarm zonder actie is ruis. Spreek vooraf af:

• wanneer een alert “serieus” is
• wie beslist (boer, bedrijfsleider, dierenarts, voeradviseur)
• wat de standaardactie is (controle, hergroeperen, rantsoenbijstelling)

Stap 4: meet het effect op 2-3 KPI’s

Kies KPI’s die direct met marge te maken hebben:

• voerkosten per 100 liter
• drachtpercentage / tussenkalftijd
• afvoerpercentage en levensproductie
• antibioticagebruik (kosten én keteneisen)

Als het na 8–12 weken geen beweging laat zien, moet je bijsturen of stoppen.

Veelgestelde vragen die ik nu hoor op het erf

“Is AI niet vooral iets voor grote bedrijven?”

Nee. AI loont juist wanneer tijd schaars is. Een kleiner team kan met vroege signalering en betere planning disproportioneel veel winnen.

“Moet ik dan allemaal sensoren kopen?”

Niet per se. Start met wat er al is (robotdata, voerdata, registraties). Sensoren zijn nuttig, maar alleen als ze een concreet probleem oplossen.

“Helpt dit ook in de voedselketen, niet alleen op het bedrijf?”

Ja. Betere voorspelbaarheid op boerderijniveau helpt verwerkers en afnemers met planning, voorraad en kwaliteitsstromen. Dat betekent op termijn: minder frictie en meer ruimte voor beloning van kwaliteit en duurzaamheid.

Wat je nu kunt doen terwijl de melkprijs daalt

De melkprijs is cyclisch, maar de impact ervan wordt groter door strengere eisen en hogere vaste kosten. Rabobank schetst een markt met stijgend aanbod en een herstel dat nog maanden kan uitblijven. Dat vraagt niet om paniek, maar om bedrijfsmatige scherpte.

Mijn advies: behandel AI als een gereedschap om je variatie kleiner te maken—niet als een speeltje. Begin klein, kies één dure frustratie, en bouw van daaruit. Zodra je merkt dat je minder “brandjes blust”, ontstaat er ruimte om ook strategischer te werken: aan ruwvoer, emissies, arbeid en ketenbonussen.

De vraag die ik je wil meegeven: welke beslissing op jouw bedrijf neem je nu nog op buikgevoel, terwijl data je binnen 48 uur duidelijkheid kan geven?