Melkprijs daalt: zo houdt AI je melkbedrijf rendabel

€1,51 eraf bij Vreugdenhil. FrieslandCampina nog harder omlaag. En als je aan het einde van het jaar je cijfers opmaakt, voelt zo’n daling ineens heel concreet: minder marge, terwijl voer, arbeid en rente niet netjes meebewegen.

De kern van het nieuws (gepubliceerd op 10-12-2025) is helder: Vreugdenhil Dairy Foods verlaagt de melkprijs voor december naar €41,66 per 100 kilo (basis), met toeslagen voor weidegang en duurzaamheid richting €43,77. Tegelijk blijft de biologische melkprijs €69,75 per 100 kilo en staat die al sinds juli vast. Dat verschil—tussen volatiele gangbare prijzen en stabielere bio-afspraken—laat iets zien wat ik steeds vaker in gesprekken hoor: wie sneller kan sturen, hoeft minder te slikken.

In deze aflevering van de serie AI in Landbouw en Voedselproductie neem ik stelling: melkprijsvolatiliteit is geen “pech”, maar een managementprobleem dat je deels kunt managen met data en AI. Niet met luchtkastelen, wel met praktische toepassingen die kosten verlagen, risico’s temperen en je positie richting verwerker en bank versterken.

Wat betekent een lagere melkprijs echt op je erf?

Een daling van €1,51 per 100 kilo melk vertaalt zich direct naar duizenden euro’s op jaarbasis. Dat klinkt als een open deur, maar het is belangrijk om het hard te maken—want pas dan kun je gericht ingrijpen.

Rekenvoorbeeld (bewust simpel gehouden):

• 1 miljoen kg melk per jaar = 10.000 × 100 kg
• €1,51 minder per 100 kg = €15.100 minder omzet per jaar

Bij 2 miljoen kg melk is dat €30.200. En dit is alleen de prijsbeweging; in december spelen ook seizoenseffecten, feestdagendruk in zuivelafzet en verschuivende vet/eiwitwaardering mee. In het bronbericht wordt expliciet genoemd dat zowel eiwit als vet in prijs zakten, waarbij vet harder daalde. Dat is cruciaal, want het bepaalt waar je kunt optimaliseren: rantsoen, lactatiestadium, selectie/afvoer en zelfs melkmomenten en koeling.

Bottom line: als je niet op kosten en efficiëntie stuurt, ben je overgeleverd aan de notering.

Waarom juist nu (december 2025) data-gestuurd sturen loont

De kerstperiode is traditioneel een grillige fase in vraag en voorraad in de keten. Verwerkers plannen, retailacties verschuiven en exportstromen (denk aan kaas en melkpoeder) kunnen in korte tijd van toon veranderen. Voor melkveehouders betekent dat: prijsprikkels bewegen sneller dan je grasgroei of stalbezetting.

Er zijn drie redenen waarom AI en voorspellende analyses juist in dit soort maanden rendement opleveren:

1. Je hebt minder tijd om te reageren. Een maand “te laat” aanpassen is bij lage marges direct voelbaar.
2. De variatie in voerkwaliteit is in de winter vaak groter dan je denkt. Partijen kuil verschillen, bijproducten wisselen, en het effect op vet/eiwit kan onverwacht zijn.
3. Financiers en adviseurs kijken in Q4/Q1 scherper naar voorspelbaarheid. Een boer die risico’s aantoonbaar managet, staat sterker.

AI is hier geen speeltje. Het is in de praktijk vaak gewoon: betere voorspelling + snellere bijsturing.

AI-toepassingen die direct helpen bij dalende melkprijzen

Als de melkprijs daalt, heb je twee knoppen: opbrengst per koe (kwaliteit/efficiëntie) en kosten per kg melk. AI helpt vooral door de ‘ruis’ uit je bedrijf te halen en patronen te vinden die je met het blote oog mist.

1) Voorspellen van melk- én componentenopbrengst (vet/eiwit)

Het geld zit niet alleen in liters, maar in componenten. Omdat vet in december harder daalde, is het verleidelijk om te denken: “Dan heeft sturen op vet toch geen zin.” Maar dat is te kort door de bocht.

Wat wél werkt:

• Gebruik historische melkcontroledata (MPR), voergegevens en lactatiestadia om weekprognoses te maken van vet/eiwit.
• Koppel dit aan je ruwvoeranalyse en mengwageninstellingen.

Praktisch resultaat: je ziet sneller of een kuilwissel of bijproductwijziging componenten drukt en dus je uitbetaling ondermijnt—nog voordat de maandafrekening binnen is.

2) Precisievoeding: minder voerverlies, stabielere pens

De goedkoopste kilo melk is de kilo die je produceert zonder extra voerfout. AI-gestuurde voeroptimalisatie (variërend van eenvoudige beslisregels tot echte modellen) richt zich op:

• voorspelbare drogestofopname,
• minder schommelingen in zetmeel/ruw eiwit,
• betere benutting van eigen ruwvoer.

Concreet kun je denken aan:

• automatische detectie van afwijkingen in voeropname per groep,
• waarschuwingen bij risico op pensverzuring,
• rantsoensimulaties met meerdere doelen: melk, componenten, voerkosten.

Bij dalende melkprijzen is het effect van dit soort optimalisatie vaak het grootst, omdat elke bespaarde cent per kg melk zwaarder weegt.

3) Gezondheid en vruchtbaarheid: AI als “vroegalarm”

Elke vermeden ziekte- of vruchtbaarheidsdip is pure marge. Denk aan subklinische ketose, klauwproblemen of een slepende baarmoederontsteking: ze kosten liters, componenten én tijd.

AI kan (met sensordata, activiteit, herkauwpatronen, melkgeleidbaarheid, temperatuur) helpen om:

• risicokoeien eerder te signaleren,
• behandelingen gerichter in te zetten,
• afvoerbeslissingen te onderbouwen.

Mijn ervaring: bedrijven die dit serieus inzetten, praten minder over “pechkoeien” en meer over procescontrole.

4) Energie en koeling: slim sturen op kWh per 100 kg melk

In de winter draait er veel techniek: ventilatie, verlichting, warm water, melkkoeling. AI hoeft hier niet ingewikkeld te zijn. Een goed voorspelmodel op basis van melkvolumes en piekuren kan al helpen om:

• piekbelasting te vermijden,
• koeling efficiënter te plannen,
• warmte terugwinning beter te benutten.

Zeker met variabele energiecontracten of piek-tarieven is dit een directe kostenhefboom.

Van prijsvolatiliteit naar ketensturing: waar AI ook voor de verwerker telt

Melkprijs is een afgeleide van ketenrealiteit: vraag, voorraad, productieplanning en productmix. Als je als sector voorspelbaarder wordt, daalt de druk op correcties.

AI in supply chain management kan bijdragen aan:

• betere vraagvoorspelling voor zuivelproducten rond feestdagen,
• slimmer voorraadbeheer (boter/poeder/kaas),
• optimalisatie van verwerking op basis van marges per productlijn.

Waarom is dit relevant voor een individuele melkveehouder? Omdat verwerkers steeds vaker sturen met:

• toeslagen (weidegang/duurzaamheid),
• contractvormen,
• kwaliteits- en leveringsprofielen.

Wie data op orde heeft, kan makkelijker meebewegen in zulke programma’s en daarmee een deel van de volatiliteit “afkopen” via voorspelbaarheid en aantoonbare prestaties.

Praktische aanpak: begin klein, maar meetbaar (30 dagen)

Je hoeft niet te wachten op een compleet ‘AI-platform’. De beste start is een kort traject met harde KPI’s.

Stap 1: Kies één doel dat pijn doet

Voorbeelden:

• voerkosten per 100 kg melk omlaag,
• minder celgetalpieken,
• hoger vet/eiwit zonder extra kg krachtvoer,
• minder tussenkalftijd.

Stap 2: Verzamel de minimale dataset

Meestal is dit al voldoende:

• melkproductie per dag (tank),
• MPR/robotdata (indien aanwezig),
• voersamenstelling + ruwvoeranalyses,
• gezondheids- en behandelingsregistratie,
• weer/management-events (kuilwissel, stalwissel, groepwijziging).

Stap 3: Maak één dashboard dat je wél dagelijks opent

Houd het sober:

• 5–8 KPI’s,
• trends per week,
• alerts bij afwijkingen.

Stap 4: Zet beslisregels vast

Voorbeeldregels:

• “Bij daling vet% > 0,15 in 7 dagen: check kuil, structuur, zetmeel.”
• “Bij herkauwdaling in groep > X: controleer voerhek, mengtijd, water.”

Een goed AI-systeem is niet “slim” omdat het complex is, maar omdat het je dwingt om sneller en consequenter te handelen.

Veelgestelde vragen die ik nu vaak krijg

Helpt AI ook als de melkprijs simpelweg te laag is?

Ja, maar niet door de prijs te verhogen. AI helpt je marge beschermen via lagere kosten, minder verliezen en betere componenten. Het is risicomanagement, geen toverstaf.

Is dit alleen voor robotbedrijven?

Nee. Robotdata maakt het rijker, maar ook conventionele bedrijven kunnen veel met tankdata, voerdata en MPR.

Wat is een realistische opbrengst?

Dat verschilt sterk. Maar bij lage melkprijzen zie je vaak dat 1–3% verbetering in voerefficiëntie of een paar euro per 100 kg aan kostenreductie al het verschil maakt tussen “net rond” en “weer investeren”.

Wat deze melkprijsdaling ons eigenlijk vertelt

De daling bij Vreugdenhil (en de bredere beweging in de markt) is geen incident. Het is een herinnering dat marge in melkveehouderij steeds vaker uit managementkwaliteit komt, niet uit meewind. En managementkwaliteit is tegenwoordig: meten, voorspellen, bijsturen.

Binnen de serie AI in Landbouw en Voedselproductie kijk ik daarom liever naar de vraag: Hoe maak je je bedrijf aantoonbaar stabieler in een instabiele markt? Als je nu één ding oppakt, laat het dan dit zijn: maak volatiliteit meetbaar op je eigen bedrijf en zet er een stuurmechanisme tegenover.

Welke keuze ga jij de komende maand maken: wachten op de volgende afrekening, of je eigen ‘prijsdemper’ bouwen met data?