Melkprijs daalt: zo helpt AI je marge beschermen

€2,44 eraf in één klap. Dat is de verlaging die Lactalis Leerdammer doorvoerde voor december: een basismelkprijs van €42,78 per 100 kilo (met maximale toeslagen tot €44,78). Rond dezelfde periode zakte ook de melkprijs bij Deltamilk fors (details achter een paywall, maar het signaal is duidelijk). Begin december 2025 voelde voor veel melkveehouders alsof de rek eruit was—precies in de maand waarin cashflow, eindejaarsfacturen en ruwvoerplanning samenkomen.

Dit soort prijsbewegingen zijn niet nieuw. Wat wél nieuw is: we hebben inmiddels tools om er minder door verrast te worden. AI in de landbouw en voedselproductie is niet alleen interessant voor robots in de stal of drones boven het land. Het wordt vooral waardevol als het je helpt om sneller en beter beslissingen te nemen: wanneer verkoop je voer, wanneer koop je krachtvoer, welke koeien houden je marge overeind, en waar lekt geld weg in je keten?

Ik ben er vrij stellig over: wie melkprijsvolatiliteit wil overleven, moet sturen op data—en AI is de versneller.

Wat een melkprijsverlaging écht betekent op je erf

Een daling van €2,44 per 100 kilo klinkt abstract, tot je het doorrekent. Bij 1.000.000 kg melk/jaar is dat grofweg:

• 1.000.000 kg / 100 = 10.000 “honderd kilo’s”
• 10.000 × €2,44 = €24.400 minder omzet op jaarbasis

Op maandniveau (bij gelijkmatige productie) is dat rond de €2.000 per maand. Voor sommige bedrijven is dat “net de buffer”, voor andere het verschil tussen investeren of uitstellen.

De toeslagen helpen, maar ze stabiliseren niet

Leerdammer noemt meerdere toeslagen: weidetoeslag, waarderingspremie (€0,50) en een duurzaamheidstoeslag tot €1,20 per 100 kilo. Dat is mooi, maar het verandert de kern niet: de basisprijs beweegt, en die beweging is vaak groter dan de toeslagen.

De praktijk is dat je als melkveehouder twee knoppen hebt:

1. Kosten per kilo melk omlaag (zonder productie/gezondheid te slopen)
2. Opbrengst per kilo melk omhoog via kwaliteit, contracten, toeslagen en timing

AI kan bij beide knoppen helpen, maar alleen als je het slim inzet.

Waarom melkprijzen schommelen (en waarom december extra gevoelig is)

De korte versie: melkprijs is een afgeleide van zuivelmarkten, contracten, volumes, voorraden en verwerkingsmarges. December is vaak extra grillig door:

• Feestdagen-effect: verschuivingen in vraag, logistiek en voorraden
• Voorraadopbouw/afbouw bij verwerkers en retail
• Internationale handel die vertraagt of versnelt rond jaarafsluiting
• Kostencomponenten (energie, transport) die doorwerken met vertraging

AI gaat die markt niet “vastzetten”. Maar AI kan je wel helpen om eerder signalen op te pikken en je bedrijfsvoering daarop af te stemmen.

Een melkprijsverlaging is zelden het échte probleem. Het probleem is dat je hem pas voelt wanneer hij al op de afrekening staat.

AI als vroegwaarschuwingssysteem voor melkprijs en marge

AI werkt hier het best als voorspeller van risico’s en planner van keuzes. Niet als magische zwarte doos.

1) Voorspellen: van marktindicator naar bedrijfsbesluit

Een praktisch AI-model kan meerdere databronnen combineren:

• historische melkprijzen per verwerker
• zuivelnoteringen (boter, melkpoeder, kaas)
• energieprijzen (gas/elektra), transport en voerprijzen
• seizoenspatronen in melkproductie en vet/eiwit
• je eigen leveringsdata: liters, vet/eiwit, celgetal, toeslagstatus

Het resultaat hoeft geen perfecte melkprijsvoorspelling te zijn. Wat je wilt is:

• scenario’s (“als prijs 2 euro zakt, wat doet dat met mijn kasstroom?”)
• signalen (“de kans op prijsdruk in 4–8 weken stijgt”)
• knoppen (“welke maatregelen geven snel effect zonder schade?”)

2) Sturen: marge per kg melk in plaats van liters najagen

Veel bedrijven rekenen nog steeds vooral in productie. Maar in een dalende prijsomgeving is de betere vraag:

Welke rantsoen- en managementkeuzes maximaliseren mijn marge per kg melk?

AI kan helpen door:

• voeroptimalisatie (lineaire programmering + AI-voorspellingen) op basis van actuele voerprijzen en voederwaarde
• voorspellen van vet/eiwit-respons per rantsoenaanpassing
• detectie van subklinische problemen (pens, klauw, mastitis) die ongemerkt kilo’s en toeslagen kosten

Een simpel voorbeeld dat ik vaak zie: bedrijven sturen op “meer liters”, maar verliezen door een kleine dip in vet/eiwit of een stijging van celgetal meer opbrengst dan die extra liters opleveren. AI kan dat zichtbaar maken op dagbasis.

3) Cashflow: de vergeten KPI in melkveehouderij

Bij melkprijsdruk wordt cashflow ineens de baas. AI-ondersteunde cashflowplanning kan:

• facturen, voerinkoop, loonwerk en aflossingen in een tijdlijn zetten
• een liquiditeitswaarschuwing geven (bijv. 6 weken vooruit)
• voorstellen doen: “uitstel aankoop X”, “vervroeg verkoop Y”, “heronderhandel termijn Z”

Niet sexy, wel effectief. En in december 2025 is dat precies wat je nodig hebt.

AI in de zuivelketen: transparantie die boeren terugbetaalt

De melkprijs die jij krijgt, ontstaat in een keten. Als er in die keten inefficiëntie zit—verlies, stilstand, verkeerde planning—dan komt de rekening uiteindelijk ergens terecht. Vaak bij de primaire producent.

AI kan ketenbreed juist helpen om:

• vraag en productie beter te matchen (minder overschotten, minder dumpprijzen)
• kwaliteit eerder te voorspellen (bijv. kaasrendement op basis van melkcomponenten)
• logistiek te optimaliseren (haalroutes, koeling, pieken)
• energieverbruik in verwerking te verminderen via voorspellend onderhoud

Voor jou als melkveehouder vertaalt dat zich niet automatisch naar een hogere prijs, maar het vergroot de kans op:

• stabielere uitbetalingssystematiek
• betere beloning van kwaliteit en duurzaamheid
• minder “paniekcorrecties” in volatiele periodes

Een stevige stelling: als verwerkers AI gebruiken om hun marges te beschermen, moet jij AI gebruiken om jouw marge te beschermen.

Praktische AI-toepassingen die nú haalbaar zijn (zonder megaproject)

Je hoeft geen datateam te hebben. De meeste winst zit in een paar gerichte toepassingen.

1) Melkcomponenten en toeslagen bewaken met slimme alerts

Doel: geen geld laten liggen door net-niet prestaties.

• alert bij dalende vet/eiwit-trend
• alert bij toeslagrisico (weidegangregistratie, duurzaamheidsscore, kwaliteitsgrenzen)
• correlatie tussen rantsoenwijziging en componenten

2) Gezondheids- en productieverlies vroeg detecteren

Met data uit melkrobots, melkmeting, activiteit, herkauwmonitoring en behandelregistraties kan AI:

• koeien met verhoogd mastitisrisico vroeg signaleren
• pensverzuring of hittestress (ook in milde vorm) herkennen
• voerbenutting vergelijken per koppel/ lactatiefase

Dit is directe marge: minder behandelingen, minder afvoer, stabielere productie.

3) Voerstrategie koppelen aan prijsvolatiliteit

AI kan scenario’s doorrekenen:

• voerinkoopmomenten (spot vs contract)
• eigen ruwvoer inzetten vs aankopen
• effect van krachtvoerprijs + melkprijs op optimale productie

De uitkomst is vaak verrassend: bij lage melkprijs is “maximale productie” niet altijd rationeel als de extra liters vooral extra kosten vragen.

4) Benchmarken: jouw bedrijf vs je eigen verleden

De meest eerlijke benchmark is niet “tegen de buurman”, maar tegen jezelf:

• marge per 100 kg melk per maand
• voerkosten per kg meetmelk
• dierdagkosten + vervangingspercentage
• toeslagen per 100 kg en waarom ze fluctueren

AI kan afwijkingen detecteren die je in een Excel-sheet pas na weken ziet.

Veelgestelde vragen die ik krijg (en mijn antwoord)

“Is AI niet vooral iets voor grote bedrijven?”

Nee. Grote bedrijven hebben meer data, maar kleinere bedrijven hebben vaak kortere lijnen en kunnen sneller bijsturen. Als je met 2–3 dashboards de juiste keuzes sneller maakt, heb je al rendement.

“Moet ik al mijn data ‘weggeven’?”

Niet automatisch. Kies oplossingen met duidelijke afspraken over eigenaarschap, export en opslag. Ik vind dat boerendata van de boer moet blijven, punt.

“Wat levert het op?”

Bij melkprijsdruk gaat het minder om spectaculaire groei en meer om verlies voorkomen. Als je door beter sturen op componenten, voer en gezondheid bijvoorbeeld €0,50 per 100 kg verbetert, dan is dat op 1.000.000 kg melk €5.000 per jaar. Veel bedrijven kunnen meer dan dat halen—maar je moet wel meten.

Wat je deze week al kunt doen (zonder nieuwe hardware)

1. Maak je marge zichtbaar: opbrengst per 100 kg minus voerkosten (minimaal) per maand.
2. Zet 3 alerts: componenten-trend, celgetal/gezondheidsindicator, cashflow-ondergrens.
3. Kies één ‘AI-pilot’: voeroptimalisatie óf vroegsignalering gezondheid óf prijsscenario’s.
4. Plan een evaluatie na 6 weken: wat veranderde er echt in euro’s?

December is een goede maand om hiermee te starten, juist omdat je met een frisse blik naar 2026 kijkt.

De melkprijs daalt—maar jouw stuurinformatie kan omhoog

De verlaging bij Leerdammer naar €42,78 per 100 kg (maximaal €44,78 met toeslagen) laat zien hoe snel het sentiment kan draaien. Dat is vervelend nieuws, maar ook een duw in de rug: je kunt je bedrijf zo inrichten dat prijsbewegingen minder hard binnenkomen.

AI in landbouw en voedselproductie is daarbij geen speeltje. Het is een manier om eerder te zien wat er gebeurt, en sneller te kiezen wat je doet. Minder verrassingen op de afrekening, meer grip op je marge.

Waar zet jij in 2026 als eerste AI voor in: voer, gezondheid, cashflow of ketenplanning?