Rijpadentrekker met variabel spoor: klaar voor AI-sturing

Een variabele spoorbreedte van 2,25 tot 3,25 meter klinkt als een detail voor techneuten. In rijpadenteelt is het precies het soort detail dat je bodemstructuur, werkgemak en uiteindelijke opbrengst kan maken of breken. OC-Group liet recent een prototype rijpadentrekker zien dat dit probleem heel praktisch aanpakt: smal genoeg voor transport, breed genoeg voor stabiel en precies werk op vaste rijpaden.

Wat mij hierin triggert: dit soort machine-innovatie is precies waar AI in precisielandbouw de komende jaren het meeste rendement gaat leveren. Niet door “slimme praat”, maar door heel concreet: beter rijpadenbeheer, minder bodemverdichting, strakker schoffelen, stabielere werksnelheid en aantoonbare besparingen op brandstof en inputs.

Waarom variabele spoorbreedte in rijpadenteelt telt

Vaste rijpaden werken alleen als je consequent blijft. Het hele principe van Controlled Traffic Farming (CTF) is dat je het berijden beperkt tot een klein percentage van het perceel, zodat de rest van de bodem luchtiger blijft en beter water kan verwerken.

Een trekker met variabele spoorbreedte helpt daar op drie manieren direct bij:

1. Transport vs. veldwerk zonder compromissen: je wilt niet met een “permanent brede” set-up de weg op, maar in het veld wil je wél stabiel en passend op je rijpaden staan.
2. Aansluiten op werktuigen en bedbreedtes: rijpadenteelt is vaak een puzzel van werkbreedtes (bijv. 3 m, 6 m, 9 m, 12 m). Variabel spoor maakt het makkelijker om combinaties passend te krijgen.
3. Minder slip, minder schade: breder en stabieler rijden in het werk (bijvoorbeeld schoffelen) geeft rust in de combinatie. Dat merk je in stuurcorrecties, bandenslijtage en de kwaliteit van je bewerking.

De kern: mechanische flexibiliteit is een randvoorwaarde om later digitaal te kunnen optimaliseren. Eerst moet de hardware kloppen.

Wat OC-Group laat zien met dit prototype (en wat dat zegt over de markt)

Het prototype is een testversie, maar de keuzes zijn veelzeggend. OC-Group (Wouw, Noord-Brabant) bouwt Torq-landbouwmachines en werkte ongeveer twee jaar aan dit rijpadtrekkerproject. De trekker (nog zonder naam) draaide dit jaar de eerste uren.

De hoofdpunten uit de machine-opzet

Dit is wat er nu bekend is:

• Variabele spoorbreedte: van 2,25 m (bijv. transport) naar 3,25 m (werkstand) via schuifassen.
• Motor: Deutz, 135 pk (100 kW).
• Aandrijving: hydrostatische traploze aandrijving.
• Snelheid: maximaal 40 km/u.
• Comfort/tractie: geveerde vooras.
• Besturing: tweewielbesturing; vierwielbesturing wordt genoemd als mogelijke volgende stap.
• Planning: begin 2026 een 2.0-versie; tweede helft 2026 verkoopklaar mikpunt.

Mijn interpretatie: OC-Group positioneert deze trekker niet als “alleskunner”, maar als dedicated rijpadmachine. Dat is slim. In rijpadenteelt wil je voorspelbaarheid en herhaalbaarheid. Als je elke dag wisselt tussen taken waar de machine niet voor bedoeld is, verdwijnt het voordeel.

Waarom dit momentum logisch is (zeker eind 2025)

We zitten eind december 2025. Veel bedrijven zitten nu in de evaluatie van het seizoen: wat ging goed, waar liep planning vast, waar zat verlies (tijd, diesel, structuur, overlap). Rijpadenteelt en precisielandbouw komen dan vanzelf op tafel, juist omdat ze helpen om de volgende stappen te “systematiseren”.

En daar past een prototype als dit in: meer bedrijven willen naar vaste rijpaden, maar lopen vast op logistiek en machine-compatibiliteit. Variabel spoor is een praktische drempelverlager.

Waar AI het verschil maakt: van ‘breder spoor’ naar ‘slimmer rijden’

AI wordt interessant zodra je machine data kan gebruiken om beslissingen te nemen die je als bestuurder niet elke seconde kunt optimaliseren. Variabel spoor is het fysieke fundament; AI is de laag erboven.

1) AI voor rijpadenbeheer en bodemdruk: sturen op kPa in plaats van gevoel

Veel beslissingen rond bandenspanning, ballast en werksnelheid worden nog genomen op ervaring. Prima, maar onnodig grof.

Met AI-ondersteuning kun je richting een setup die per perceel en bewerking optimaliseert:

• voorspellen waar bodem het gevoeligst is (op basis van bodemkaart, vocht, historische sporen)
• adviseren over bandenspanning (CTIS), slipgrenzen en ballast
• automatisch schakelen tussen “transportconfiguratie” en “veldconfiguratie” inclusief veiligheidschecks

De zin die ik vaak gebruik in projecten: “Bodemdruk is geen mening; het is meetbaar en stuurbaar.”

2) AI bij schoffelen: camera’s, sectie-aansturing en foutmarges verkleinen

Rijpadenteelt gaat vaak samen met mechanische onkruidbestrijding. Schoffelen draait om centimeters.

AI kan daar heel concreet helpen:

• camerageleiding die gewasrijen herkent (ook bij wisselende lichtomstandigheden)
• voorspellen van afwijking door helling, kluiten of speling in de combinatie
• automatisch aanpassen van rijsnelheid: sneller waar het kan, rustiger waar het moet

Variabel spoor helpt omdat je de trekker stabiel en passend op het systeem zet; AI maakt daarna de stap naar consistentere kwaliteit per hectare.

3) AI voor werkplanning: minder tijdverlies rond omstellen en logistiek

Een onderschatte kostenpost is “gedoe”: omstellen, passen en meten, onverwachte combinaties die net niet lekker lopen.

Met data van je eigen bedrijf kun je AI inzetten om:

• optimale momenten te plannen (bodemconditie + beschikbaarheid + weersvensters)
• omsteltijd te reduceren door vaste presets per taak
• per perceel een “machine-recept” te maken: spoorbreedte, snelheid, bandenspanning, werktuig-instellingen

Dat klinkt administratief, maar het effect is operationeel: minder stilstand, minder stress, meer hectares op een dag.

Praktische checklist: waar let je op als je zo’n rijpadtrekker overweegt?

De grootste fout is starten met de trekker en pas daarna het systeem ontwerpen. Rijpadenteelt is een keten: bedbreedte → werktuigen → spoor → RTK → logistiek.

Stap 1: leg je rijpad-systeem vast (en hou het simpel)

Kies één basislogica voor je bedrijf, bijvoorbeeld:

• werkbreedte 6 m of 12 m (afhankelijk van spuit, schoffel, zaaier)
• vaste rijpaden en kopakkers die daarop zijn ingericht

Simpel wint. Elke uitzondering kost je later geld.

Stap 2: check compatibiliteit met je werktuigen

Maak een lijst van:

• spoorbreedtes die je werktuigen “verwachten”
• minimale draaicirkel op kopakker
• benodigde hydrauliek, aftakas, vermogen en gewicht

Bij variabel spoor wil je vooral weten: hoe snel en hoe robuust is het omstellen in de praktijk? Niet in theorie.

Stap 3: zet data op orde (anders is AI vooral decoratie)

AI in landbouw werkt alleen met betrouwbare basisdata:

• RTK-correctie en herhaalbaarheid van lijnen
• perceelsgrenzen die kloppen
• logfiles van bewerkingen (tijd, snelheid, overlap)
• liefst ook opbrengstkaarten of biomassa-indicatoren

Mijn ervaring: je hoeft niet “alles” te meten, maar wat je meet moet wél consistent zijn.

Veelgestelde vragen die ik nu al krijg (en het eerlijke antwoord)

Is vierwielbesturing echt nodig voor rijpadenteelt?

Nee, niet altijd. Maar op krappe kopakkers en bij bredere sporen kan het het verschil maken tussen netjes draaien of bodem open trekken. Als OC-Group dit toevoegt in latere versies, past dat logisch bij de doelgroep.

Is 135 pk genoeg?

Voor schoffelen en lichte rijpadwerkzaamheden vaak wel. Het gaat hier niet om maximale trekkracht voor zware grondbewerking, maar om precisie, stabiliteit en efficiëntie. Het hangt wel af van je werktuiggewicht, grondsoort en helling.

Wanneer verdien je dit terug?

Als je het inzet als systeemtrekker. Terugverdientijd komt meestal uit een mix van:

• minder bodemverdichting (structurele opbrengst- en bewerkingsvoordelen)
• minder overlap (zaai/spuit/bemesting)
• minder tijdverlies (strakkere planning en minder correcties)

Wie ‘m koopt als extra “mooie trekker” zonder rijpadstrategie, betaalt vooral voor complexiteit.

Wat dit prototype vertelt over de volgende golf in slimme mechanisatie

De interessantste innovatie zit niet alleen in sensoren of software, maar in machines die gebouwd zijn om data-gestuurd te werken. Een rijpadentrekker met variabel spoorbreedte is daar een helder voorbeeld van: de mechanica maakt precisie mogelijk, AI maakt precisie schaalbaar.

Binnen onze reeks AI in Landbouw en Voedselproductie zie ik dit als een duidelijke richting: minder improviseren per rit, meer werken met vaste instellingen, meetbare kwaliteit en herhaalbare resultaten. Dat sluit ook aan op de bredere keten: wie consistenter teelt, kan ook consistenter leveren—en dáár wordt de voedselproductie als geheel stabieler van.

Wil je in 2026 stappen zetten? Begin nu (eind 2025) met één ding: teken je rijpad-systeem uit en bepaal welke data je minimaal nodig hebt om keuzes te onderbouwen. Dan wordt de vraag naar een rijpadtrekker ineens veel concreter.

Welke bewerking op jouw bedrijf zou als eerste profiteren van variabel spoor in combinatie met AI-sturing: schoffelen, spuiten of bemesten?