Minder ruweiwit voeren: zo helpt AI je melkveebedrijf

150 melkveehouders hebben de afgelopen jaren laten zien dat minder ruweiwit in het rantsoen wél kan, zonder roekeloos te worden. In Project Koe en Eiwit daalde het gemiddelde ruweiwitgehalte met 10 gram per kilo droge stof over vijf jaar. Dat klinkt klein. In de praktijk is het groot, omdat elke gram eiwit die je niet “teveel” voert, meestal één ding betekent: minder stikstofverlies (en vaak ook minder voerkosten), met behoud van productie als je het slim aanpakt.

En precies daar past dit onderwerp in onze serie “AI in Landbouw en Voedselproductie”. Minder eiwit voeren is namelijk geen kwestie van één keer een voeradvies volgen. Het is een continu optimalisatieprobleem: ruwvoer varieert, koeien reageren, melkureum beweegt mee en je wilt geen dip in liters of gezondheid. Dat is het soort puzzel waar data en AI sterk in zijn—mits je het praktisch houdt.

Waarom minder ruweiwit voeren nu zo’n heet hangijzer is

Kort gezegd: minder ruweiwit voeren is één van de meest directe knoppen om ammoniakemissie en stikstofexcretie te verlagen, zonder te wachten op grote stalaanpassingen.

De realiteit op veel bedrijven is dat er jarenlang een “veiligheidsmarge” in eiwit zat. Begrijpelijk: niemand wil productieverlies, vruchtbaarheidsproblemen of een terugval in uiergezondheid. Maar die marge heeft een prijs. Te veel eiwit dat niet in melk- of lichaams-eiwit verdwijnt, eindigt als ureum en stikstof in mest en urine. En dat is precies de route naar emissies.

Project Koe en Eiwit maakt één punt glashelder: stapjes werken. Niet één grote sprong, maar structureel bijsturen met feedback uit het bedrijf. De kern is:

• Overzicht: weten wat je voert en wat de uitgangssituatie is.
• Inzicht: begrijpen wat er verandert als je eiwit verlaagt.
• Uitzicht: sturen naar betere dierprestaties én bedrijfsresultaat.

Dat “overzicht–inzicht–uitzicht” is eigenlijk een managementsysteem. AI kan dat systeem versnellen, maar niet vervangen.

Wat Project Koe en Eiwit concreet laat zien

Kort gezegd: met bedrijfsgerichte begeleiding en meetfeedback kun je het ruweiwit aantoonbaar verlagen.

De deelnemers in het project werkten vier jaar lang aan het verminderen van ruweiwit in rantsoenen. Over vijf jaar kwam er gemiddeld 10 g/kg DS af. Dat is geen marketingpraat; het is precies het soort langzame, stabiele verbetering dat je ziet wanneer je werkt met variatie in ruwvoer, seizoenen en bedrijfstypen.

De stille held: melkureum als stuurgetal

Kort gezegd: melkureum is een praktische thermometer voor eiwitbenutting.

In het project werd het melkureumgehalte in tankmelk elke drie dagen bepaald. Dat geeft frequente feedback. Niet perfect, wel bruikbaar. Als melkureum structureel hoog blijft, is dat vaak een signaal dat de eiwitvoorziening (of de verhouding energie-eiwit) niet klopt.

Belangrijk: melkureum “op zich” is geen doel. Het is een indicator.

Vers gras: lastig om te rekenen, sterk in benutting

Kort gezegd: vers gras varieert sterk in ruweiwit, maar stikstofbenutting kan hoog zijn.

Een herkenbaar punt uit de praktijk: vers gras schommelt. Daglengte, bemesting, groeistadium, weersomstandigheden—alles telt mee. Daardoor is het minder “rekenvriendelijk” dan kuil. Tegelijk is de benutting van stikstof uit vers gras vaak goed. Dat maakt weidegang en vers voeren interessant, maar alleen als je de variatie serieus monitort.

Waar AI en data het verschil maken (zonder extra gedoe)

Kort gezegd: AI helpt vooral bij drie dingen: variatie voorspellen, afwijkingen sneller zien en rantsoenen stabieler bijsturen.

Veel melkveebedrijven hebben data zat: voerschema’s, melkcontrole, tankmetingen, krachtvoerregistraties, soms zelfs sensordata (herkauwactiviteit, melkrobotdata). Het probleem is zelden dat er geen data zijn. Het probleem is dat je er op een drukke dinsdagavond geen tijd voor hebt.

AI-toepassingen kunnen dit praktisch maken met “kleine” functies die veel effect hebben.

1) Variatie in ruwvoer eerder zien

AI-modellen kunnen patronen herkennen in:

• kuilanalysehistorie (DS, VEM, ruw eiwit, NDF)
• perceelsdata en maaimomenten
• weers- en groeipatronen

Daarmee kun je eerder verwachten dat het eiwit in vers gras omhoogschiet (bijvoorbeeld in een groeispurt) of dat energie beperkend wordt. Je hoeft dan niet te gokken; je stuurt proactief.

2) Slimme “alarmbellen” rond melkureum en productie

Een mens ziet trends, maar mist details. AI kan simpele, nuttige waarschuwingen geven:

• melkureum stijgt 3 meetmomenten op rij
• vet/eiwitverhouding verschuift samen met ureum
• herkauwactiviteit daalt na rantsoenaanpassing

Dat zijn signalen om bij te sturen vóórdat je liters of gezondheid verliest.

3) Rantsoenoptimalisatie als continu proces

Rantsoenberekening is vaak momentopname. AI maakt er een proces van. Denk aan:

• dagelijkse herberekening op basis van actuele DS-opname, melkproductie en ruwvoerkwaliteit
• scenario’s: “wat als we 0,5 kg soja vervangen door raap/zonnebloem?”
• advies dat rekening houdt met grenzen: minimum RDP/DVE, pensgezondheid, structuur

De winst zit ‘m niet in fancy dashboards, maar in stabiliteit: minder pieken en dalen.

Praktische aanpak: zo verlaag je ruweiwit zonder brokken

Kort gezegd: begin met meten, verlaag in stappen en bouw een vaste feedbackroutine.

Ik geloof niet in “morgen 20 gram eraf”. Meestal gaat dat mis. Dit werkt wél, zeker in winterrantsoenen en in het weideseizoen als je strak meet.

Stap 1 — Breng je startpunt in kaart (1 week)

Zorg dat je dit op orde hebt:

• laatste ruwvoeranalyses (kuil(en), bijproducten)
• krachtvoersamenstelling en gift per groep
• melkureum (liefst meerdere meetmomenten)
• productie, vet/eiwit, gezondheidssignalen (herkauw, mestscore)

Snippet om te onthouden: “Je kunt alleen veilig eiwit verlagen als je sneller feedback krijgt dan dat je problemen opbouwt.”

Stap 2 — Verlaag ruweiwit in kleine stapjes (2–6 weken)

Werk met duidelijke grenzen en één wijziging tegelijk. Bijvoorbeeld:

1. 0,25–0,5 kg eiwitrijk krachtvoer eraf
2. energie en pensfermentatie bewaken (structuur, zetmeel, VEM)
3. na 7–10 dagen evalueren: melkureum, liters, vet/eiwit, mestbeeld

Stap 3 — Corrigeer gericht, niet paniekerig

Als melkureum daalt maar productie zakt ook, dan is “meer eiwit” niet altijd het antwoord. Vaak zit het in:

• te weinig energie bij het eiwit (pensbacteriën kunnen het niet benutten)
• verkeerde eiwitfractie (te snel/te traag)
• te weinig structuur of een onrustig rantsoen

Een data- of AI-tool is hier handig omdat die correlaties sneller zichtbaar maakt. Maar de correctie blijft boerenlogica.

Stap 4 — Maak het seizoensproof (weidegang en overgang)

Vooral rond de eerste weideweken en bij kuilwissels gaat het mis. Spreek intern af:

• wie noteert kuilwissels en krachtvoerwijzigingen
• wanneer je een extra tankmeting bekijkt
• welke bandbreedte voor melkureum je acceptabel vindt per seizoen

Dit is saai werk. Het betaalt zich elke maand uit.

Veelgestelde vragen uit de stal (en mijn antwoord)

“Hoe weet ik of ik te laag ga met eiwit?”

Antwoord: je ziet het meestal eerst aan productiedruk, soms aan eiwit%, herkauwactiviteit en uiteindelijk conditie. Als melkureum extreem laag is én productie zakt, is dat een serieus signaal. Werk daarom met stapjes en korte evaluatiecycli.

“Is vers gras niet juist té eiwitrijk?”

Antwoord: vaak wel in het voorjaar. Maar vers gras kan ook uitstekend benut worden. De truc is: variatie managen met meten (grasgroei, opname, ureum) en niet “op gevoel” bijvoeren.

“Heb ik daar echt AI voor nodig?”

Antwoord: nee. Je kunt al ver komen met analyses, ureum en discipline. AI wordt interessant als je merkt dat je bedrijf te complex is om handmatig elke week consequent te optimaliseren—of als je sneller wilt leren van je eigen data.

Wat dit betekent voor AI in landbouw en voedselproductie

Minder ruweiwit voeren is een prachtig voorbeeld van waar AI in de voedselketen echt waarde toevoegt: meer efficiëntie aan het begin van de keten. Elke stap richting betere eiwitbenutting werkt door in emissies, grondstoffengebruik en uiteindelijk in de maatschappelijke ruimte om te blijven produceren.

Project Koe en Eiwit bewijst dat de basis niet ingewikkeld is: overzicht, inzicht, uitzicht. Mijn standpunt: wie dat proces digitaliseert—met eenvoudige beslissingsregels, goede datakoppelingen en heldere signalen—maakt het voor een team op het erf veel makkelijker om vol te houden. En volhouden is hier het hele spel.

Wil je in 2026 echt meters maken, begin dan niet met “AI aanschaffen”. Begin met een plan voor je meetritme, je stuurgetallen en je beslismomenten. Daarna pas kies je tooling.

Waar zit bij jou de grootste winst: in beter zicht op ruwvoerkwaliteit, in sneller bijsturen op melkureum, of in het strak organiseren van rantsoenwijzigingen?