Tarweprognoses stijgen: wat AI je nu laat zien

De wereldwijde tarweproductie voor seizoen 2025-’26 is door nieuwe oogstramingen opgeschroefd naar 837,8 miljoen ton. Dat is geen klein nieuwsfeitje voor de handel; het is een signaal dat de voedselketen—van boer tot bakker—weer een andere stand kiest. En precies daar zit de kern: als één of twee landen een recordoogst draaien, verschuift het hele speelveld.

De stijging komt vooral door recordoogsten in Canada (40 miljoen ton) en Argentinië (24 miljoen ton). Ook in de EU is de prognose verhoogd naar 144 miljoen ton. Tegelijk groeit de wereldwijde eindvoorraad naar 274,9 miljoen ton, terwijl de consumptie oploopt naar bijna 823 miljoen ton—onder meer door extra gebruik van tarwe in veevoer.

Dit soort cijfers lijken op het eerste gezicht “macro”. Maar voor Belgische akkerbouwers, mengvoerbedrijven, verwerkers en logistieke spelers zijn ze verrassend concreet. De praktijkvraag is: hoe vertaal je mondiale tarwevolumes naar betere beslissingen op perceel-, contract- en ketenniveau? In onze serie AI in Landbouw en Voedselproductie is dit een schoolvoorbeeld van waar AI wél echt waarde toevoegt: sneller zien wat er verandert, en eerder handelen dan de markt.

Recordoogsten: meer tarwe betekent niet automatisch rust

Meer productie en grotere voorraden drukken niet altijd één-op-één de prijs, maar ze veranderen wél de balans van risico’s. Met 837,8 miljoen ton productie tegenover ~823 miljoen ton consumptie ontstaat opnieuw ruimte: productie ligt naar verwachting bijna 15 miljoen ton boven gebruik. Dat is een andere situatie dan de eerdere gedachte (in augustus) dat consumptie juist hoger zou uitvallen dan productie.

Wat betekent dat in de keten?

• Prijsverwachtingen worden grilliger: grotere volumes geven buffer, maar ook meer concurrentie tussen exportregio’s.
• Kwaliteit wordt doorslaggevender: bij ruime beschikbaarheid kan de markt strenger selecteren op eiwit, hectolitergewicht en valgetal.
• Logistiek en opslag krijgen meer druk: recordoogsten vragen om capaciteit—op het juiste moment, op de juiste plek.

Ik ben er vrij stellig in: wie in 2026 nog alleen stuurt op “de notering”, stuurt te laat. De winnaars combineren marktdata met eigen teelt- en kwaliteitsdata. En daar komt AI in beeld.

Waarom Canada en Argentinië ook in België voelbaar zijn

Canada en Argentinië zijn geen voetnoten; het zijn exportmotoren. Als Canada 3 miljoen ton hoger uitkomt en Argentinië 2 miljoen ton hoger, schuiven handelsstromen. Dat beïnvloedt:

• importdruk op EU-markten,
• de spread tussen maal- en voertarwe,
• en timing van verkoopmomenten (zeker rond jaarwisseling wanneer liquiditeit in markten dunner is).

December 2025 is bovendien een periode waarin veel bedrijven hun teeltplan voor 2026 aanscherpen en contractkeuzes maken. Juist dan is een actuele, datagedreven kijk op tarwevolumes goud waard.

Eindvoorraad groeit: wat zegt dat over risico en timing?

De directe boodschap van een hogere eindvoorraad is simpel: er is meer buffer in het systeem. De eindvoorraad voor 2025-’26 is bijgesteld naar 274,9 miljoen ton, een stijging van 3,4 miljoen ton ten opzichte van de vorige raming. Opvallend: sinds september is de prognose voor de eindvoorraad in totaal met 14,8 miljoen ton verhoogd.

Dat is niet alleen een “cijfercorrectie”. Het betekent dat een marktsentiment—schaarste—plaatsmaakt voor een ander sentiment: voldoende beschikbaarheid, en dus meer focus op prijsdruk en kwaliteitsdifferentiatie.

De praktische implicatie: risicomanagement wordt meetbaar

Bij een grotere eindvoorraad verschuift het risicoprofiel:

1. Opslagrisico (kwaliteit, schimmel, insecten, vocht) telt zwaarder, omdat je mogelijk langer vasthoudt.
2. Basisrisico (verschil tussen lokale prijs en beursprijs) kan toenemen door regionale logistieke knelpunten.
3. Contractrisico (leveringsvensters, boetes, kwaliteitskortingen) vraagt strakkere borging.

AI helpt hier niet door “de perfecte prijs” te voorspellen, maar door beter te berekenen welke keuze het minst spijt oplevert bij verschillende scenario’s.

Consumptie groeit ook: vooral voer maakt het verschil

De consumptie stijgt naar bijna 823 miljoen ton, vooral door meer tarwe in veevoer (onder andere in de EU en Canada). Dit is een belangrijk detail, want het maakt tarwe extra gevoelig voor substitutie-effecten:

• Als maïs of gerst relatief duur wordt, schuift de voersector richting tarwe.
• Als tarwe duurder wordt, kan de voersector terugschakelen.

Dat betekent: je hebt niet alleen tarwe-data nodig, maar ook kruisverbanden met andere grondstoffen. In klassieke spreadsheets is dat veel werk en vaak “achteraf”. Met AI-modellen (of simpelweg goed ingerichte forecastingtools) kun je die relaties continu meewegen.

“People also ask”: waarom stijgt tarwegebruik in veevoer?

Antwoord: omdat voederbedrijven formuleren op prijs en beschikbaarheid. Zodra tarwe competitief is ten opzichte van maïs/gerst, gaat het aandeel in rantsoenen omhoog—binnen de nutritionele grenzen.

Waar AI het verschil maakt: van wereldcijfers naar perceelbeslissingen

De kern: recordoogsten vergroten de complexiteit. AI maakt die complexiteit hanteerbaar door verschillende datastromen samen te brengen en er beslisregels van te maken.

1) Opbrengstvoorspelling en gewasmonitoring (precisielandbouw)

Goed sturen begint op het veld. AI kan opbrengsten beter inschatten door:

• satellietbeelden (vegetatie-indexen),
• dronebeelden voor stressplekken,
• weer- en bodemdata,
• en historische opbrengstkaarten

te combineren tot één verwacht opbrengstprofiel per perceel.

Praktisch voordeel: je kunt eerder beslissen over bijvoorbeeld stikstofstrategie, gewasbescherming en—belangrijk in een jaar met veel aanbod—kwaliteitssturing (eiwit/maalwaardig).

2) Kwaliteitsvoorspelling: niet alleen tonnen tellen

Bij ruime wereldvoorraden wordt kwaliteit vaker de marge-maker. AI kan helpen om:

• partijverschillen te voorspellen op basis van groeiseizoen en perceelvariatie,
• te adviseren over gescheiden opslag,
• en vroegtijdig te signaleren wanneer een partij richting voerkwaliteit schuift.

Een simpele, maar winstgevende keuze is soms: niet alles in één hoop gooien. AI maakt het makkelijker om dat onderbouwd te doen.

3) Prijs- en verkoopscenario’s: van “gevoel” naar plan

De meeste bedrijven hebben geen behoefte aan een zwarte doos die “de prijs” voorspelt. Ze willen een plan dat werkt als de markt tegenzit.

AI-gedreven scenarioanalyse kan bijvoorbeeld:

• meerdere verkoopmomenten simuleren,
• impact van opslagkosten en kwaliteitsrisico’s meenemen,
• en een advies geven in de trant van: verkoop 30% bij X, dek 20% af bij Y, bewaar 50% onder kwaliteitsvoorwaarden Z.

Dat is geen magie. Het is rekenkracht, gevoed met jouw data.

4) Supply chain optimalisatie: waar de echte frictie zit

Recordoogsten leggen zwakke plekken bloot: wachttijden, beperkte droogcapaciteit, vrachtpieken, havencapaciteit. In België zie je dat meteen terug in druk op planning bij coöperaties, collecteurs en verwerkers.

AI kan hier:

• aanvoer voorspellen per regio,
• routes en losslots optimaliseren,
• en voorraadniveaus slimmer spreiden.

Een één-zins samenvatting die ik vaak gebruik: “Een goede oogst is pas winst als je ’m op tijd en in goede kwaliteit geleverd krijgt.”

Zo begin je morgen al: 5 stappen zonder megaproject

Je hoeft niet direct een datalab te bouwen. Dit werkt in de praktijk, ook voor middelgrote bedrijven:

1. Maak je datagrondlaag op orde: perceelgrenzen, rassen, zaaidata, bemesting, spuitregistratie, opbrengst (liefst per perceel).
2. Koppel één externe bron: weerdata of satellietmonitoring. Eén goede koppeling is beter dan vijf half werkende.
3. Definieer één KPI die echt telt: bijvoorbeeld eiwit boven drempel X, of netto-opbrengst €/ha na opslag.
4. Start met scenario’s, niet met voorspellingen: “wat als de prijs 10% zakt?”, “wat als vocht hoger blijft?”, “wat als we gescheiden opslaan?”
5. Leg beslisregels vast: wanneer verkoop je, wanneer bewaar je, wanneer stuur je op kwaliteit? Maak het herhaalbaar.

Dit is precies het type aanpak dat past in AI in Landbouw en Voedselproductie: klein beginnen, maar wel met een route naar ketenwaarde.

Wat betekenen de hogere tarweprognoses voor 2026?

De stijgende tarweprognoses door recordoogsten in Canada en Argentinië, plus hogere EU-ramingen, wijzen op een seizoen waarin beschikbaarheid minder het probleem is dan timing, kwaliteit en logistiek. De eindvoorraad groeit, consumptie groeit ook, maar niet snel genoeg om de productie in te halen.

Voor wie in de keten zit—boer, handelaar, verwerker—is de boodschap helder: data wint van buikgevoel. AI is daarbij geen doel op zich, maar een manier om sneller te zien wat je anders pas merkt wanneer het te laat is: dat je partij net niet maalwaardig is, dat je opslag te duur wordt, of dat je verkoopstrategie niet past bij een ruim aanbod.

Als je één vraag wilt meenemen richting het nieuwe jaar: welke beslissing rond tarwe (teelt, kwaliteit, verkoop of logistiek) zou jij sneller en zekerder nemen als je elke week een betrouwbare voorspelling en scenario-analyse had?

Wil je dit concreet maken voor jouw bedrijf of keten? Begin met één dataset, één KPI en één scenario. Daar start volwassen AI in landbouw.