Varkensprijs stabiel: zo helpt AI je marge bewaken

De Duitse varkensprijs staat al weken op €1,60 per kilo geslacht gewicht. In Nederland zakten noteringen na Afrikaanse varkenspest in Spanje met €0,05 tot €0,06. Dat verschil lijkt klein, maar op bedrijfsniveau is het precies het soort “paar cent” dat je jaarresultaat maakt of kraakt—zeker zo vlak voor Kerst.

Wat ik opvallend vind: prijsstabiliteit rond de feestdagen wordt vaak afgedaan als “marktgevoel”. Terwijl het in de praktijk neerkomt op iets heel concreets: wie heeft zijn vraag, aanbod, logistiek en risico’s het best onder controle? En daar komt AI om de hoek kijken. Niet als praatplaat, maar als gereedschap om rust in je keten te krijgen wanneer de druk het hoogst is.

In deze aflevering van onze reeks “AI in Landbouw en Voedselproductie” kijken we naar de stabiele varkensprijs richting de feestdagen als startpunt. Daarna vertalen we dat naar: hoe je met AI je planning, voerstrategie, gezondheid en afzet zo stuurt dat je minder afhankelijk wordt van week-tot-week schommelingen.

Waarom de varkensprijs rond Kerst vaak ‘vast’ blijft

De kern: rond de feestdagen draait de markt op routines. Retail plant volumes vooruit, slachterijen werken met beperkte capaciteit door roosters en feestdagen, en transport heeft minder speling. Dat maakt de markt minder elastisch. Als de vraag in een groot afzetland stevig blijft, krijg je sneller een “ruggengraat” in de prijs.

In Duitsland speelt daarbij dat Kerst traditioneel een grotere rol speelt in consumptie en ritme dan bij ons. En omdat Duitsland relatief meer voor de binnenlandse markt produceert, kan retailvraag daar directer doorwerken in de notering. In Nederland (met een sterk exportprofiel) komen verstoringen in handel en dierziekterisico’s sneller terug in sentiment en prijs.

Wat dit betekent voor jou als producent

Prijsstabiliteit is fijn, maar het is ook verraderlijk. Het maakt snel tevreden: “het blijft toch wel staan.” Alleen verandert je kostenkant intussen door:

• voerkosten en bijproducten (beschikbaarheid, contracten, kwaliteit)
• energieprijzen (ventilatie, verwarming, transport)
• uitval/gezondheid (PRRS, darmproblemen, staartbijten)
• bezettingsgraad en aflevergewicht (planning rond slachtcapaciteit)

AI helpt vooral op dat tweede stuk: marge stabiliseren, ook als de markt “stabiel” oogt.

AI als prijsstabilisator: geen magie, wel voorspelbaarheid

AI stabiliseert de varkensprijs niet rechtstreeks. De markt blijft de markt. Wat AI wél doet: de variatie in jouw prestaties verkleinen en je keten voorspelbaarder maken. Minder verrassingen betekent:

• beter onderhandelen (met onderbouwde scenario’s)
• minder noodgrepen (spoedtransport, te zware dieren, ad-hoc voer)
• strakker voldoen aan specificaties (concepten, kwaliteitsprogramma’s)

Een zin die ik vaak gebruik in projecten: “Je kunt de notering niet besturen, maar je kunt wel je bandbreedte verkleinen.”

Van ‘gevoel’ naar cijfers: demand forecasting voor vleesketens

Tijdens piekperiodes (Kerst, Oud & Nieuw) zie je twee problemen tegelijk:

1. vraagpatronen verschuiven (andere delen, andere verpakkingen, promoties)
2. de keten heeft minder flexibiliteit (minder slachtdagen, lagere buffer)

AI-modellen voor demand forecasting combineren historische afzet, promotieplannen, seizoenseffecten en actuele signalen (bijv. bestelgedrag) om volumes per week en producttype te voorspellen. Voor varkensketens betekent dit concreet:

• betere afstemming tussen voerleverancier, varkenshouder, transporteur en slachterij
• minder “propvolle” weken met korting of afkeur
• stabielere aanvoer, dus stabielere contractcondities

In België zie je dit vooral bij integraties en grotere samenwerkingen: wie data deelt, wint stabiliteit.

Waar AI in de varkenshouderij het snelst rendeert

De meeste bedrijven hoeven niet meteen met ingewikkelde modellen te starten. De hoogste ROI zit vaak in drie praktische domeinen.

1) Afleverplanning: AI voorkomt ‘te zwaar’ of ‘te laat’

De snelste winst: voorspellen wanneer welke koppels slachtrijp zijn, rekening houdend met groei, voerefficiëntie, gezondheid en klimaat in de stal.

Wat je daarvoor nodig hebt

• weegdata (automatisch of steekproef)
• voeropname (bij voorkeur per afdeling)
• klimaatdata (temperatuur, ventilatie, CO₂)
• gezondheids- en behandelingsregistratie

Met eenvoudige voorspelmodellen kun je al:

• aflevermomenten 7–21 dagen vooruit betrouwbaarder plannen
• spreiding in gewicht verkleinen
• slachttoeslagen maximaliseren en kortingen verminderen

Praktische tip: begin met één afdeling. Koppel weegmomenten aan voerleveringen en klimaat. Na 6–8 weken heb je vaak genoeg data om trends te zien en beslissingen te verbeteren.

2) Vroege detectie van gezondheidsproblemen (en dus minder kosten)

Ziekte kost niet alleen uitval; het kost vooral groei, voerconversie en dagen extra bezetting. AI kan afwijkingen vroeg signaleren met sensordata en gedrag.

Voorbeelden die in de praktijk werken

• geluidanalyse (hoestdetectie) om luchtwegproblemen sneller te zien
• camera’s voor activiteit, liggedrag en afwijkende looproutes
• wateropname-monitoring als vroege indicator van stress of ziekte

Het doel is niet “AI die de dierenarts vervangt”. Het doel is: eerder ingrijpen, gerichter behandelen en minder productieverlies. In weken met krappe slachtplanning is dat goud waard.

3) Voeroptimalisatie: van goedkoop naar passend

Rond de feestdagen en aan het eind van het jaar schuift de markt van bijproducten en grondstoffen. Als je alleen op prijs stuurt, loop je risico op variatie in kwaliteit en prestaties.

AI-gestuurde voeroptimalisatie kijkt naar:

• kosten per kg groei (niet alleen €/ton)
• effect op groei en uniformiteit
• impact op mestkwaliteit en emissies (belangrijk richting 2026 en verder)

Stelling: bedrijven die sturen op kostprijs per kg aflevergewicht en dat wekelijks bijstellen met data, zijn minder kwetsbaar voor kleine prijsdalingen in de notering.

Wat maakt Duitsland ‘stabieler’ en wat kun je daarvan leren?

De Duitse prijs hield stand door stevige retailvraag en een marktstructuur die sterker op binnenland leunt. Daar kun je als Nederlandse of Belgische schakel twee lessen uit trekken.

Les 1: bouw meer voorspelbaarheid in je eigen afzet

Meer voorspelbaarheid komt zelden uit één contract. Het komt uit:

• vaste levervensters en duidelijke specificaties
• datadeling over volumes en gewichten
• scenario’s: wat als slachtdag uitvalt? wat als groei 3% achterblijft?

AI helpt door scenario’s te onderbouwen met echte bedrijfsdata, in plaats van “we denken dat het wel meevalt”.

Les 2: organiseer risico’s (AVP, logistiek, capaciteit) in je planning

De daling na AVP-nieuws laat zien hoe gevoelig sentiment is. Je kunt dat nieuws niet wegdenken, maar je kunt wel voorbereid zijn.

Een AI-gestuurde planningstool kan bijvoorbeeld:

• alternatieve afleverroutes doorrekenen
• bezettingsgraad en groei vertalen naar ‘noodscenario’s’
• adviseren over earlier/later delivery binnen contractbandbreedtes

Dat maakt je minder afhankelijk van last-minute keuzes die altijd geld kosten.

Veelgestelde vragen (die ik rond deze periode vaak krijg)

“Is AI alleen voor grote integraties?”

Nee. De grootste spelers profiteren sneller omdat ze data bundelen, maar op bedrijfsniveau kun je al veel met simpele voorspellingen op weegdata, voer en water.

“Welke data leveren het meeste op als ik klein wil starten?”

1. wekelijkse gewichten (liefst automatisch), 2) voeropname per afdeling, 3) wateropname per dag, 4) klimaatdata. Met die vier kun je al veel afwijkingen en groei voorspellen.

“Hoe snel zie ik effect?”

Bij afleverplanning en gezondheidsdetectie zie je vaak binnen 1–2 rondes effect in uniformiteit en minder ‘spoed’-momenten. Financieel merk je het het duidelijkst als je structureel kortingen vermindert.

Actieplan: in 30 dagen naar ‘AI-ready’ varkensdata

Wie in januari rust wil, moet in december opruimen. Dit is een haalbaar 30-dagen plan dat ik zelf zou volgen.

1. Kies één doel: minder gewichtsspreiding, lagere uitval of betere voerconversie.
2. Breng je datastromen in kaart: waar zitten gewichten, voer, water, klimaat, behandelingen?
3. Maak één dashboard (desnoods in een simpele tool) met 5 kerncijfers:
   • gemiddelde groei per week
   • spreiding (uniformiteit)
   • voeropname per dier/afdeling
   • wateropname-afwijking
   • uitval en behandelingen
4. Zet alarmdrempels: wat is ‘normaal’ en wanneer wil je een signaal?
5. Evalueer elke maandag 20 minuten: wat wijkt af, welke actie nemen we, wat leren we?

Dat is minder spectaculair dan een grote AI-aankoop, maar het werkt. Altijd.

Wat je nu kunt doen om prijsdruk in 2026 beter op te vangen

De varkensprijs is richting de feestdagen stabiel, maar 2026 belooft voor veel bedrijven juist meer druk: regelgeving, mest, gezondheidstrajecten en een kritische consument. Dan is het verschil tussen “we draaien mee” en “we houden marge” vaak simpel: wie stuurt op data, stuurt op tijd.

Als je één ding meeneemt uit dit stuk: AI is het meest waardevol wanneer de markt het minst meebeweegt. Juist in stabiele weken kun je je processen strak trekken, zodat je buffer hebt wanneer het wél schuurt.

Waar zet jij in januari als eerste een datameter op—gewicht, water of klimaat?