Weidegang daalt: zo helpt AI melkveehouders vooruit

78,2%. Zoveel melkveebedrijven paste in 2025 nog een vorm van weidegang toe. Dat klinkt nog steeds als “de meerderheid”, maar het is óók een duidelijke waarschuwing: het aandeel zakt opnieuw en ligt onder de ambitie die de sector ooit samen afsprak.

En precies daar wringt het. Weidegang is niet alleen een traditie of een marketingplaatje met koeien in de wei; het raakt dierenwelzijn, imago, kostprijs, ruwvoerbenutting én vergunning- en milieudiscussies. De reflex is vaak: dan moeten boeren gewoon weer meer weiden. Maar de realiteit op moderne bedrijven is complexer. Grotere koppels, krappe huiskavels, natte jaren, dierziekterisico’s en arbeidstekort maken “gewoon doen” steeds minder realistisch.

In onze reeks AI in Landbouw en Voedselproductie (met focus op België en de bredere keten in de Lage Landen) kijk ik daarom naar een nuchtere vraag: als weidegang onder druk staat, hoe kan AI in de melkveehouderij helpen om weiden wél werkbaar, meetbaar en rendabel te houden—zonder het bedrijf te verlammen met extra administratie?

De cijfers achter de daling: wat zegt 2025 echt?

De kern: in 2025 paste 78,2% van de melkveebedrijven weidegang toe. Daarvan draaide 71,7% onbeperkte weidegang voor al het vee, en 6,6% deelweidegang (bijvoorbeeld alleen jongvee en droge koeien naar buiten). De trend is dalend ten opzichte van de piekjaren.

Wat dit extra relevant maakt, is de historische context:

• De sectorambitie uit 2012 lag op 81,2% (het niveau van dat jaar).
• Na een dip rond 2014 kwam er herstel.
• In 2018 werd het doel gehaald (82,0%) en in 2021 lag de piek op 84,0%.
• Daarna zette de daling in (onder andere door een nat 2024 en diergezondheidsdruk).

Mijn take: de daling is niet één probleem, maar een optelsom van kleine fricties die samen te groot worden. En dat is precies het soort uitdaging waar datagedreven sturing wél waarde kan leveren.

Waarom weidegang op veel bedrijven “net niet” lukt

De oorzaak is zelden onwil. Meestal is het een mix van bedrijfssysteem, risico en haalbaarheid.

Weidegang is een logistiek probleem (verpakt als dierenwelzijn)

Weiden vraagt planning: percelen, looplijnen, drinkwatervoorziening, rotatieschema’s, maaien versus beweiden, en het moment van opstallen bij weersomslag. Bij grotere koppels wordt die puzzel snel scherp.

Concreet lopen bedrijven vaak tegen dit soort knelpunten aan:

• Huiskavel te klein voor voldoende uren weidegang zonder opbrengstverlies.
• Perceeltoegang (wegen oversteken, smalle doorgangen, buren, verkeer).
• Arbeidsdruk: weiden vraagt dagelijkse discipline.
• Weerrisico: natte periodes geven structuurschade en stress.

Diergezondheid: monitoren is lastiger buiten

Buiten lopen koeien meer, eten anders, en je ziet subtiele signalen minder snel. In jaren met extra ziekte-/vectorrisico’s worden veehouders begrijpelijkerwijs terughoudender.

Economie: weiden moet ook kloppen op papier

Weidetoeslagen hebben eerder gewerkt als prikkel. Maar als de basisvoorwaarden ontbreken, wordt een toeslag soms meer “compensatie voor gedoe” dan echte stimulans. In een periode met wisselende zuivelprijzen en hoge kosten is dat een lastige rekensom.

Waar AI wél concreet helpt: van onderbuik naar stuurinformatie

AI is geen knop die je omzet waarna de koeien vanzelf naar buiten lopen. AI is vooral een manier om beslissingen te verbeteren met betere voorspellingen en snellere detectie. Denk: minder discussies op gevoel, meer sturing op data.

1) Slim beweidingsmanagement: elke dag de beste keuze

De beste beweidingskeuze is dagelijks anders: grasgroei, bodemconditie, neerslag, koppelbehoefte, melkproductie en beschikbare arbeid spelen samen.

AI-systemen kunnen hier ondersteunen door:

• Grasgroei te voorspellen op basis van historische data, temperatuur, bodemtype en management.
• Beweidingsvensters te adviseren: welk perceel vandaag, hoe lang, met welke groep.
• Risico op vertrapping/structuurschade in te schatten na regen.

Praktisch resultaat: je beweidt niet “omdat het moet”, maar omdat het past—en je kunt beter uitleggen waarom je soms níét beweidt.

2) Precisie rond ruwvoer en bijvoeding: minder verspilling, stabielere melk

Weidegras is een fantastisch ruwvoer, maar variabel. Veel bedrijven compenseren die variatie met (te) ruime bijvoeding, uit angst voor dips in melk of gehaltes.

AI-gestuurde voeroptimalisatie helpt door:

• Opname te schatten (met sensordata, melkdata, herkauwactiviteit).
• Bijvoeding dynamisch aan te passen per dag of per groep.
• Eiwit/energie-balans strakker te sturen, wat ook past bij stikstof- en efficiëntiedoelen.

Mijn ervaring: dit is vaak de snelste route naar rendement, omdat voer het grootste kostcomponent blijft.

3) Diermonitoring in de wei: eerder signaleren, minder uitval

Een veelgehoorde reden om minder te weiden: “ik mis te veel signalen”. Dat is terecht—maar oplosbaar.

Met wearables en stal-/weidesensoren (bijvoorbeeld halsbanden, pootmeters of oorsensoren) kan AI patronen herkennen in:

• herkauwen en vreetgedrag
• activiteit en stapgedrag
• tochtsignalen
• afwijkende rust/ligpatronen

AI is hier sterk in één ding: afwijking ten opzichte van het normale patroon. Niet perfect, wel eerder dan het menselijk oog bij 120+ koeien.

4) Deelweidegang optimaliseren: niet alles of niets

De cijfers laten zien dat 6,6% al deelweidegang toepast. Dat is geen “mindere vorm”; het is vaak de slimste stap als volledige weidegang niet haalbaar is.

AI kan deelweidegang strategisch maken:

• Welke diergroepen leveren het meeste welzijns- en imago-effect per uur weidegang?
• Welke groepen zijn logistiek het makkelijkst (jongvee, droge koeien)?
• Wat is het effect op voer, arbeid en gezondheid?

De winst zit hier in focus: begin waar het werkt, bewijs het met data, en schaal daarna op.

Een aanpak in 90 dagen: zo start je met AI rond weidegang

Veel bedrijven blijven hangen in “we zouden iets met data moeten”. Dit werkt beter: klein beginnen, strak kiezen, en binnen één seizoen resultaat zien.

Stap 1 (week 1-2): kies één KPI die je nu mist

Goede KPI’s voor weidegang zijn:

• uren weidegang per koppel per week
• grasbenutting (% van beschikbare groei die je effectief benut)
• bijvoerkosten per 100 liter in het weideseizoen
• gezondheidsalerts per 100 koeien per maand (toegenomen of afgenomen?)

Kies er één. Anders wordt het een dashboardkerkhof.

Stap 2 (week 3-6): koppel bestaande data slim

Je hebt vaak al meer dan je denkt:

• melkrobot-/melkstaldata
• voercomputer
• weerdata (lokaal)
• perceelsregistratie
• sensor-/activiteitsdata (als aanwezig)

AI-waarde ontstaat wanneer je die bronnen laat samenwerken. Begin met een simpele integratie, al is het maar een wekelijkse export + analyse.

Stap 3 (week 7-12): maak één managementbeslissing “AI-first”

Voorbeelden:

• “We bepalen perceelkeuze op basis van groeivoorspelling + bodemrisico.”
• “We passen bijvoeding 2x per week aan op opname-indicatoren.”
• “We volgen een vast protocol bij gezondheidsalerts in de wei.”

Belangrijk: leg vooraf vast wat ‘succes’ is (bijv. 2% lagere bijvoerkosten of 10% minder productiedips).

AI in de landbouw werkt pas als het leidt tot een andere beslissing op het erf. Anders is het alleen rapportage.

Wat dit betekent voor keten en beleid (en waarom dat nú speelt)

De sector praat over een strategische heroriëntatie op weidegang met een brede groep partijen: zuivel, organisaties, overheid, banken, onderzoek en ketenpartners. Dat is logisch, want weidegang is niet alleen een bedrijfskeuze; het is ook een ketenbelofte richting consument.

AI kan die heroriëntatie concreter maken:

• Meetbaarheid: minder discussie over definities, meer sturen op feitelijke uren/impact.
• Risicomanagement: betere onderbouwing bij extreme weersomstandigheden.
• Beloningsmodellen: toeslagen kunnen slimmer als prestaties beter meetbaar zijn (bijv. per seizoen, per gebied, per bodemsituatie).

Voor België is dit extra interessant omdat precisielandbouw en digitalisering sterk groeien, terwijl melkveebedrijven net als in Nederland te maken hebben met schaalvergroting, milieudruk en arbeidsschaarste. Weidegang behouden vraagt dan niet om nostalgie, maar om managementinnovatie.

Wat je morgen al kunt doen (zonder nieuw systeem te kopen)

Drie acties die ik vaak adviseer omdat ze laagdrempelig zijn:

1. Maak een weidekalender met “stoplichten”: groen (kan), oranje (met risico), rood (niet doen). Gebruik simpele weer-/bodemregels en evalueer wekelijks.
2. Log 4 weken lang consequent: welke percelen, welke groepen, hoeveel uur. Die basisdata is goud voor latere AI-analyses.
3. Maak voer en weiden één gesprek: bespreek weidebeslissingen standaard samen met de voerstrategie (ook als het dezelfde persoon is).

De eerste winst komt zelden uit high-tech. Die komt uit structuur.

De daling van weidegang is een signaal—en ook een kans

Het feit dat weidegang in 2025 daalt naar 78,2% laat zien dat het huidige systeem schuurt. Niet omdat boeren het belang niet zien, maar omdat de randvoorwaarden veranderen. Als we willen dat weidegang toekomst houdt, moeten we het minder kwetsbaar maken voor weer, arbeid en complexiteit.

AI in de melkveehouderij helpt daar vooral door: beter plannen, eerder signaleren en slimmer bijsturen. Geen magie, wel managementkracht op basis van data.

Wil je in 2026 weidegang uitbreiden of überhaupt vasthouden? Dan is dit een goede winterperiode (nu, december 2025) om je datastromen op orde te brengen en één pilot te kiezen. Welke beslissing op jouw bedrijf zou het meest verbeteren als je elke week 10% zekerder wist wat je gras, koeien en bodem je proberen te vertellen?