WUR: slimme beslissystemen in de melkveehouderij blijven achter

Onderzoekers van WUR analyseerden 132 wetenschappelijke publicaties over 151 sensorsystemen, die tussen 2014 en 2024 werden beschreven. Daarbij richtten zij zich op vier onderdelen van diergezondheid: uierontsteking, vruchtbaarheid, kreupelheid en stofwisselingsstoornissen.

Van de onderzochte systemen was 91 procent vooral gericht op het interpreteren van sensorgegevens. Slechts 2 procent combineerde deze gegevens met aanvullende informatie om melkveehouders te ondersteunen bij hun bedrijfsvoering. Systemen die concrete beslissingen adviseren of automatisch uitvoeren, kwamen in de geselecteerde publicaties niet voor.

Natuurlijke verschillen tussen koeien beperkende factor

Al in 2013 bleek uit een vergelijkbare literatuurstudie dat de meeste systemen zich richtten op het herkennen van gezondheidsproblemen. Ondanks de opkomst van kunstmatige intelligentie (AI) en steeds betere sensoren is daar in de afgelopen jaren weinig veranderd.

De ontwikkeling van veel systemen richt zich nog altijd op nieuwe technieken, die bijvoorbeeld mastitis of tochtigheid nauwkeuriger moeten herkennen. Volgens de onderzoekers hebben geavanceerdere analysemethoden de detectieresultaten de laatste jaren nauwelijks verbeterd. Zij denken dat natuurlijke verschillen tussen koeien daarvoor een belangrijke beperkende factor zijn.

Van melkrobots naar geïntegreerde systemen

De bevindingen van WUR sluiten aan bij een bredere ontwikkeling in de Nederlandse melkveehouderij. Volgens een verkennend beleidsdocument van LTO over de mogelijkheden van de robotisering in de Nederlandse melkveehouderij is de sector al vergevorderd met het automatiseren van fysieke werkzaamheden. Melkrobots, mestrobots en automatische kalvervoeding worden daarin aangemerkt als technologische toepassingen die goed zijn doorontwikkeld.

De volgende automatiseringsstap ligt volgens LTO vooral bij het combineren van melk-, voer- en gezondheidsgegevens. Daarmee moeten systemen niet alleen afzonderlijke werkzaamheden uitvoeren, maar ook beter samenwerken en melkveehouders ondersteunen bij managementbeslissingen.

LTO constateert net als WUR dat de ontwikkeling van deze technologische samenwerking technisch nog minder vergevorderd is. De boerenorganisatie plaatst AI-gestuurde gezondheidsmonitoring en data-integratieplatforms in een eerdere ontwikkelingsfase dan melk- en mestrobots. Vooral de uitwisseling van gegevens tussen verschillende leveranciers blijft volgens LTO een knelpunt.

Kreupelheid eerder herkennen

Ook de WUR-onderzoekers pleiten ervoor om sensorgegevens anders te benutten. Bij kreupelheid kunnen sensoren bijvoorbeeld subtiele veranderingen in het bewegingspatroon van koeien signaleren. Melkveehouders kunnen daardoor ingrijpen voordat een koe zichtbaar kreupel wordt.

Bij tochtigheidsdetectie presteren de systemen volgens de onderzoekers al goed genoeg voor brede toepassing. Bij mastitisdetectie zijn de verschillen groter. In 26 tot 98 procent van de gevallen werd mastitis correct opgemerkt door de techniek. Ook het aantal onterechte waarschuwingen loopt sterk uiteen.

Financieel rendement blijft onduidelijk

Vrijwel geen van de onderzochte systemen maakt duidelijk wat het gebruik ervan een melkveehouder financieel oplevert. Volgens de WUR-onderzoekers is het aantonen van een betrouwbare detectie alleen niet voldoende om economisch voordeel op te leveren. Voor melkveehouders tellen ook arbeidsbesparing, het voorkomen van behandelingskosten en het effect op de melkproductie. Daarvoor moeten meetgegevens worden gekoppeld aan onder andere de gezondheidshistorie van koeien, mogelijke behandelingen en de bijbehorende kosten.

Ook waarschuwen de onderzoekers voor systemen die zoveel meldingen geven dat melkveehouders juist extra tijd kwijt zijn aan het controleren van hun dieren.

Overheid investeert in robotisering en digitalisering

Om de verdere automatisering van de landbouw te stimuleren, zet de Nederlandse overheid volgens de LVVN-begroting voor 2026 in op arbeidsbesparende innovatie via robotisering en digitalisering.

Voor het innovatieprogramma ‘Robots naar het boerenerf’ is in 2026 6,2 miljoen euro beschikbaar. Het programma richt zich onder andere op robotica-educatie en onderzoek naar de ontwikkeling en integratie van robots op agrarische bedrijven.

Daarnaast is voor het Actieprogramma Digitalisering in 2026 8,8 miljoen euro beschikbaar. Daarbij gaat het onder meer om data-infrastructuur, afspraken over het delen van gegevens en datastandaarden, digitale vaardigheden en veiligheid.

De programma’s zijn bedoeld voor de bredere agrarische sector en niet uitsluitend voor de melkveehouderij.