Wat Rewe ons leert over AI-gedreven dc-automatisering

In heel Europa gaan retailers en logistieke dienstverleners in hoog tempo hun distributiecentra automatiseren. De Duitse retailer Rewe is daar een sprekend voorbeeld van: het bedrijf gaat onverminderd door met het automatiseren van dc's, met steeds meer inzet van data en kunstmatige intelligentie (AI). Voor Nederlandse vervoerders, logistieke dienstverleners en verladers is dat geen ver-van-mijn-bed-show, maar een voorbode van wat in Nederland de nieuwe standaard wordt.

Automatisering van warehouses is allang geen vraag meer óf, maar vooral hoe slim je het doet. Met de krappe arbeidsmarkt, stijgende loonkosten, strengere duurzaamheidsdoelen en piekdrukte rond e-commerce is het voor Nederlandse logistieke organisaties cruciaal om nu strategische keuzes te maken. AI speelt daarin een sleutelrol: van dynamische opslagstrategieën tot voorspellend onderhoud en nauwe koppeling met transportplanning en smart mobility.

In deze blog – onderdeel van de serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” – bekijken we wat we van koplopers als Rewe kunnen leren. We vertalen dat naar concrete lessen en actiepunten voor Nederlandse dc's en logistieke netwerken, zodat je vandaag al stappen kunt zetten richting een toekomstbestendige, AI-gedreven operatie.

Van mechanisatie naar intelligente automatisering

De meeste Nederlandse dc’s hebben inmiddels een zekere mate van mechanisatie: conveyorbanen, sorters, reachtrucks, scanners. De stap die Rewe en andere koplopers nu zetten, is de stap naar intelligente automatisering, waarin AI en data de regie nemen.

Drie generaties warehouse-automatisering

Je kunt grofweg drie generaties onderscheiden:

1. Mechanisatie
   Klassieke sorters, conveyors, vaste pickstations. De besturing is rigide en gebaseerd op vaste regels.

2. Automatisering
   Inzet van shuttles, AGV’s/AMR’s, goods-to-person systemen. Het WMS en WCS sturen dynamischer aan, maar beslisregels zijn meestal nog handmatig geconfigureerd.

3. AI-gedreven automatisering
   Het warehouse wordt een zelflerend systeem. Algoritmen optimaliseren continu locatie-indeling, looproutes, pickvolgordes, personeelsinzet en onderhoud. Het dc reageert in (bijna) realtime op vraagfluctuaties in de keten.

Rewe beweegt zich duidelijk in deze derde categorie. Dat is precies relevant voor Nederlandse partijen die hun volgende investeringsronde plannen: je wilt nu keuzes maken die straks AI-gedreven sturing mogelijk maken in plaats van je vast te zetten in starre systemen.

Hoe AI een distributiecentrum slimmer maakt

AI klinkt vaak abstract, maar in een dc is het verrassend concreet. Hieronder de belangrijkste toepassingsgebieden die we ook in Nederland snel zien groeien.

1. Slimme voorraad- en locatieoptimalisatie

Traditioneel geeft de planner artikelen handmatig een locatie, op basis van ervaring: hardlopers vooraan, langzaamlopers achterin. AI neemt die logica over – maar dan data-gedreven en dynamisch.

Voorbeelden van AI-toepassingen:

• Vraagvoorspelling per artikel en kanaal
  Op basis van historische orders, seizoenseffecten (bijvoorbeeld feestdagen, vakantieperiodes) en weerdata voorspelt AI welke artikelen komende dagen topdrukte veroorzaken.
• Automatische herindeling van het magazijn
  Het systeem adviseert of stuurt verplaatsingen, zodat hardlopers dichter naar de pickstations schuiven en langzaamlopers naar minder premiumlocaties worden verplaatst.
• Multi-channel optimalisatie
  Retail, e-commerce en B2B krijgen elk een eigen profiel, waardoor voorraad slim over zones wordt verdeeld.

Voor Nederlandse bedrijven betekent dit: minder loop- en rijafstanden, hogere pickproductiviteit en minder fouten, juist tijdens bekende pieken zoals Black Friday en de decembermaand.

2. AI in orderpicking en personeelsplanning

Orderpicken is in veel dc’s de grootste kostenpost. AI helpt daar op drie fronten:

• Slimme batch- en clusterpicking
  Algoritmen bundelen orders zó dat de totale loopafstand minimaal is. Dit is vooral interessant voor e-fulfilment en omni-channel dc’s.
• Realtime herschikken van pickroutes
  Als een zone tijdelijk vastloopt of een printer uitvalt, kan AI routes en prioriteiten direct aanpassen.
• Workforce planning op basis van voorspelde vraag
  In plaats van ruwe weekroosters maakt een AI-model per dag of zelfs per uur een inschatting van benodigde capaciteit, inclusief inhuur van uitzendkrachten.

Dit sluit naadloos aan op de Nederlandse praktijk, waar flexibiliteit in personeelsinzet cruciaal is door seizoenswerk, deeltijdcontracten en een beperkte arbeidsmarkt.

3. Predictive maintenance van geautomatiseerde systemen

Hoe meer automatisering, hoe groter de afhankelijkheid van techniek. Een stilstaande sorter of shuttle-systeem kan in piekperiodes tonnen aan omzet kosten. AI-gebaseerde predictive maintenance voorkomt dat.

Sensoren in conveyors, liften en robots meten continu trillingen, temperatuur, stroomverbruik en snelheid. Machine learning-modellen herkennen patronen die duiden op slijtage of naderende storingen. Het onderhoudsteam krijgt een signaal: “Plan onderhoud aan zone X binnen 48 uur.”

Resultaat:

• Minder ongeplande stilstand
• Betere benutting van onderhoudsvensters (bijvoorbeeld ’s nachts of buiten piekuren)
• Langere levensduur van dure installaties

4. Koppeling met transport en smart mobility

In deze blogserie staat Smart Mobility centraal. De echte waarde van een geautomatiseerd dc komt pas vrij als het naadloos samenwerkt met transportplanning.

Enkele concrete voorbeelden:

• AI-gestuurde dockplanning
  Het systeem stemt laad- en lostijden af op de actuele planning van voertuigen, files en tijdvensters bij winkels of consumenten.
• Synchronisatie met routeoptimalisatie
  Als AI in het TMS een route aanpast door filevorming of wegwerkzaamheden, wordt de volgorde van orderverwerking in het dc automatisch herzien.
• Dynamic slotting voor same-day/next-day
  Spoedorders krijgen automatisch voorrang in zowel het dc als in de last-mile planning.

Voor Nederlandse logistieke netwerken – met korte afstanden, veel tijdvensters en drukke stedelijke gebieden – kan zo’n geïntegreerde AI-aanpak het verschil maken tussen verliesgevende en winstgevende operatie.

Lessen uit Rewe: strategische keuzes voor Nederlandse dc’s

De kernboodschap achter de voortdurende automatisering bij Rewe is helder: wacht niet tot alles perfect is, maar bouw iteratief aan een data-gedreven dc. Wat kun je daarvan meenemen in de Nederlandse context?

1. Begin met een datafundament

AI zonder data is een lege huls. Zorg eerst dat je basis op orde is:

• Een betrouwbaar WMS met goede data-extractie
• Standaardisatie van artikeldata, locatiecodes en processtappen
• Real-time registratie van bewegingen (scans, sensoren, IoT)

Zonder deze fundering wordt ieder AI-project een proefballon die niet opschaalbaar is.

2. Denk in modulaire stappen, niet in één megaproject

Koplopers automatiseren hun dc’s stap voor stap:

1. Start met een goed onderbouwde businesscase voor één deelproces (bijvoorbeeld pickoptimalisatie of dockplanning).
2. Implementeer, meet, leer en schaal op.
3. Gebruik de learnings en data om de volgende module te selecteren.

Dit verlaagt investeringsrisico’s en maakt het eenvoudiger om aan te sluiten op bestaande operatie en IT.

3. Betrek IT, operatie en transport vanaf dag één

Een dc-automatiseringsproject mislukt vaak niet door technologie, maar door organisatie. Om AI echt waarde te laten leveren, heb je nodig:

• IT voor integratie met WMS, TMS en data-architectuur
• Warehouse-operatie voor proceskennis en acceptatie op de werkvloer
• Transportplanning om smart mobility en warehouse-automatisering op elkaar af te stemmen

Maak van AI geen “speeltje van de data-afdeling”, maar een integraal onderdeel van je logistieke strategie.

4. Stuur ook op duurzaamheid

Rewe en andere grote retailers gebruiken automatisering niet alleen voor kostenbesparing, maar ook om CO₂-uitstoot te verlagen.

AI helpt bijvoorbeeld bij:

• Minder intern transport in het dc door slimme lay-out
• Lager energieverbruik van installaties door slimme aansturing
• Betere beladingsgraad en kortere rijafstanden in het wegtransport

In Nederland sluit dit direct aan bij strengere rapportage-eisen en zero-emissie beleidsdoelen in steden.

Praktische eerste stappen voor Nederlandse logistieke organisaties

Je hoeft geen miljardenretailer te zijn om te beginnen met AI-gedreven dc-automatisering. Met een pragmische aanpak kun je binnen 6–12 maanden tastbare resultaten boeken.

Stap 1: Scan je huidige volwassenheid

Breng de status van je warehouse in kaart op vier assen:

• Data (kwaliteit, beschikbaarheid, realtime of batch)
• Systemen (WMS, TMS, WCS, boordcomputers, planningstools)
• Automatisering (van handmatig tot hoog geautomatiseerd)
• Integratie met transport en klantkanalen

Dit vormt je nulmeting én helpt bij prioriteiten stellen.

Stap 2: Kies één concreet AI-speerpunt

Voorbeelden van haalbare eerste projecten:

• AI-gestuurde vraagvoorspelling gekoppeld aan personeelsplanning
• Dynamische slotting en pickoptimalisatie in het dc
• Voorspellende dockplanning en koppeling met ritplanning
• Predictive maintenance voor je drukst gebruikte installaties

Kies vooral een proces waar veel data beschikbaar is en waar winst snel zichtbaar wordt.

Stap 3: Werk met pilots, maar ontwerp voor opschaling

Start klein, maar denk groot:

• Beperk een pilot tot één dc of één klantsegment
• Definieer vooraf KPI’s (doorlooptijd, foutkans, kosten per order, CO₂ per zending)
• Zorg dat de gekozen technologie later eenvoudig is uit te breiden naar andere locaties of processen

Stap 4: Investeer in mensen en vaardigheden

Automatisering vraagt niet minder mensen, maar andere vaardigheden:

• Operators die data kunnen lezen en begrijpen
• Planners die AI-adviezen kunnen interpreteren en bijsturen
• Engineers en key users die de brug slaan tussen operatie en IT

Maak ruimte voor training en verandermanagement; zonder draagvlak op de vloer gaat geen enkel AI-project vliegen.

Conclusie: nu bouwen aan het AI-gedreven dc van morgen

De keuze van Rewe om onverminderd door te gaan met het automatiseren van dc’s laat zien welke kant het opgaat met Europese logistiek. De combinatie van dc-automatisering en AI – nauw gekoppeld aan routeplanning, wagenparkbeheer en smart mobility – wordt de ruggengraat van concurrerende supply chains.

Voor Nederlandse logistieke organisaties is dit hét moment om strategische keuzes te maken. Door nu te investeren in een goed datafundament, modulaire AI-oplossingen en een nauwe integratie tussen warehouse en transport, creëer je een voorsprong die lastig is in te halen.

Wil je verkennen welke AI-toepassingen in magazijnautomatisering en smart mobility het meeste rendement opleveren voor jouw organisatie? Begin dan met een gerichte nulmeting en kies één concreet speerpunt om de eerste resultaten binnen 6–12 maanden zichtbaar te maken. De vraag is niet óf je dc AI-gedreven wordt, maar hoe snel je die stap zet – en of je daarmee vóór of achter de concurrentie eindigt.