Hoe AI-distributiecentra de mode-logistiek veranderen

De opening van het nieuwe geautomatiseerde distributiecentrum van Bleckmann voor fashionplatform Otrium in Almelo kreeg een opvallend oranje tintje door koninklijk bezoek. Maar achter de ceremonie schuilt iets dat veel belangrijker is voor de sector: een volgende stap in AI-gedreven logistiek en slimme magazijnautomatisering.

In de Nederlandse transport- en logistieksector staat 2025 in het teken van smart mobility: slimmer plannen, efficiënter leveren en duurzamer opereren. Het Bleckmann–Otrium-dc is een mooi voorbeeld van hoe technologie, data en automatisering samenkomen in een moderne e‑fulfilmentomgeving voor fashion. In deze blog plaatsen we zo’n distributiecentrum in een breder perspectief: wat betekent dit voor magazijnoperaties, voor transport, en vooral: wat kunt ú hiermee in uw eigen organisatie?

We verbinden het oranje getinte dc in Almelo met concrete lessen over AI, routeplanning, voorraadbeheer en smart warehousing – speciaal gericht op Nederlandse logistieke beslissers die nu stappen willen zetten.

Van traditioneel magazijn naar AI-gedreven fashionhub

De fashionsector is bij uitstek een speelveld waar logistiek complex wordt:

• extreem veel SKU’s (maten, kleuren, stijlen)
• sterke seizoenspieken (lente/zomer- en herfst/wintercollecties, feestdagen, sale)
• hoge retourpercentages in e-commerce
• korte levertijden die consumenten inmiddels vanzelfsprekend vinden

Een distributiecentrum zoals dat van Bleckmann en Otrium kan die complexiteit niet meer met alleen handmatige processen en basis-WMS opvangen. AI en automatisering worden de ruggengraat van de operatie.

Wat maakt een dc ‘slim’?

Een modern, AI-enabled dc onderscheidt zich op vijf punten:

1. Datagedreven voorraadbeheer
   Voorspellende algoritmen berekenen welke artikelen, maten en kleuren waar en wanneer nodig zijn. Ze gebruiken historische verkoopdata, actuele bestelgedragingen, weerdata, marketingcampagnes en zelfs retourpatronen.

2. Dynamische slotting en opslagstrategie
   Producten krijgen niet één vaste plek, maar worden continu herverdeeld op basis van vraag. Hardlopers liggen dichter bij de orderpickzones, seizoensartikelen schuiven automatisch naar voren als de vraag stijgt.

3. Geautomatiseerde opslag- en picksysteem (AS/RS, shuttles, robots)
   Robots en shuttles zorgen dat medewerkers minder lopen, minder zoeken en meer orders per uur verwerken. AI optimaliseert de volgorde waarin bakken, trays of dozen aangevoerd worden.

4. Realtime performance monitoring
   Dashboards tonen doorlooptijden, bezetting, foutpercentages en beladingsgraad. AI detecteert afwijkingen vroegtijdig: van een haperende conveyor tot een plotselinge piek in specifieke SKU’s.

5. Slimme koppeling met transport en last mile
   Het dc denkt vooruit: cut-off tijden, verwachte vervoerscapaciteit en afleverbeloften naar de klant worden meegenomen in de interne planning.

Een geautomatiseerd fashion-dc is daarmee niet alleen een ‘grote doos met stellingen’, maar een AI-gedreven knooppunt in de totale smart mobility-keten.

AI in het dc: van voorspellen tot aansturen

Waar zit nu precies de AI in zo’n distributiecentrum? Het gaat allang niet meer alleen om een slim WMS. De toegevoegde waarde zit in de combinatie van algoritmen, sensoren en integratie met andere systemen.

1. Vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie

Voor fashionbedrijven zoals Otrium is overvoorraad kostbaar en ondervoorraad dodelijk voor de klantbeleving. AI-modellen kunnen:

• verkoop per SKU voorspellen per dag of zelfs per uur
• regionale verschillen in vraag herkennen (bijv. Amsterdam vs. regio Twente)
• verwachte retouren alvast meerekenen in beschikbare voorraad
• scenario’s doorrekenen bij prijsaanpassingen of promoties

Logistiek vertaalt zich dit in lager veiligheidsvoorraadniveau, minder noodzendingen en een betere servicegraad. Voor een 3PL als Bleckmann betekent het ook: betere benutting van magazijnruimte en minder onnodige handling.

2. Slimme orderpicking en workforce-planning

AI kan de orderpickstrategie per moment optimaliseren:

• batchpicking vs. single order picking
• looproutes minimaliseren
• prioritering van orders op basis van cut-off tijden van vervoerders
• inzet van tijdelijke krachten tijdens pieken, op basis van voorspelde orderinflux

Voor Nederlandse dc’s die richting Black Friday, Sinterklaas en Kerst toewerken, is dit cruciaal. In plaats van elk jaar opnieuw in de stress-modus te schieten, kan een AI-systeem al weken van tevoren voorspellen hoeveel mensen en welke robotcapaciteit nodig zijn – en wanneer.

3. Kwaliteitscontrole en retourverwerking

Retouren zijn in fashion geen bijzaak, maar kernproces. AI ondersteunt hier onder meer bij:

• beeldherkenning om schade of vervuiling automatisch te detecteren
• beslismodellen voor: opnieuw verkopen, outlet, refurbishen of afschrijven
• koppeling met pricing-algoritmen voor dynamische afprijzing van retouren

In een smart dc worden retourstromen zo snel mogelijk weer inzetbaar gemaakt. Dat scheelt voorraadkosten en verbetert de cashflow – iets waar platformen met grote voorraden direct voordeel van hebben.

Van dc naar weg: koppeling met smart mobility en transport

Een slim dc staat niet op zichzelf. Binnen de serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” draait alles om de koppeling tussen magazijn, wegvervoer en last mile. Het dc van Bleckmann en Otrium is daarvoor een schoolvoorbeeld.

Integratie met routeplanning en wagenparkbeheer

Wanneer het WMS, TMS en fleetmanagementsysteem realtime met elkaar praten, ontstaan grote voordelen:

• AI-routeplanning: orders worden zo gesorteerd en gepickt dat ze optimaal aansluiten op de geplande routes van de voertuigen.
• Ladingoptimalisatie: AI rekent direct uit welke combinatie van orders in welke volgorde in de trailer of bus moet om zowel volume als ritduur te minimaliseren.
• Dynamische cut-off tijden: op basis van actuele verkeersinformatie, voertuiginzet en sorteerdruk in het dc kunnen cut-off tijden per regio of vervoerder slim bijgesteld worden.

Zo verschuift de focus van “we moeten om 18.00 uur alles weg hebben” naar “we sturen continu op de beste belofte voor de klant binnen de mogelijkheden van dc én wegennet”.

Datagedreven samenwerking in de keten

In Nederland zijn veel mode- en e-commercebedrijven afhankelijk van logistieke dienstverleners. Een geautomatiseerd dc met sterke data- en AI-fundamenten maakt nieuwe vormen van samenwerking mogelijk:

• gedeelde dashboards met KPI’s over levertijd, retouren en CO₂-uitstoot
• gezamenlijke scenario-analyses bij seizoenspieken of acties
• simulaties voor het openen of sluiten van fulfilmentlocaties in relatie tot transportkosten

Daarmee wordt smart mobility geen los IT-project, maar een gezamenlijke strategie van verlader, 3PL en vervoerder.

Duurzaamheid: minder kilometers, minder lucht in de keten

Duurzaamheid is voor Nederlandse logistiek niet meer optioneel. De combinatie van AI, geautomatiseerde dc’s en smart mobility helpt om concrete stappen te zetten richting CO₂-reductie.

Minder verspilling en betere benutting

AI-gestuurde fashion-logistiek draagt bij aan duurzaamheid op drie niveaus:

1. Minder overproductie en overvoorraad
   Betere vraagvoorspellingen voorkomen dat er massaal collecties op de plank blijven liggen.

2. Minder leegtransport en omrijden
   Omdat dc, TMS en wagenparkbeheer gekoppeld zijn, worden routes korter en voertuigen voller.

3. Langere levensduur van producten
   Slimme retourverwerking en kwaliteitsbeoordeling zorgen dat kleding sneller een tweede (of derde) leven krijgt.

Voor een land als Nederland, waar de logistiek een grote rol speelt maar ruimte schaars is, is elke procent efficiëntiewinst in ruimte, kilometers en energie direct merkbaar.

Wat kunt u vandaag al doen? Een praktische roadmap

Niet elk bedrijf kan morgen een volledig geautomatiseerd dc zoals dat in Almelo neerzetten. Maar elk logistiek bedrijf kan wél stappen zetten richting AI in warehousing en transport.

Stap 1: Breng uw datahuishouding op orde

• zorg voor één bron van waarheid voor orders, voorraad en retouren
• maak data uit WMS, TMS en ERP koppelbaar
• start met simpele dashboards voor inzicht in doorlooptijden en foutpercentages

Zonder goede data geen betrouwbare AI.

Stap 2: Begin klein met voorspellende modellen

Kies één concreet vraagstuk, bijvoorbeeld:

• voorspelling van ordervolumes per dag in piekperioden
• voorspelling van retourpercentages per productgroep

Gebruik deze inzichten eerst handmatig in uw planning, voordat u processen volledig automatiseert.

Stap 3: Automatiseer kritieke deelprocessen

Denk aan:

• pick-to-light of voicepicking gecombineerd met AI-gegenereerde pickroutes
• geautomatiseerde sortering van retouren op basis van eenvoudige beslisregels
• koppeling van WMS met een slim routeplanningssysteem

Zo bouwt u stapsgewijs aan een smart warehouse dat goed aansluit op smart mobility-oplossingen aan de wegkant.

Stap 4: Betrek uw ketenpartners

Bespreek met logistieke dienstverleners, vervoerders en (indien van toepassing) platform-partners:

• welke data u kunt delen
• welke gezamenlijke KPI’s u wilt sturen
• welke AI-initiatieven elkaar kunnen versterken

Bedrijven als Bleckmann laten zien dat samenwerking tussen verlader en 3PL een versneller is voor innovatie – zeker in sectoren met hoge complexiteit zoals fashion.

Slot: Oranje moment als signaal van een nieuwe standaard

Het oranje getinte moment bij de opening van het geautomatiseerde dc van Bleckmann en Otrium is meer dan een feestelijke mijlpaal. Het laat zien dat AI-gestuurde distributiecentra in Nederland geen toekomstmuziek meer zijn, maar de nieuwe norm worden – zeker in veeleisende sectoren als fashion e‑fulfilment.

Voor iedereen die werkt in Nederlandse transport en logistiek is de vraag niet of, maar hoe snel u aanhaakt bij deze ontwikkeling. Door nu te investeren in datakwaliteit, voorspellende modellen en slimme koppelingen tussen magazijn, wagenpark en routeplanning, zet u een stevige stap richting de visie achter deze blogserie: AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility.

De volgende stap is aan u: welke proces in úw dc of transportplanning leent zich als eerste voor een slimme, AI-gedreven verbetering?