AI als antwoord op de knelpunten in logistiek

Waarom de logistiek nu op knappen staat

Een derde van de Nederlandse logistieke bedrijven geeft aan dat chauffeurs- en magazijnmedewerkers structureel ontbreken. Tegelijkertijd gaat de vraag naar same-day delivery en hogere servicegraden gewoon door. Dat botst. Hard.

In Den Haag ligt daarom inmiddels een stevige wensenlijst van de sector op tafel. Brancheorganisaties sturen brieven naar de informateur om aandacht te vragen voor congestie, personeelstekorten, verouderde infrastructuur, strengere duurzaamheidsregels en onzeker investeringsklimaat. Terecht. Maar er mist vaak één cruciale lijn in die discussies: hoe AI en smart mobility deze knelpunten wél praktisch hanteerbaar maken.

Dit blog plaatst de politieke discussie over de knelpunten in de logistieke sector naast de dagelijkse realiteit in operatie, planning en strategie. En vooral: je leest hoe je als Nederlands logistiek bedrijf nu al met AI aan de slag kunt om:

• capaciteit beter te benutten;
• kosten en CO₂ tegelijk omlaag te brengen;
• leverbetrouwbaarheid te verhogen, óók in piekperiodes;
• schaarse mensen in te zetten waar ze het meeste waarde toevoegen.

De belangrijkste knelpunten in de Nederlandse logistiek

De kern van de brieven aan de informateur is helder: het huidige systeem kraakt. De belangrijkste knelpunten die vrijwel ieder transport- of logistiek bedrijf herkent:

1. Capaciteitstekort op de weg en in het magazijn

• Chauffeurstekort: vacatures blijven maanden open staan.
• Magazijnpersoneel: roosters rond krijgen wordt elk piekseizoen lastiger.
• Wegcapaciteit: files rondom logistieke hotspots als Rotterdam, Venlo, West-Brabant en de Randstad slurpen uren weg.

Het resultaat: hogere kosten, lagere voorspelbaarheid en steeds meer druk op planners.

2. Regelgeving en duurzaamheid

De sector voelt de impact van:

• zero-emissie zones;
• strengere CO₂-rapportage;
• stikstof- en geluidsnormen rond logistieke hotspots;
• strengere eisen vanuit verladers over duurzaam transport.

Veel bedrijven worstelen met de vraag: hoe blijf ik concurrerend én duurzaam, zonder dat mijn operatie vastloopt?

3. Onzekerheid over infrastructuur en investeringen

Nieuwe terminals, laadinfrastructuur voor elektrische trucks, spoorcapaciteit, binnenvaartverbindingen: het zijn allemaal langetermijnbeslissingen. Zolang politiek en beleid wiebelig blijven, schuiven bedrijven investeringen naar voren. Dat belemmert innovatie.

De rode draad: complexiteit neemt toe, terwijl mensen, tijd en middelen niet hard genoeg meegroeien. Precies hier komt AI in beeld als praktisch gereedschap, niet als toekomstmuziek.

Hoe AI direct helpt bij deze knelpunten

AI in transport en logistiek klinkt voor sommigen nog abstract, maar in de praktijk gaat het om héél concrete toepassingen die al draaien bij Nederlandse bedrijven.

Slimmere routeplanning in een overvolle infrastructuur

AI-gestuurde routeplanning en dynamische ritoptimalisatie pakken drie problemen tegelijk aan: files, voertuigbezetting en CO₂.

Wat AI anders doet dan klassieke planningssoftware:

• Neemt real-time data mee (verkeer, weer, venstertijden, wegwerkzaamheden).
• Leert van historische patronen: structurele files, vertraging bij specifieke laad-/losadressen.
• Optimaliseert niet één rit, maar je hele wagenpark integraal: combinaties, volgorde, tijdsloten.

Concrete effecten die ik in de praktijk zie bij MKB-vervoerders en 3PL’s:

• 5–15% minder kilometers per stop.
• 10–25% minder lege kilometers.
• 5–20% hogere drop density in stadsdistributie.

In een sector waar marges vaak onder de 5% liggen, is dat het verschil tussen vechten of vooruitkomen.

Vraagvoorspelling: minder brandjes blussen, meer regie

Veel planners herkennen dit patroon: de operatie voelt elke week als brandjes blussen. Te weinig mensen ingepland, verkeerde voorraad op de verkeerde locatie, piekpasjes op het laatste moment.

AI-gedreven demand forecasting maakt het verschil tussen reactief en proactief plannen:

• Het model leert van seizoenen, acties, klantgedrag en externe factoren (bijvoorbeeld weersinvloed op e-commerce-orders).
• Voorspelt ordervolumes per klant, regio, tijdslot of productgroep.
• Voert scenario’s uit: wat gebeurt er met capaciteit en bezetting als een grote klant een campagne draait in week 50?

Hiermee kun je:

• personeel eerder inplannen of flexpools activeren;
• tijdelijke capaciteit inkopen met betere tarieven;
• voorraad spreiden over warehouses dichter bij de vraag.

Je hebt nog steeds dezelfde knelpunten in de markt, maar jij wordt voorspelbaar in een onvoorspelbare omgeving.

Magazijnautomatisering en AI: minder lopen, meer leveren

Magazijnknelpunten worden vaak opgelost met meer mensen. Dat is juist wat nu niet kan. AI-ondersteunde magazijnautomatisering biedt een andere route:

• Slimme slotting: AI bepaalt de optimale locatie van artikelen op basis van omloopsnelheid, combinaties in orders en seizoenspatronen.
• Pickpad-optimalisatie: routes door het magazijn worden dynamisch berekend, rekening houdend met drukte in gangpaden, type drager en prioriteit van orders.
• Beslisondersteuning voor mechanisatie: AI simuleert scenario’s met AMR’s, shuttles of conveyors, zodat je investeringen onderbouwd zijn.

Resultaten die haalbaar zijn met relatief beperkte investeringen:

• 10–30% minder loopafstand per orderpicker.
• 5–15% hogere productiviteit per uur.
• Minder fouten door betere locatiekeuzes en heldere instructies.

Smart mobility: combinatie van modaliteiten en tijdvensters

Smart mobility in de Nederlandse context betekent niet alleen “slimmere trucks”, maar vooral slimmere keuzes tussen modaliteiten, tijdvakken en routes.

AI helpt bijvoorbeeld bij:

• beslissen wanneer je beter binnenvaart of spoor kunt inzetten dan wegvervoer;
• bepalen welke zendingen je bundelt tot hubs aan de rand van de stad en van daaruit uitstootvrij verder vervoert;
• schuiven met aflevermomenten (dynamische tijdsvensters) op basis van filekansen en klantvoorkeur.

Daarmee wordt de impact van structurele files en toenemende milieuzones kleiner, terwijl service naar de klant juist verbetert.

Praktische stappen om met AI te starten (zonder megalomaan project)

Veel middelgrote logistieke bedrijven denken nog dat AI een miljoenenproject is. Dat was misschien tien jaar geleden zo, nu niet meer. Er is een pragmatische manier om te beginnen.

Stap 1: Koppel AI aan een concreet knelpunt

Geen “AI-strategie” als doel op zich, maar een scherpe probleemstelling, bijvoorbeeld:

• “We willen lege kilometers met 10% verlagen.”
• “We willen tijdens piekweken 20% meer volume verwerken met dezelfde fte.”
• “We willen leverbetrouwbaarheid in de Randstad van 92% naar 97% tillen.”

Kies één probleem. Focus. Alles wordt er duidelijker van: selectie van tools, data, team en ROI.

Stap 2: Begin met de data die je al hebt

Vrijwel ieder bedrijf heeft meer bruikbare data dan gedacht:

• TMS: ritinformatie, laad-/lostijden, wachttijden, lege kilometers.
• WMS: picktijden, foutpercentages, locatiehistorie, volumes.
• Telematica: GPS-data, rijgedrag, brandstofverbruik.

AI-modellen hoeven niet perfect te starten. Ze verbeteren naarmate ze draaien. Belangrijker is dat je consistent data aanlevert en een basis van datakwaliteit op orde brengt (eenduidige adressen, artikelcodes, klantnummers).

Stap 3: Betrek planners en teamleiders vanaf dag één

AI-oplossingen mislukken zelden door techniek, maar vaak door acceptatie:

• Laat planners meedenken over constraints (venstertijden, klantafspraken, verboden combinaties).
• Toon snel resultaat met een pilot op een deel van de operatie.
• Zorg dat medewerkers kunnen corrigeren en overrulen. AI geeft voorstellen, mensen geven het laatste woord.

De ervaring bij Nederlandse gebruikers: zodra planners zien dat de voorstellen in 80–90% van de gevallen beter zijn dan hun oude aanpak, draait de mindset snel om.

Stap 4: Meet het effect en schaal gecontroleerd op

Definieer vooraf 3–5 KPI’s, bijvoorbeeld:

• kilometers per stop;
• CO₂ per zending;
• wachttijd bij klantlocaties;
• orderregels per uur in het magazijn;
• NPS of OTIF (On Time In Full).

Meet voor en na de pilotperiode. Wordt de businesscase waargemaakt? Dan kun je de oplossing stap voor stap uitrollen naar meer klanten, regio’s of warehouses.

Hoe AI de politieke knelpunten vertaalt naar bedrijfskansen

De brieven aan de informateur vragen om aandacht, middelen en beleid. Terecht, maar je hebt daar als ondernemer of logistiek manager geen volledige invloed op. Waar je wél invloed op hebt: hoe je je bedrijf wapent tegen dezelfde knelpunten.

• Weg- en personeelscapaciteit blijven schaars → AI helpt beschikbare capaciteit maximaal te benutten.
• Duurzaamheids- en rapportage-eisen nemen toe → AI maakt CO₂-reductie en rapportage meetbaar en aantoonbaar.
• Klanten verwachten kortere levertijden en meer flexibiliteit → AI maakt fijnmazige planning en smart mobility haalbaar.

De realiteit: bedrijven die nu investeren in AI-ondersteunde processen, staan over 3–5 jaar structureel voor op concurrenten die blijven leunen op handmatige Excel-planning.

Wat je nu concreet kunt doen

Wil je niet afwachten wat er uit Den Haag komt, maar zelf grip krijgen op de knelpunten in je logistiek, dan zijn dit logische volgende stappen:

1. Breng je grootste knelpunt in kaart: capaciteit, kosten, service of duurzaamheid.
2. Inventariseer beschikbare data in TMS, WMS en telematica.
3. Kies één AI-pilot: routeoptimalisatie, vraagvoorspelling of magazijnslimming.
4. Betrek je planners en teamleiders en stel samen de spelregels op.
5. Meet, stuur bij en schaal op zodra de eerste resultaten binnen zijn.

De druk op de logistieke sector zal de komende jaren niet afnemen. Verkeer, regelgeving en klantverwachtingen schuiven niet ineens de goede kant op. Wat wél verandert, is hoe bedrijven omgaan met die realiteit.

Wie AI en smart mobility nu serieus oppakt, verandert knelpunten stap voor stap in een concurrentievoordeel.