Zo maakt AI van LogiMAT‑innovaties echte magazijnwinst

Inleiding: van beursbezoek naar businesscase

LogiMAT staat elk jaar bekend als de Europese etalage voor alles wat met warehousing, intralogistiek en automatisering te maken heeft. Ook dit jaar trekt de beurs weer alle registers open: van shuttles en AMR’s tot hoogstaande WMS‑oplossingen. Maar in 2025 valt vooral één rode draad op: kunstmatige intelligentie.

AI is niet langer een futuristisch buzzword, maar een harde randvoorwaarde om concurrerend te blijven in de Nederlandse transport- en logistieksector. Met drukke piekseizoenen, arbeidskrapte en strengere duurzaamheidsdoelen is de vraag niet meer óf je AI inzet, maar waar je begint en hoe je het slim opschaalt.

In deze blog vertaal ik de innovatietrend die je op een beurs als LogiMAT ziet, naar concrete toepassingen voor Nederlandse warehouses en transportbedrijven. Je leest:

• welke typen AI‑oplossingen nu echt waarde toevoegen in magazijnen;
• hoe AI naadloos past in smart mobility en vlootbeheer;
• welke stappen je vandaag al kunt zetten richting een datagedreven, AI‑gestuurd netwerk.

1. Van klassieke automatisering naar AI‑gedreven intralogistiek

De omslag: van ‘hard’ automatiseren naar ‘slim’ optimaliseren

Waar LogiMAT vroeger werd gedomineerd door hardware – stellingen, transportbanen, heftrucks – zie je nu een duidelijke verschuiving naar software en algoritmen. De grootste efficiëntiesprongen komen tegenwoordig niet meer uit het toevoegen van nog een extra conveyor, maar uit:

• betere beslislogica in je WMS/TMS;
• AI‑modellen die patronen in orders, voorraad en bewegingen herkennen;
• realtime leerprocessen die continu bijsturen.

Een geautomatiseerd magazijn zonder AI gedraagt zich in feite als een snel orkest zonder dirigent: alles beweegt, maar niet altijd op de meest efficiënte manier. AI voegt die dirigent toe.

Praktijkvoorbeeld: dynamische opslag en slimme looproutes

In veel Nederlandse warehouses worden picklocaties nog relatief statisch ingericht: A‑artikelen vooraan, C‑artikelen achteraan. AI‑algoritmen kunnen dit continu optimaliseren op basis van:

• seizoenspatronen (denk aan sinterklaas- en kerstpiek);
• klantsegmenten (B2B vs. B2C orders);
• bundeling van bestellingen (welke artikelen worden vaak samen besteld).

Resultaat:

• kortere looproutes;
• minder congestie in gangpaden;
• lagere foutkans doordat pickers minder onder tijdsdruk staan.

Dit soort functionaliteit zie je terug in moderne WMS‑modules, vaak gelanceerd of gedemonstreerd rond beurzen als LogiMAT. Daar worden de nieuwste algoritmen getoond; de uitdaging is om ze praktisch werkend in jouw Nederlandse operatie te krijgen.

2. AI in magazijnautomatisering: van robots tot real‑time beslissingen

Robots, AMR’s en shuttles: pas echt slim met AI

Veel LogiMAT‑nieuws draait om robots: AMR’s die karren verplaatsen, goods‑to‑person systemen, geautomatiseerde palletopslag. De echte winst ontstaat als deze middelen worden aangestuurd door AI in plaats van alleen door vaste regels.

Denk aan:

• AI‑gestuurde taaktoewijzing: welk voertuig pakt nu welke rit, rekening houdend met batterijstatus, locatie, wachtrijen en prioriteit?
• Predictive maintenance: sensordata voorspellen lagerslijtage of motorproblemen, zodat je onderhoud plant voordat uitval de operatie raakt.
• Slimme routeplanning in het magazijn: robots vermijden drukke zones en kiezen automatisch alternatieve paden.

Hiermee verschuift de rol van de warehousemanager: minder brandjes blussen, meer regie voeren op dashboards waarin AI‑voorstellen worden gedaan.

Computer vision in inbound en kwaliteitscontrole

Een tweede AI‑golf in warehousing is computer vision. Camera’s, gecombineerd met deep learning, kunnen onder meer:

• pallets automatisch tellen en controleren op beschadigingen;
• barcodes en labels lezen, ook als ze gedeeltelijk bedekt zijn;
• afwijkingen signaleren in vorm, maat of verpakking.

Voor Nederlandse distributiecentra waar veel met tijdelijke krachten en seizoensarbeid wordt gewerkt, betekent dit:

• sneller inwerken (minder afhankelijk van menselijke controle);
• lagere foutpercentages bij inbound en crossdock;
• betere traceerbaarheid richting klanten.

3. Van magazijn naar netwerk: AI in transport en smart mobility

Deze blogserie draait om AI in Nederlandse transport & logistiek: Smart Mobility. LogiMAT richt zich traditioneel op intralogistiek, maar in 2025 zie je de grenzen tussen magazijn en wegvervoer vervagen. Dat komt doordat AI juist in de koppeling tussen warehouse en transport zijn grootste impact heeft.

Slimmere routeplanning en vlootbeheer

AI‑gedreven routeplanning gaat verder dan klassieke TMS‑planning op basis van afstand en tijdvensters. Moderne algoritmen incorporeren onder andere:

• actuele en voorspelde verkeersdrukte;
• rij- en rusttijden van chauffeurs;
• milieuzones en zero‑emissiezones in Nederlandse steden;
• laadstatus en actieradius van elektrische trucks.

Dit sluit naadloos aan op smart mobility‑doelstellingen: minder leegkilometers, lagere CO₂‑uitstoot en hogere leverbetrouwbaarheid. Voor de planner verandert de rol van handmatig plannen naar controleren, bijsturen en scenario’s vergelijken.

Real‑time orkestratie: warehouse, yard en weg als één systeem

Een trend die je sterk ziet terugkomen is end‑to‑end orkestratie:

• Het WMS weet welke orders urgent zijn.
• Het TMS kent de actuele positie en capaciteit van voertuigen.
• De yard management‑software ziet welke docks vrij zijn.

AI‑modellen leggen hier intelligentie overheen en sturen bijvoorbeeld aan op:

• dynamische dockplanning (minimale wachttijd voor chauffeurs);
• just‑in‑time staging van pallets en rolcontainers;
• prioritering van orders op basis van belofte aan de klant.

Daarmee wordt jouw keten een levend netwerk in plaats van een reeks losse schakels. Vooral bij e‑fulfilment en fijnmazige stadsdistributie in Nederland levert dit direct merkbare performance‑verbeteringen op.

4. Wat heb je nodig om AI‑ready te worden?

Datakwaliteit als fundament

Op beurzen draait alles om demo’s; in de praktijk staat of valt AI met data. Als je in 2025 serieus met AI aan de slag wilt, is dit de minimale basis:

1. Eenduidige artikel- en locatiedata in je WMS.
2. Historische order-, pick- en transportdata (minimaal 6–12 maanden).
3. Gestandaardiseerde processen, zodat het model patronen kán herkennen.

Vraag leveranciers niet alleen naar hun algoritme, maar ook naar:

• hoe ze omgaan met ontbrekende of inconsistente data;
• welke datavoorbereiding nodig is;
• welke dashboards beschikbaar zijn om resultaten te valideren.

Klein beginnen, snel leren

AI‑projecten mislukken vaak omdat ze te groot en te ambitieus starten. Kies liever één heldere use case, bijvoorbeeld:

• voorraadherbevoorrading tussen bulk en picklocaties;
• voorspelling van dagpieken in orders;
• dynamische toewijzing van ritten aan voertuigen.

Ontwerp vervolgens een pilot van 8–12 weken met duidelijke KPI’s:

• % kortere looproutes of rijtijd;
• foutreductie bij orders;
• CO₂‑reductie per zending;
• productiviteitsverbetering per FTE.

Zo bouw je intern draagvlak én creëer je een businesscase voor verdere uitrol.

5. Mens en organisatie: AI als versterker, geen bedreiging

Nieuwe rollen in het magazijn en op kantoor

Met AI verandert het werk in warehousing en transport, maar het verdwijnt niet. Je ziet vooral een verschuiving naar rollen als:

• data savvy teamleiders die WMS‑ en TMS‑dashboards begrijpen;
• procesengineers die met AI‑specialisten verbeteringen doorvoeren;
• planners die scenario’s beoordelen in plaats van elke rit zelf te puzzelen.

Belangrijk in de Nederlandse context: betrek OR, HR en operationele teams vroegtijdig. Leg uit wat AI doet, laat resultaten zien en maak duidelijk welke nieuwe vaardigheden nodig zijn. Denk aan basiskennis data‑analyse, werken met dashboards en begrip van algoritmische beslissingen.

Ethiek, transparantie en vertrouwen

In een markt waar klantbeloften en reputatie cruciaal zijn, wil je kunnen uitleggen waarom AI bepaalde beslissingen neemt. Richtlijnen:

• kies voor oplossingen met uitlegbaarheid (bijvoorbeeld inzicht in welke variabelen het model zwaar laat wegen);
• borg dat een mens altijd de finale beslissing kan nemen bij uitzonderingen;
• monitor regelmatig op onbedoelde effecten, zoals structureel te laat beleverde klanten of oneerlijke taakverdeling.

Zo houd je AI in dienst van de operatie en de mens, niet andersom.

Conclusie: maak van LogiMAT‑inspiratie een Nederlandse AI‑roadmap

De innovaties die je op een beurs als LogiMAT ziet – van robots tot geavanceerde WMS‑modules – krijgen pas echte businesswaarde als je ze koppelt aan AI en slimme data‑analysemethoden. Voor Nederlandse transport- en logistieke bedrijven ligt de grootste winst in de verbinding tussen:

• AI‑gestuurde magazijnprocessen;
• smart mobility, routeplanning en vlootbeheer;
• realtime orkestratie van warehouse, yard en wegtransport.

Wil je in deze serie over AI in Nederlandse transport & logistiek: Smart Mobility verder groeien, begin dan met drie vragen:

1. Waar in mijn operatie ontstaat vandaag de meeste verspilling?
2. Welke data heb ik al, en hoe betrouwbaar is die?
3. Welke kleinschalige AI‑pilot kan binnen drie maanden aantonen dat dit werkt?

Wie nu de stap zet van beursinspiratie naar een concrete AI‑roadmap, heeft in de komende jaren een stevige voorsprong in een markt waar betrouwbaarheid, snelheid en duurzaamheid het verschil maken. Welke schakel in jouw keten laat jij als eerste door AI slimmer werken?