Hoe AI subsidie voor vrachtbundeling maximaal benut

In 2025 zet de Nederlandse overheid stevig in op slimmere, schonere logistiek. De belangstelling voor de nieuwe RVO‑subsidies voor vrachtbundeling en kortere routes laat zien dat veel vervoerders en verladers klaar zijn om stappen te zetten. Maar één vraag blijft vaak liggen: hoe maak je deze subsidie-aanvragen écht rendabel in de operatie?

In deze blog – onderdeel van de serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” – laten we zien hoe kunstmatige intelligentie de ontbrekende schakel kan zijn tussen subsidiebeleid en dagelijkse praktijk. We koppelen de actuele RVO-regelingen aan concrete AI‑toepassingen in routeplanning, ketensamenwerking en wagenparkbeheer.

1. Waarom RVO inzet op vrachtbundeling en kortere routes

De stijgende interesse bij RVO voor de subsidie op vrachtbundeling en routeverkorting komt niet uit de lucht vallen. De sector staat onder druk:

• strengere CO₂‑doelstellingen
• toenemende congestie rond steden als Amsterdam, Rotterdam, Utrecht en Eindhoven
• groeiende vraag naar same‑day en next‑day delivery

Van ‘vollere vrachtwagen’ naar ‘slimmere keten’

Vrachtbundeling is geen nieuw begrip, maar de context is veranderd:

• Meer e‑commerce leidt tot veel kleine zendingen.
• Steden scherpen venstertijden en zero‑emissie‑zones aan.
• Chauffeurstekorten maken leeg of halfvol rijden onacceptabel.

Subsidies van RVO zijn bedoeld om het risico van verandering te verkleinen. Bijvoorbeeld:

• pilotprojecten voor samenwerking tussen concurrenten (horizontale bundeling)
• het opzetten van een regionale hub om stromen te combineren
• het testen van nieuwe, kortere routes met inzet van data en IT

Maar: zónder slim datagedreven systeem blijven veel bundelingsinitiatieven hangen in Excel‑planningen en goedbedoelde mailafspraken.

Subsidie kan de drempel verlagen om te starten. AI maakt het schaalbaar en structureel rendabel.

2. De rol van AI in slimme vrachtbundeling

Van statisch plannen naar zelflerende bundelalgoritmes

Traditionele planningstools kijken vaak maar naar één bedrijf en één rit. AI‑gestuurde algoritmes kunnen veel verder gaan:

• ze combineren orders van meerdere partijen
• ze optimaliseren op meerdere criteria tegelijk: kosten, CO₂, tijdvensters, voertuigtype
• ze leren van historische data: wat werkte, wat niet, welke klanten zijn flexibel

Concreet kun je AI inzetten om:

1. Dagelijks optimale bundels te maken

   • Orders van verschillende verladers automatisch clusteren op basis van locatie, tijd en volume.
   • Scenario’s doorrekenen: wat gebeurt er met kosten en CO₂ als je klant A en B omruilt tussen twee ritten?

2. Slimme cut‑off tijden te bepalen

   • AI voorspelt laatkomers en pieken.
   • Op basis daarvan kun je je order‑cut‑off meer dynamisch maken, zodat bundelgraad én servicelevels in balans blijven.

3. Nieuwe bundelkansen te ontdekken

   • Algoritmes herkennen patronen: “Deze verlader in de Food Valley heeft elke maandag vergelijkbare volumes als die e‑commerce partij in de regio Arnhem-Nijmegen”.
   • Dit levert input voor ketensamenwerking én voor een sterke onderbouwing in je subsidieaanvraag.

Praktisch voorbeeld uit de Nederlandse praktijk

Stel, drie middelgrote vervoerders in Noord-Brabant rijden ieder met halfvolle trailers naar dezelfde retaildistributiecentra. Met AI‑ondersteunde planning kunnen zij:

• dagelijkse orderstromen combineren
• automatisch de meest logische lead carrier per route bepalen
• ritten herplannen zodra er een spoedorder binnenkomt

De uitkomst: 20–30% minder gereden kilometers, hogere beladingsgraad én een helder datarapport voor RVO dat laat zien welke CO₂‑reductie structureel haalbaar is.

3. Kortere routes: hoe AI routeplanning naar een hoger niveau tilt

Minder kilometers rijden lijkt simpel, maar in de praktijk zit het vol afwegingen:

• files op A1, A12, A15, Randstadring
• venstertijden in binnensteden
• beperkingen voor LZV’s of zero‑emissie voertuigen

AI‑routeplanning: meer dan ‘kortste pad’

AI‑gedreven routeplanning kijkt niet alleen naar de kortste afstand, maar naar de snelste, meest robuuste en schoonste route:

• gebruikt real‑time en historische verkeersdata
• houdt rekening met wegwerkzaamheden en evenementen
• kiest combinaties van stops die vertragingen minimaliseren

Belangrijke AI‑toepassingen hierbij:

1. Dynamische routeherplanning

   • Tijdens de dag worden routes automatisch aangepast bij files, storingen of uitval.
   • Chauffeurs krijgen via boordcomputer of app een geoptimaliseerde nieuwe route.

2. Voorspellend plannen rond piekdrukte

   • AI leert wanneer de ringweg Amsterdam of de Maasvlakte dichtslibt.
   • Planners kunnen venstertijden en laadplekken hier proactief op afstemmen.

3. Multi‑stop optimalisatie

   • In plaats van één klant per rit worden slimme multi‑stoprondes gegenereerd.
   • Dit is cruciaal voor stedelijke distributie, bouwlogistiek en last‑mile bezorging.

Met deze aanpak kun je in een subsidieproject rond kortere routes niet alleen plannen dat je kilometers bespaart, maar ook hard aantonen met data wat je realiseert.

4. Subsidie aanvragen én verzilveren: zo pak je het aan

De groeiende belangstelling bij RVO betekent ook: meer concurrentie om het beschikbare budget. Een sterke aanvraag vraagt om inhoudelijke onderbouwing én een uitvoerbaar plan. AI kan hierin een doorslaggevende rol spelen.

Stap 1: Definieer een helder logistiek probleem

Voorbeelden van goede probleemstellingen:

• “Onze beladingsgraad op ritten tussen Randstad en Ruhrgebied is gemiddeld 55%. We willen dit structureel naar 75% brengen via ketensamenwerking en AI‑ondersteunde bundeling.”
• “We rijden jaarlijks 1,2 miljoen kilometer in stedelijke distributie met veel lege kilometers tussen stops. We willen dit met 20% verminderen door AI‑routeoptimalisatie.”

Stap 2: Onderbouw met data

Gebruik bestaande operationele data om de nulmeting te doen:

• historische ritgegevens (kilometers, stops, lead time)
• beladingsgraad per rit of per dag
• CO₂‑uitstoot per zending of per kilometer

AI‑tools kunnen helpen om snel analyses en visualisaties te maken: heatmaps van levergebieden, piekmomenten, herhaalpatronen. Deze vormen de basis voor:

• emissieberekeningen
• kosten‑batenanalyse
• KPI’s in je subsidieaanvraag

Stap 3: Kies de juiste AI‑toepassingen

Koppel de subsidie‑doelen aan concrete AI‑functionaliteiten:

• Vrachtbundeling: AI‑orderclustering, self‑learning planningsalgoritmes, vraagvoorspelling.
• Kortere routes: AI‑routeoptimalisatie, dynamische planning, voorspelling van vertragingen.
• Wagenparkbeheer: inzet van elektrische voertuigen plannen, laadstrategieën optimaliseren, onderhoud voorspellend inplannen.

Zorg dat je duidelijk maakt hoe deze technologie:

• structurele CO₂‑reductie oplevert
• kosten per zending verlaagt
• de betrouwbaarheid van levertijden verbetert

Stap 4: Plan governance en ketensamenwerking

RVO kijkt nadrukkelijk naar ketensamenwerking. Laat zien:

• welke partijen meedoen (vervoerders, verladers, IT‑leveranciers, eventueel een kennisinstelling)
• hoe je data gaat delen (data‑platform, gezamenlijke dashboards)
• hoe je omgaat met concurrentiegevoelige informatie

AI‑platformen kunnen hier faciliteren met data‑anonimisatie, toegangsrechten en neutrale dataruimtes, zodat concurrenten toch veilig kunnen samenwerken.

Stap 5: Meet en rapporteer continu

Een veelgemaakte fout: alle energie gaat naar het binnenhalen van subsidie, te weinig naar het monitoren van resultaten. Richt bij de start al in:

• een dashboard met KPI’s: kilometers, CO₂, beladingsgraad, on‑time delivery
• automatische rapportages per maand of kwartaal
• A/B‑tests van verschillende planningsstrategieën

AI helpt om deze rapportages grotendeels te automatiseren. Dat scheelt tijd én levert sterk bewijs richting RVO.

5. Van pilot naar schaal: zo voorkom je dat het bij een experiment blijft

Subsidietrajecten beginnen vaak als pilot. Het echte rendement komt pas als je de inzichten organisatiebreed uitrolt.

Borg AI in processen en mensen

• Training voor planners: van Excel‑plannen naar werken met AI‑gestuurde systemen.
• Chauffeur betrekken: uitleggen waarom routes veranderen en hoe dit hun werk verbetert.
• Managementrapportage: stuur op datagedreven KPI’s, niet op ‘gevoel’.

IT‑architectuur: denk verder dan één project

Zorg dat de AI‑oplossingen die je in je RVO‑project gebruikt:

• koppelbaar zijn met TMS, WMS en boordcomputers
• kunnen meegroeien met uitbreiding naar nieuwe regio’s, klanten of modaliteiten
• gebaseerd zijn op open standaarden zodat je niet vastzit aan één leverancier

Zo maak je van een gesubsidieerde pilot een duurzame concurrentievoorsprong.

6. Conclusie: RVO‑subsidie + AI = versneller voor smart mobility

De toenemende interesse in RVO‑subsidies voor vrachtbundeling en kortere routes laat zien dat de Nederlandse logistiek klaar is voor de volgende stap. Maar wie echt verschil wil maken, combineert financiële steun met AI‑gedreven routeplanning, ketensamenwerking en wagenparkbeheer.

Door AI in te zetten kun je:

• bundelkansen ontdekken die met het blote oog onzichtbaar blijven
• routes continu optimaliseren op tijd, kosten én CO₂
• je subsidieaanvraag onderbouwen met harde data en heldere KPI’s

Ben je als logistiek dienstverlener, verlader of regio‑hub bezig met een (aanstaande) RVO‑aanvraag? Dan is dit hét moment om AI niet als ‘nice to have’, maar als vast onderdeel van je subsidie‑ en implementatiestrategie te zien.

De volgende stap in smart mobility in Nederland is aan jou: kies je voor een eenmalige pilot, of voor een datagedreven logistieke keten die blijvend profiteert van minder kilometers, lagere kosten en een kleinere voetafdruk?