Waarom slimme ketens nu vragen om AI in logistiek

De helft van de Nederlandse bedrijven geeft aan dat hun supply chain sinds 2020 structureel instabieler is geworden. Grondstoffen schommelen, geopolitiek schuurt, personeel is schaars en de klant verwacht tóch next day delivery. Ketens die tien jaar geleden prima draaiden, piepen en kraken nu aan alle kanten.

Veel directies trekken daarom dezelfde conclusie: de wereld is onvoorspelbaar geworden, onze keten moet anders ingericht worden. En wie het serieus aanpakt, komt al snel uit bij data, algoritmes en AI.

Dit artikel laat zien hoe Nederlandse transport- en logistieke bedrijven hun ketens herzien én hoe AI en smart mobility daarbij het verschil maken. Met concrete voorbeelden, praktische stappen en een duidelijke rode draad: wendbaarheid en betrouwbaarheid winnen het van puur kostenoptimalisatie.

1. Waarom Nederlandse ketens opnieuw ontworpen worden

De kern is simpel: klassieke supply chains zijn gebouwd op voorspelbaarheid, de huidige wereld is dat niet meer. Daardoor lopen bedrijven keer op keer tegen dezelfde problemen aan.

De nieuwe realiteit voor Nederlandse logistiek

Typische knelpunten die ik nu bij veel Nederlandse bedrijven zie:

• Doorlooptijden en levertijden zijn moeilijk te voorspellen
• Transportkosten schieten door brandstofprijzen en toltarieven alle kanten op
• Capaciteit in magazijnen en wagenpark is structureel krap
• Klanten eisen realtime inzicht en flexibiliteit (wijzigingsmogelijkheden, tijdvakken, same day)

Daar bovenop krijg je trends als:

• Nearshoring en reshoring van productie
• Duurzaamheidsdruk (CO₂-rapportage, zero-emissie zones, ETS2 vanaf 2027)
• Onvoorspelbare e-commerce pieken, Black Friday en feestdagen die ieder jaar “extremer” lijken

Bedrijven die hun keten niet herzien, merken het rechtstreeks in hun P&L:

• meer spoedzendingen
• hogere voorraden “voor de zekerheid”
• vaker nee-verkoop
• boetes voor te late levering of niet halen van tijdvensters

2. Van lineaire keten naar adaptief netwerk

De meeste organisaties werken nog met een lineair ketenbeeld: leverancier – fabriek – DC – klant. Dat maakt kwetsbaar. De trend in Nederland gaat richting adaptieve supply chain netwerken.

Een adaptief netwerk kenmerkt zich door:

• meerdere inkoop- en productieopties (Europa én Azië, bijvoorbeeld)
• regionale hubs in plaats van één mega-DC
• flexibele mix van eigen wagenpark en charters
• data-uitwisseling met ketenpartners in (bijna) realtime

AI past daar perfect bij, omdat algoritmes veel sneller kunnen bepalen:

• welke route en modaliteit vandaag het slimst is
• welk DC een order het beste kan uitleveren
• hoeveel capaciteit je écht nodig hebt voor volgende week

Waar bedrijven vroeger één keer per jaar hun netwerk hertekenden in een PowerPoint, ontstaat nu een levend ontwerp dat zich blijft aanpassen op basis van data.

3. Waar AI nu al waarde toevoegt in Nederlandse supply chains

AI in transport en logistiek is geen theoretisch verhaal meer. De toepassingen zijn concreet én betaalbaar, óók voor middelgrote verladers en vervoerders.

3.1 Slimmere vraagvoorspelling en capaciteitsplanning

De grootste winst zit vaak aan de voorkant: beter voorspellen.

AI-modellen combineren:

• historische orderdata
• weerinformatie
• marketingkalenders
• economische indicatoren
• lokale events (festivals, bouwvak, feestdagen)

Zo kunnen ze bijvoorbeeld aangeven dat de vraag naar bepaalde producten in week 2 van 2026 naar verwachting 23% hoger ligt dan dezelfde week vorig jaar. Dat is veel concreter dan “het zal wel druk worden na de feestdagen”.

Wat je ermee kunt:

• magazijnbezetting vooruit plannen
• flexpersoneel gerichter inzetten
• trailers en ritten ruim van tevoren boeken
• voorraad slim verdelen over DC’s

3.2 Routeoptimalisatie en smart mobility

Hier wordt de koppeling met smart mobility direct voelbaar. AI-gestuurde routeplanning houdt niet alleen rekening met afstand, maar met:

• actuele en voorspelde verkeersdrukte
• tijdvakken van klanten
• laad- en lostijden per locatie
• emissiezones en stadslogistiek-regels
• rij- en rusttijden van chauffeurs

Het resultaat is vaak:

• 8–15% minder lege kilometers
• betere naleving van tijdvensters
• minder stress bij chauffeurs
• lagere CO₂-uitstoot per stop

In de praktijk zie je bijvoorbeeld dat een Nederlandse vervoerder op de as Randstad–Ruhrgebied met AI-planning dagelijks één complete rit kan uitsparen, zonder dat er één klant slechter bediend wordt.

3.3 Magazijnautomatisering met AI

Magazijnen zijn steeds meer datagedreven operatiecentra. AI helpt onder meer bij:

• dynamische slotting: welke artikelen liggen waar, en wanneer verplaats je ze?
• picking-strategieën: wave picking, batch picking of single order – wat is vandaag het slimst?
• workload-voorspelling: hoeveel picks per uur per zone komende dagen?

Combineer dat met AMR’s, AGV’s of slimme conveyors en je krijgt een magazijn dat zichzelf continu bijstuurt. Niet omdat het “leuk innovatief” is, maar omdat je zo:

• meer orders met hetzelfde team verwerkt
• foutkans verlaagt
• beter kunt omgaan met pieken zonder structureel extra meters of FTE’s

3.4 Real-time zichtbaarheid en voorspellende ETA’s

Klanten willen weten: waar is mijn zending en wanneer is ‘ie er echt?

Met telematica, IoT en AI kun je:

• ETA’s berekenen op basis van actuele rijdata en verkeersvoorspellingen
• afwijkingen vroegtijdig signaleren (file, pech, laadproblemen)
• automatisch alternatieven of updates aan de klant voorstellen

Dat scheelt een hoop telefoontjes, maar vooral: het verhoogt vertrouwen. Bedrijven die consequent eerlijke, voorspelbare informatie geven, winnen in de Nederlandse markt structureel marktaandeel. Dat zie je terug in NPS en repeat business.

4. Hoe je stap voor stap naar een AI-gedreven keten gaat

Veel organisaties voelen de urgentie, maar blijven hangen in losse pilots. Een paar dashboards of een proof-of-concept algoritme is geen AI-strategie.

4.1 Begin niet met techniek, maar met ketenpijn

De beste AI-projecten starten altijd bij een scherp gedefinieerd probleem, bijvoorbeeld:

• “We willen onze OTIF van 93% naar 97% brengen.”
• “We willen 10% minder kilometers rijden per geleverde order.”
• “We willen voorraad met 15% verlagen zonder servicelevel-verlies.”

Koppel daar concrete KPI’s en een tijdlijn aan. Dat maakt het gesprek met IT, directie én operationele teams veel makkelijker.

4.2 Zorg voor datakwaliteit en datatoegang

AI is zo goed als de data die je erin stopt. In Nederlandse logistieke bedrijven zie ik vaak:

• TMS, WMS en ERP die nauwelijks met elkaar praten
• Excel-lijstjes naast de systemen
• incomplete stamdata (locatietijden, laaddocks, openingstijden)

Een pragmatische aanpak werkt hier het beste:

1. Breng in kaart welke data je nu hebt (orders, ritten, voorraad, events).
2. Kies één use case (bijvoorbeeld routeoptimalisatie of demand forecasting).
3. Richt een kleine, goede datakoppeling in in plaats van “alles met alles” te willen integreren.

4.3 Betrek planning en operatie vanaf dag één

De grootste faalfactor is niet de techniek, maar het gedrag. Planners en teamleiders moeten AI-oplossingen willen en durven gebruiken.

Wat helpt:

• laat planners meedenken over de regels en constraints die in het model moeten
• begin met een modus waarin AI alleen een voorstel doet, dat de planner kan tweaken
• toon helder het effect: hoeveel kilometers, uren of fouten zijn bespaard

AI moet voelen als een slimme collega, niet als een black box die orders uitdeelt.

4.4 Klein beginnen, snel leren, gericht opschalen

Nederlandse logistieke koplopers hebben vrijwel allemaal dezelfde route gevolgd:

• starten met één concreet proces (bijv. last mile routeplanning in één regio)
• resultaat meten over 3–6 maanden
• vervolgens stap voor stap uitbreiden: meer regio’s, meer modaliteiten, andere processen

Zo houd je risico en kosten beheersbaar, terwijl je wel snel leert en draagvlak opbouwt.

5. AI, duurzaamheid en regelgeving: van druk naar kans

De komende jaren wordt duurzaamheid in transport en logistiek geen marketingverhaal meer maar pure license to operate. Denk aan:

• zero-emissie zones in Nederlandse binnensteden
• CO₂-rapportageplicht in ketens
• ETS2 die fossiele brandstof duurder maakt

Hier biedt AI een vrij directe businesscase:

• routes plannen die minder emissie veroorzaken
• slim combineren van zendingen zodat vrachtauto’s voller rijden
• bepalen waar elektrische trucks of bestelwagens wél rendabel zijn

Een mooi neveneffect: bedrijven die hun keten met AI sturen, kunnen klanten veel beter laten zien wat de CO₂-impact van een bepaalde leveroptie is. Dat versterkt je commerciële verhaal én je relatie.

6. Van onvoorspelbare wereld naar voorspelbare prestaties

De wereld wordt voorlopig niet stabieler. Geopolitiek, energieprijzen, personeelstekorten, veranderende klantverwachtingen – daar heb je als logistiek bedrijf geen regie over. Waar je wél invloed op hebt, is hoe adaptief en datagedreven je keten is ingericht.

AI en smart mobility zijn daarbij geen luxeprojecten meer, maar praktische middelen om:

• je leverbetrouwbaarheid te verhogen
• kosten beheersbaar te houden
• duurzamer te opereren
• beter met schaarse mensen en middelen om te gaan

Voor bedrijven in de Nederlandse transport- en logistieke sector geldt: wie nu begint met gerichte AI-toepassingen in routeplanning, vraagvoorspelling en magazijnoperaties, staat over twee jaar niet alleen sterker in de markt, maar kan ook veel rustiger omgaan met de volgende schok in de wereld.

De vraag is dus niet óf je je keten moet herzien, maar waar je morgen mee begint.

---

Wil je concreet zien waar in jouw keten AI het meeste effect heeft – bijvoorbeeld in planning, magazijn of netwerkontwerp – dan is de volgende logische stap een compacte data- en processen-scan. Eén keer scherp kijken voorkomt jaren symptoombestrijding.