AI als reddingsboei voor verstoorde supply chains

AI als reddingsboei voor verstoorde supply chains

De Nederlandse industrie heeft het nog altijd zwaar: volgens recent onderzoek ervaart ongeveer een kwart van de bedrijven ernstige verstoringen in de supply chain. Leveringen lopen vertraging op, voorraden kloppen niet meer en productielijnen vallen stil. In een economie die draait op just-in-time, is dat geen rimpeling in het water, maar een golfslagbad.

Tegelijkertijd staat 2025 in het teken van versnelling in AI in transport en logistiek. Terwijl files oplopen richting de feestdagen en chauffeurs schaars blijven, zetten steeds meer bedrijven in op smart mobility en datagedreven besluitvorming. De vraag is niet meer óf kunstmatige intelligentie een rol gaat spelen, maar hoe snel je die stap maakt.

In deze blog koppelen we de signalen uit het onderzoek – een kwart van de Nederlandse industrie heeft serieuze supply chain-problemen – aan concrete oplossingen met AI en slimme mobiliteit. Je leest:

• waarom de verstoringen niet vanzelf verdwijnen,
• hoe AI helpt bij vraagvoorspelling, routeplanning en magazijnoptimalisatie,
• welke eerste stappen je als Nederlands productie- of logistiek bedrijf vandaag kunt zetten.

De pijn: structurele verstoringen in de Nederlandse supply chain

Hoewel de acute coronacrisis achter ons ligt, is de supply chain in Nederland nog steeds kwetsbaar. Bedrijven rapporteren:

• lange en onvoorspelbare levertijden van grondstoffen,
• plotselinge vraagpieken die moeilijk op te vangen zijn,
• personeelstekorten in magazijn en transport,
• stijgende kosten voor transport, energie en opslag.

Vooral de industrie – van food tot hightech en chemie – merkt dagelijks de impact. Een storing bij een toeleverancier in Duitsland, een staking in een Europese zeehaven of een plotselinge vraagstijging uit de retail: het hele netwerk trilt mee.

Zonder realtime inzicht en slimme besluitvorming verandert iedere verstoring in een brand die handmatig geblust moet worden.

Traditionele planningsmethoden, gebaseerd op statische Excel-sheets en ervaring, lopen tegen hun grenzen aan. In een wereld waarin vraagpatronen per week kunnen omslaan en transportroutes onder druk staan, is snel en adaptief schakelen cruciaal.

Waarom klassieke oplossingen tekortschieten

Veel organisaties reageren op verstoringen met bekende tactieken:

• meer veiligheidsvoorraad aanleggen,
• extra transportcapaciteit inkopen,
• meer planners en analisten aannemen,
• strenger onderhandelen over levertijden.

Deze maatregelen werken nog maar beperkt, omdat:

1. Voorraad duur is – met hoge rente en dure vierkante meters logistiek vastgoed worden buffervoorraden al snel een kostenpost.
2. De schaarste in personeel structureel is – extra planners of chauffeurs zijn simpelweg niet zomaar te vinden.
3. Supply chains complexer zijn geworden – internationale netwerken met meerdere modaliteiten (weg, water, spoor) zijn te complex om handmatig te overzien.

Het gevolg: planners werken reactief in plaats van proactief. Ze lossen problemen op die al zijn ontstaan, in plaats van ze te voorkomen. Precies hier komt AI in transport en logistiek in beeld.

Hoe AI verstoringen in de supply chain voorkomt

AI verandert de manier waarop we naar supply chains kijken: van terugkijken naar gisteren naar vooruitkijken naar de komende dagen, weken en maanden. In de context van smart mobility speelt dat op drie cruciale vlakken.

1. Slimme vraagvoorspelling voor de industrie

Een belangrijke bron van verstoringen is een onvoorspelbare vraag. Productie wordt dan ofwel ingehaald door de vraag (stock-outs) of loopt voor op de markt (overstock). Met moderne AI-modellen kun je:

• historische verkoopdata combineren met seizoenspatronen,
• externe factoren meenemen, zoals weer, acties van retailers, economische indicatoren,
• vraag per klant, per regio en per productlijn voorspellen.

Voor een Nederlands productiebedrijf betekent dit bijvoorbeeld:

• betere afstemming tussen productie, inkoop en transport,
• minder spoedorders en noodtransporten,
• lagere veiligheidsvoorraden zonder extra risico.

In de aanloop naar drukke periodes zoals Sinterklaas en Kerst kan AI reeds in augustus/september voorspellen waar tekorten dreigen te ontstaan en welke capaciteit in het transportnetwerk moet worden gereserveerd.

2. AI-gestuurde routeplanning en smart mobility

In het kader van AI in Nederlandse transport & logistiek is routeplanning een van de snelst groeiende toepassingsgebieden. In plaats van ‘de kortste route’ plant AI op basis van:

• realtime verkeersinformatie,
• verwachte filedruk (bijvoorbeeld rond de A12 of de Rotterdamse haven),
• venstertijden bij klanten,
• laad- en lostijden op locatie,
• CO₂-doelstellingen en milieuzones.

Voordelen voor de supply chain:

• Minder vertragingen: routes worden dynamisch aangepast als er file of een stremming ontstaat.
• Meer leverbetrouwbaarheid: nauwkeurige ETA’s geven magazijnen en klanten meer voorspelbaarheid.
• Efficiënter wagenparkbeheer: hogere beladingsgraad, minder lege kilometers, betere inzet van chauffeurs.

Voor een industriële verlader betekent dit dat kritische leveringen – denk aan halffabricaten of koelvers-producten – minder snel vastlopen in het verkeer en beter aansluiten op de productieplanning.

3. Magazijnautomatisering en voorraadoptimalisatie met AI

Verstoringen in de aanvoerketen zijn extra pijnlijk als magazijnen en distributiecentra niet flexibel kunnen meebewegen. AI ondersteunt hier op meerdere manieren:

• dynamische slotplanning op de expedities om pieken in ontvangst en verlading te spreiden;
• AI-ondersteunde WMS-functionaliteiten die pickroutes optimaliseren op basis van actuele workload;
• voorraadoptimalisatie die rekening houdt met servicelevels, levertijden en risico op verstoringen.

In combinatie met robots en automatisering – zoals AGV’s of shuttle-systemen – kan AI het werktempo verhogen én beter omgaan met grillige instroom van goederen. Waar de supply chain buitenshuis wankel is, creëert AI binnen de muren van het DC juist stabiliteit.

Praktische stappen: van experiment naar impact in 6 maanden

Veel Nederlandse bedrijven zien de potentie van AI, maar worstelen met de vraag: waar beginnen we zonder onszelf te verliezen in een IT-megaproject? Onderstaande aanpak helpt om binnen 6 maanden concreet resultaat te boeken.

1. Kies één kritische verstoring als startpunt

Focus is essentieel. Voorbeelden van startpunten:

• structurele vertragingen in transport naar één belangrijke klantgroep;
• frequente stock-outs op een beperkt aantal A-artikelen;
• extreem hoge voorraadniveaus op slow movers;
• onbetrouwbare levertijden vanuit één hub of DC.

Formuleer een duidelijke businessvraag, bijvoorbeeld: “Hoe kunnen we met AI de leverbetrouwbaarheid naar onze top-10 klanten verhogen van 92% naar 97% in 6 maanden?”

2. Breng je datahuishouding op orde

AI is zo goed als de data die je erin stopt. Begin met:

• het koppelen van order-, voorraad- en transportdata;
• het opschonen van stamdata (artikelnummers, klantcodes, locaties);
• het structureren van historische data (minstens 12-24 maanden waar mogelijk).

Je hoeft niet meteen een compleet dataplatform te hebben, maar er moet wél een consistente basis zijn waarop modellen kunnen draaien.

3. Start met een pilot: klein, maar representatief

Kies één lane, één klantgroep of één productfamilie en:

• implementeer een AI-vraagvoorspelling of AI-routeplanningstool;
• laat de AI-voorstellen naast de bestaande planning draaien (shadow mode);
• vergelijk de resultaten: leverbetrouwbaarheid, kilometers, wachttijden, voorraaddagen.

Binnen enkele weken zie je vaak al duidelijke patronen en verbeterpunten. Dat maakt het makkelijker om de businesscase intern te verkopen.

4. Betrek planners, chauffeurs en magazijnteams vanaf dag één

Een veelgemaakte fout is dat AI als puur IT-project wordt neergezet. Succesvolle bedrijven doen het anders:

• planners denken mee over de randvoorwaarden en uitzonderingen;
• chauffeurs geven feedback op routevoorstellen en tijdvensters;
• magazijnmedewerkers beoordelen of de planning fysiek haalbaar is.

Zo wordt AI geen ‘zwarte doos’ maar een beslisassistent die het werk makkelijker en beter maakt.

5. Schaal op en koppel met bredere smart mobility-strategie

Werkt de pilot? Schaal dan stapsgewijs op:

• meer klanten, meer routes, meer productgroepen;
• integratie met TMS, WMS en ERP;
• opnemen van duurzaamheidsdoelen (minder CO₂, minder lege kilometers).

Op die manier groeit een lokale AI-oplossing uit tot een integraal onderdeel van je smart mobility-strategie: een lerend netwerk waarin vraag, voorraad, transport en capaciteit continu op elkaar worden afgestemd.

KPI’s: zo meet je of AI je supply chain echt sterker maakt

Om te voorkomen dat AI een ‘nice to have’ gadget wordt, heb je heldere KPI’s nodig. Denk aan:

• Leverbetrouwbaarheid (OTIF): stijging in percentage orders op tijd en volledig geleverd;
• Voorraaddagen / voorraadwaarde: daling zonder toename in stock-outs;
• Transportkosten per zending of per ton: daling door betere belading en kortere routes;
• Leegkilometers: daling dankzij slimmere ritcombinaties;
• Doorlooptijd order-to-delivery: verkorting, vooral bij kritische klanten.

Door deze KPI’s vóór de start van een AI-traject vast te leggen, kun je na enkele maanden objectief beoordelen welke waarde smart mobility en AI daadwerkelijk toevoegen.

Toekomstbeeld: van kwetsbare keten naar veerkrachtig netwerk

De conclusie uit het onderzoek – dat een kwart van de Nederlandse industrie kampt met ernstige supply chain-verstoringen – is een wake-upcall. Maar het is óók een kans. Bedrijven die nu investeren in AI-gedreven transport en logistiek bouwen aan een supply chain die niet alleen kostenefficiënt is, maar vooral veerkrachtig.

In de bredere reeks over AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility zien we hetzelfde patroon terug: van wagenparkbeheer tot magazijnautomatisering, AI verschuift de focus van reageren naar anticiperen. Bedrijven die deze omslag maken, zijn beter in staat om:

• pieken in vraag op te vangen,
• verstoringen in aanvoer en transport voor te zijn,
• klanten betrouwbare en duurzame leveringen te garanderen.

Sta je zelf aan de vooravond van zo’n traject? Begin dan met de vraag: “Waar doet een verstoring mij vandaag het meeste pijn?” en verken vervolgens hoe AI – van vraagvoorspelling tot slimme routeplanning – daar een concreet antwoord op kan geven.

Wie nu de stap zet, maakt van 2026 geen jaar van brandjes blussen, maar van gecontroleerde groei en een supply chain die tegen een stootje kan.