Slim omgaan met verpakkingsvolume met AI in de logistiek

In veel Nederlandse warehouses is het de laatste jaren hetzelfde beeld: meer orders, meer dozen, meer lucht. Volgens branchecijfers bestaat tot wel 50% van het volume in e‑commerceverpakkingen uit… niks. Lucht dus. Dat lijkt onschuldig, maar het trekt magazijnen vol, jaagt transportkosten op en zorgt voor frustratie bij planners én klanten.

Dit speelt nu extra sterk. In december draaien fulfilmentcenters, 3PL’s en webwinkels piekvolume. Carrier-caps, volle sorteercentra en krappe magazijnruimte maken dat elke kubieke meter telt. Wie verpakkingsvolume niet slim stuurt, verliest marge en wendbaarheid.

Hier komt AI in transport & logistiek in beeld. Niet als abstract buzzword, maar als heel concrete motor achter ruimteoptimalisatie, smart mobility en efficiëntere e‑fulfilment. In deze blog laat ik zien hoe je met AI het verpakkingsvolume terugdringt, magazijnruimte vrijspeelt en tegelijkertijd je transportstromen slimmer organiseert.

---

Waarom toenemend verpakkingsvolume zo’n groot logistiek probleem is

Het kernprobleem is helder: meer volume dan strikt nodig vreet capaciteit in de hele keten.

Drie directe gevolgen in de Nederlandse praktijk

1. Ruimtetekort in warehouses
   Meer lucht in dozen betekent meer pallets, meer stellingen en snellere groei van je footprint. DC’s rond hotspots als Tilburg, Venlo en de Randstad zitten vaak al op de grens van hun capaciteit. Een extra 10–20% volumegroei door inefficiënte verpakking kan net de druppel zijn die uitbreiding of dure huur van externe opslag afdwingt.

2. Hogere transportkosten en minder laadgraad
   Vervoerders rekenen steeds vaker op basis van volumegewicht. Een pallet met veel lucht kost bijna net zoveel als een volle pallet. Voor groupage en pakketvervoer betekent dat: minder colli per rit, meer ritten, meer CO₂.

3. Onrust in de operatie
   Te grote dozen blokkeren conveyors, sorters en opslaglocaties. Picklocaties raken onoverzichtelijk, replenishment loopt vaker vast en orderpickers maken meer loop- en tilbewegingen. De output per uur per FTE gaat omlaag, precies in een tijd dat personeel al schaars is.

Dit alles schuurt met de ambitie van de sector om richting zero-emissie stadslogistiek en efficiënter ruimtegebruik te bewegen. De vraag is dus: hoe maak je verpakkingsvolume weer beheersbaar zonder je operatie te verstoren?

---

Waar het misgaat: van verpakkingskeuze tot netwerkontwerp

De meeste bedrijven hebben het verpakkingsprobleem niet op één plek, maar op meerdere niveaus tegelijk.

1. Verpakkingskeuze op de werkvloer

In veel warehouses kiest een medewerker “op gevoel” een doosformaat. Onder tijdsdruk wordt dan al snel gegrepen naar een iets grotere doos: dat werkt altijd. Gevolg: structurele overdimensionering.

AI‑mogelijkheid: een packing recommendation engine die op basis van orderregels, productafmetingen en historische data in een split second de ideale doos adviseert.

2. Verpakkingsassortiment

Het doosassortiment is vaak historisch gegroeid.

• Te weinig formaten → veel lucht.
• Te veel formaten → complexiteit, fouten, hogere inkoop.

Met data-analyse zie je vaak dat je met 8–12 slim gekozen formaten 90–95% van je orders uitstekend dekt. AI‑algoritmes kunnen dit optimaliseren op basis van orderprofielen én seizoenspatronen.

3. Netwerk en beladingsgraad

Zelfs met een goede dooskeuze kan volume uit de pas lopen als het netwerk er niet op is ingericht. Denk aan:

• DC’s die structureel halflege trucks naar een city hub sturen;
• wisselende volumepieken per regio (Black Friday, sinterklaas, kerst) die niet goed voorspeld zijn;
• retourstromen die op andere locaties binnenkomen dan waar de voorraad nodig is.

Hier kun je AI inzetten voor vraagvoorspelling, routeplanning en laadoptimalisatie. Slimmer voorspellen = beter plannen = minder volumeverspilling in de keten.

---

Hoe AI helpt om verpakkingsvolume terug te dringen

AI is geen magische knop, maar wel een krachtig gereedschap als je het gericht gebruikt op drie fronten: verpakking, warehouse en transport.

1. AI‑gestuurde verpakkingsoptimalisatie

De snelste winst zit vaak in automatisch de juiste verpakking kiezen.

• Een algoritme leert van historische orders: welke combinaties van producten pasten in welke doos, met welke vulgraad en schadecijfers.
• Op basis daarvan berekent het systeem voor elke nieuwe order direct de beste optie: doos A, B of C, wel/geen vulmateriaal, eventueel bundeling met andere orders.
• In een geavanceerdere variant wordt zelfs een 3D‑puzzel opgelost: hoe leg je items neer in de doos zodat je maximale dichtheid haalt zonder productschade.

Koppeling met WMS of packstations zorgt ervoor dat de medewerker geen tijd verliest aan nadenken. De werkplek toont simpelweg: “Gebruik doos 4, leg product X onder en Y boven, voeg twee kussens toe”. In geautomatiseerde omgevingen kan een cartonization‑machine dit proces zelfstandig uitvoeren.

2. Magazijnruimte slim benutten met AI

Minder volume per doos is stap één. Maar hoe je die dozen in je warehouse neerzet, bepaalt minstens zo veel.

AI‑toepassingen die hier verschil maken:

• Slotting‑optimalisatie: het systeem analyseert omloopsnelheid, orderprofielen en afmetingen, en berekent de beste locatie per SKU. Grote, volumineuze items gaan naar plekken waar ze de minste hinder geven; fast movers komen dichter bij packstations.
• Dynamische location control: locaties worden niet meer statisch toegewezen, maar voortdurend herverdeeld op basis van werkelijke data. Hierdoor kun je soms 10–20% extra palletposities creëren in dezelfde hal.
• Simulaties: vóórdat je een nieuwe verpakkingsstrategie uitrolt, kun je met AI de impact op ruimtegebruik, looproutes en wachttijden doorrekenen.

Het resultaat is concreet: minder meters lopen, minder congestie in gangpaden en meer bruikbare opslagcapaciteit zonder nieuw vastgoed.

3. Slimmer transport: van lucht rijden naar gevuld rijden

Ruimteproblemen in het DC zijn direct gekoppeld aan smart mobility buiten de poort. AI helpt om lucht uit je netwerk te halen.

Belangrijke toepassingen:

• Routeoptimalisatie op volumebasis: niet alleen kilometers en tijd, maar ook laadgraad wordt meegewogen. AI‑systemen kunnen per rit voorspellen hoeveel volume er werkelijk uitgaat en daar het juiste voertuigtype en combinaties van zendingen op afstemmen.
• Consolidatie en bundeling: vooral in de Benelux zijn er enorme kansen om zendingen slim te bundelen. AI herkent patronen: welke klanten, welke regio’s, welke tijdvakken lenen zich voor samenvoeging zonder serviceverlies.
• Vraagvoorspelling: door vraagpatronen per regio te voorspellen, kun je vooraf volume verplaatsen naar city hubs of micro‑fulfilment punten. Daardoor rij je kortere afstanden met kleinere, maar vol beladen voertuigen.

Het mooie: zodra je verpakkingsvolume daalt, kan het AI‑systeem nog beter plannen, omdat de afwijking tussen verwacht en werkelijk volume kleiner wordt. Dat versterkt zichzelf.

---

Praktische aanpak: zo begin je in 90 dagen

Veel logistieke organisaties denken dat AI‑projecten jaren duren. In de praktijk kun je binnen drie maanden al meetbare impact zien, mits je klein en concreet start.

Stap 1 – Kies één duidelijke use case

Voor verpakkingsvolume zijn dit goede starters:

• AI‑adviesmodule voor dooskeuze bij één productgroep;
• cartonization‑pilot op één packlijn;
• voorspellingsmodel voor volume per regio in de decemberpiek;
• AI‑slotting voor de top-200 SKU’s met grootste volumebelasting.

Eén heldere use case maakt het makkelijker om mensen mee te krijgen en resultaat te meten.

Stap 2 – Verzamel de juiste data

Je hebt minder data nodig dan veel mensen denken, maar wél de juiste:

• orderregels (SKU, aantallen, datum/tijd);
• afmetingen en gewicht per artikel;
• huidige doosformaten en gebruikte doos per order;
• eventuele schadeclaims en retourredenen;
• transportdata (volumegewicht, vervoerder, regio).

Met een paar maanden geschiedenis kun je al goed uit de voeten, zeker in een e‑fulfilmentomgeving met dagelijks veel orders.

Stap 3 – Bouw, test en verbeter

Werk idealiter met een partner die ervaring heeft met AI in Nederlandse transport & logistiek. Samen kun je:

1. Een eerste model bouwen en koppelen aan je WMS/TMS;
2. In een afgebakend deel van de operatie A/B‑testen:
   • lijn A: huidige manier van werken,
   • lijn B: AI‑ondersteunde dooskeuze of slotting;
3. Resultaten meten:
   • gemiddelde vulling per doos,
   • aantal pallets per dag,
   • laadgraad per rit,
   • doorlooptijd per order.

Zie je 8–15% volumewinst, dan weet je dat het loont om op te schalen.

Stap 4 – Organisatie en change

AI‑oplossingen mislukken vooral als de werkvloer niet meekomt. Wat meestal goed werkt:

• operators en teamleiders vanaf dag één betrekken bij ontwerp en testen;
• visueel en simpel maken: duidelijke schermen, duidelijke instructies;
• successen delen: bijvoorbeeld een zichtbare teller met “m³ lucht bespaard deze week”.

Dan wordt het geen IT‑project, maar een logistiek verbeterproject dat toevallig AI gebruikt.

---

Duurzaamheid, kosten en klantbeleving in één lijn brengen

Het interessante aan verpakkingsoptimalisatie is dat duurzaamheid en kostenbesparing hier opvallend goed samenvallen.

Minder volume betekent:

• minder karton, vulmateriaal en CO₂‑uitstoot;
• minder vrachtwagens en kilometers;
• minder vierkante meters warehouse;
• vaak ook een nettere unboxing‑ervaring voor de klant.

Voor Nederlandse bedrijven die richting 2026–2030 serieuze klimaatdoelen moeten halen en tegelijk met stijgende loonkosten en vastgoedprijzen worstelen, is dit een logische prioriteit.

Binnen onze serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” hoort verpakkingsvolume dus niet alleen thuis in het DC, maar ook in de bredere mobiliteitsagenda: slimmer gebruik van ruimte, voertuigen en infrastructuur.

Wie nu begint met een gerichte AI‑pilot rondom verpakkingsvolume, heeft komende decemberpiek een voorsprong: meer orders door dezelfde hal, vollere ritten, minder ad‑hoc brandjes blussen.

De keuze is eigenlijk simpel: blijf lucht verplaatsen, of maak volume een stuurvariabele in je AI‑gedreven logistieke strategie.