Avoid & Shift in de praktijk: minder energie, meer grip

Waarom energiebesparing nu het echte concurrentiewapen is

Ruim 1.000 petajoule. Zoveel energie slurpt mobiliteit in Nederland per jaar op, waarbij wegvervoer, luchtvaart en scheepvaart de grootste hap nemen. Terwijl iedereen druk is met elektrificatie, schuift een andere werkelijkheid naar voren: energie zelf wordt schaars en duur, óók als die groen is.

Voor transport- en logistieke bedrijven betekent dat maar één ding: wie zijn energieverbruik niet stevig terugbrengt, raakt zijn voorsprong kwijt. Elektrische trucks, waterstof en biobrandstoffen zijn nodig, maar ze lossen de schaarste niet op. De goedkoopste, schoonste kilowattuur is nog steeds die je niet nodig hebt.

In deze blog koppel ik de avoid & shift-aanpak uit het KiM-rapport aan waar onze serie AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility over gaat: hoe je met data en AI slimmer rijdt, minder kilometers maakt en elke liter of kWh maximaal laat renderen.

We zoomen in op twee hete hangijzers: de 72 tons Super EcoCombi (SEC) en een mogelijke maximumsnelheid van 70 km/h voor trucks. En vooral: wat kun je nú al doen met AI, planning en data om voor te sorteren op deze nieuwe realiteit?

---

Avoid & Shift: energie besparen begint bij minder en slimmer vervoer

De kern is simpel:

Avoid = onnodige verplaatsingen voorkomen.
Shift = verplaatsingen slimmer organiseren (ander voertuig, andere route, andere modaliteit).

Voor goederenvervoer zijn dat geen abstracte beleidswoorden, maar heel concrete stuurknoppen:

• minder ritten door betere beladingsgraad
• minder lege kilometers
• andere voertuigen (SEC, LZV, trein, binnenvaart)
• andere snelheden en rijstijlen

AI en slimme mobiliteitsoplossingen zijn daar ideaal gereedschap voor. Niet omdat ze magie zijn, maar omdat ze drie dingen extreem goed kunnen:

1. Patronen herkennen in enorme hoeveelheden ritdata.
2. Scenario’s doorrekenen: wat als we SEC inzetten, wat als we snelheid verlagen?
3. Realtime bijsturen: planning, rijstijlcoaching, omrijden bij vertraging.

Bedrijven die avoid & shift combineren met AI, merken twee effecten:

• direct lager energie- en brandstofverbruik (vaak 5–15%)
• betere voorspelbaarheid van levertijden en capaciteit

In een energiesysteem waar elektriciteit, waterstof en e-fuels schaars zijn, wordt dat een hard concurrentievoordeel.

---

72 tons Super EcoCombi: minder ritten, meer planning

De Super EcoCombi (SEC) – grofweg een 72-tons LZV-pluscombinatie – kan in veel gevallen twee reguliere combinaties vervangen. Dat betekent:

• minder truckbewegingen op de weg
• minder chauffeursuren
• minder energie per vervoerde tonkilometer

KiM schat voor dit soort maatregelen een energiebesparingspotentieel van 2 tot 10 procent. Dat lijkt misschien beperkt, maar voor een middelgrote vervoerder met miljoenen kilometers per jaar is dat structureel tonnen brandstof of MWh per jaar.

Waar AI het verschil maakt bij SEC-inzet

De realiteit: een SEC is niet “even” in te passen. Je loopt tegen beperkingen aan:

• niet overal toegelaten
• niet elke klantlocatie geschikt
• strengere eisen aan aslasten en manoeuvreerruimte

Hier komt smart mobility om de hoek kijken.

1. Netwerk- en volumemodellering
Met AI-gedreven routeplanning en TMS-data kun je:

• per corridor berekenen waar volumestromen SEC-waardig zijn
• simuleren hoeveel ritten je kunt vervangen
• de energiewinst en CO₂-reductie per route zichtbaar maken

2. Dynamische beladingsplanning
Veel bedrijven plannen nog te grofmazig: per dag, per klant, per regio. Met AI kun je:

• zendingen over meerdere tijdvakken clusteren tot “SEC-waardige” lading
• voorspellen wanneer volumepieken ontstaan (bijv. retailers rond feestdagen)
• vooraf SEC-capaciteit reserveren op de juiste dagen en tijdvakken

3. Operationele constraints borgen
Een AI-planner kan automatisch regels meenemen zoals:

• alleen SEC op trajecten met toelating
• geen SEC bij specifieke laadadressen met beperkte ruimte
• maximaal X km omrijden t.o.v. standaardroute

Zo voorkom je dat de planning telkens handmatig moet ingrijpen, wat nu vaak de reden is dat bedrijven SEC-potentieel laten liggen.

Praktisch stappenplan voor SEC + AI

Wil je hier serieus mee aan de slag, dan werkt dit stappenplan goed:

1. Data verzamelen: ritdata, volumes per klant, tijden, wachttijden, brandstofverbruik.
2. SEC-corridors bepalen: waar rijden veel vergelijkbare ritten tussen vaste hubs of grote klanten?
3. Scenario’s draaien met een AI-planner of optimalisatie-oplossing: wat als 20%, 40%, 60% van die ritten met SEC gaat?
4. Pilot starten op 1–2 corridors, met duidelijke KPI’s: beladingsgraad, energie per tonkilometer, punctualiteit.
5. Terugkoppelen en finetunen: AI-modellen voeden met echte pilotdata en bijsturen.

Bedrijven die dit goed aanpakken, halen niet alleen energiewinst, maar vaak ook extra marge per rit. Minder trucks, zelfde volume, lagere energiekosten: dat rekent snel door.

---

70 km/h voor trucks: minder verbruik, maar hoe houd je je planning heel?

Het voorstel uit het KiM-rapport om de maximumsnelheid voor vrachtwagens naar 70 km/h te brengen, zorgt begrijpelijkerwijs voor weerstand in de sector. Chauffeurs en planners wijzen terecht op:

• langere rijtijden
• meer “treintjes” op de rechterbaan
• spanning met internationaal verkeer

Toch is het effect op energieverbruik fors. Aerodynamische weerstand neemt kwadratisch toe met snelheid. Terug van 85 naar 70 km/h kan in de praktijk 10–20% brandstof of kWh besparen, afhankelijk van route en belading.

De vraag is dus niet alleen: willen we dit? De vraag voor jou als ondernemer is ook: hoe zorg ik dat mijn operatie niet instort als de politiek dit wél besluit?

Waar AI de pijn verzacht

Langzamer rijden is een probleem als je planning blijft doen alsof alles nog 80–85 km/h bolt. Als je tijdsvensters, dockslots en pauzes daarop zijn gebouwd, klapt je planning dicht.

AI kan drie dingen doen om dat te voorkomen:

1. Realistische ETA’s en herberekening van routes
AI-routeplanning rekent met echte, historische rijsnelheden per wegvak en per tijdstip. Als de wettelijke snelheid daalt:

• worden ETA’s automatisch aangepast
• zie je direct welke routes en klanten onhaalbaar worden binnen huidige tijdvakken
• kun je simuleren welke aanpassingen nodig zijn: eerdere vertrekuren, bundeling van stops, andere hubs

2. Slimmer tijdvenster- en dockmanagement
Met AI kun je klantafspraken en dockplanning herschikken:

• analyseren welke klanten écht strak op tijdvenster sturen, en welke flexibeler zijn
• nieuwe tijdsvensters voorstellen op basis van data, niet op onderbuikgevoel
• wachttijden bij docks verlagen, zodat de totale ketentijd tóch daalt, ondanks lagere rijsnelheid

3. Rijstijloptimalisatie combineren met snelheidsbeleid
Telematica en rijstijl-analyses met AI laten zien:

• welke chauffeurs het zuinigst rijden bij een lagere snelheid
• waar onnodig wordt geaccelereerd of geremd
• hoe cruise control, eco-modus en adaptieve cruise het best worden ingezet

Zo maak je van een opgelegde snelheidsverlaging een integraal driver performance-programma, in plaats van alleen een beperking.

Veelgehoorde bezwaren – en wat data daarover zegt

“70 km/h zorgt voor nog meer treintjes en ergernis.”
“In internationaal verkeer is dit niet haalbaar.”

Beide punten zijn reëel. Maar dat betekent niet dat je als bedrijf moet wachten en mopperen. Wat ik in de praktijk zie werken:

• Corridor-denken: focus op waar je écht lang op autosnelwegen zit. Dáár speelt de snelheidsdiscussie het meest.
• Cross-border simulaties: AI-modellen kunnen exact uitrekenen wat het doet met je leadtimes op Rotterdam–Ruhrgebied, Benelux-routes of verder Duitsland in.
• Selectieve toepassing: zelfs zonder wettelijke 70 km/h kun je nu al bepaalde trajecten intern begrenzen op bijvoorbeeld 75 km/h, waar je weet dat filekans of brandstofverbruik het hoogst is.

Wie dit nu al test, heeft straks een voorsprong als regels veranderen.

---

AI als motor achter avoid & shift in je hele keten

SEC en snelheidsverlaging zijn twee zichtbare maatregelen, maar het KiM-rapport noemt meer avoid & shift-opties:

• hogere en bredere vrachtwagenheffing
• normering van energieprestaties in logistieke ketens
• eerlijke bezorgkosten in e‑commerce om volumegroei te remmen

Stuk voor stuk prikkels die energie-intensief en inefficiënt vervoer duurder maken. AI helpt om daar slim mee om te gaan.

Concrete AI-toepassingen die nu al renderen

1. Order- en vraagvoorspelling
   Voorspel met machine learning welke volumes wanneer gaan komen. Daardoor kun je:

• SEC of LZV’s plannen op dagen met piekvolumes
• voorkomen dat je halflege trucks stuurt
• hubs en personeel beter inzetten

1. Multimodale planning (modal shift)
   AI kan automatisch voorstellen wanneer trein of binnenvaart logischer is dan weg:

• op basis van kosten én energie per tonkilometer
• rekening houdend met doorlooptijd en betrouwbaarheid

1. Energiebenchmarking per klant en lane
   Niet elke klant is even energie-intensief om te bedienen. Met AI kun je:

• het energieverbruik per pallet, per stop, per klant inzichtelijk maken
• zien welke klanten of routes onevenredig veel vergen
• dat gesprek voeren op basis van feiten, bijvoorbeeld over minimumordergrootte of bezorgfrequentie

1. Simulatie van beleidsmaatregelen
   Of het nu gaat om een nationale snelheidslimiet, tolheffing of stadslogistiek-zones: AI-simulaties laten vooraf zien:

• welke kosten stijgen
• waar je ritten moet herontwerpen
• waar je beter hubs of crossdocks kunt positioneren

Dit soort scenario-denken maakt je organisatie weerbaar in een energieschaarse toekomst.

---

Hoe je hier morgen al mee begint

De realiteit is duidelijk: energie wordt de beperkende factor in mobiliteit, niet alleen emissieregels. Niet alleen schoon is straks relevant, maar vooral: wie kan met de minste energie dezelfde of betere logistieke prestatie neerzetten.

Voor Nederlandse transport- en logistieke bedrijven zie ik drie logische volgende stappen:

1. Maak energie een stuurgetal naast kosten en tijd
   Laat je TMS, WMS en fleetmanagement niet alleen sturen op kilometers en uren, maar óók op energie per tonkilometer en per zending.

2. Start een avoid & shift‑pilot met AI
   Kies één corridor of klantcluster en:

• onderzoek SEC-potentieel
• optimaliseer snelheid en rijstijl
• bundel zendingen slimmer met AI-routeplanning

1. Bereid je planning voor op toekomstige regels
   Simuleer scenario’s:

• wat doet 70 km/h met je netwerk?
• wat doet een hogere vrachtwagenheffing met je routes?
• waar kun je nu al intern bijsturen om straks niet verrast te worden?

Bedrijven die nu al AI koppelen aan avoid & shift bouwen een voorsprong op die niet zomaar is in te halen. Minder energie per pallet is niet alleen goed voor het klimaat; het is pure concurrentiekracht.

De vraag is dus niet of SEC, 70 km/h of nieuwe heffingen eraan komen. De vraag is: hoe zorg jij dat jouw organisatie straks bij de kopgroep hoort – en niet hijgend achteraan rijdt?