Nearshoring & AI: zo maak je je keten echt weerbaar

Begin 2020 lag de doorlooptijd vanuit Azië voor veel Nederlandse verladers rond de 35 dagen. In 2024/2025 rapporteren dezelfde bedrijven pieken boven de 70 dagen, plus fors hogere transporttarieven. Dat is geen tijdelijk incident, maar een structureel risico. Geen wonder dat nearshoring – productie en assemblage dichter bij huis – zo snel opkomt, met vooral Oost‑Europa steeds nadrukkelijker in beeld.

Tegelijk zie je iets anders gebeuren: bedrijven die nearshoring combineren met AI‑toepassingen in transport en logistiek zijn merkbaar wendbaarder. Ze kunnen sneller schakelen, hun capaciteit beter plannen en houden grip op kosten, ook als de markt schommelt.

In deze blog, onderdeel van de reeks “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility”, kijk ik hoe nearshoring en AI elkaar versterken. Niet filosofisch, maar heel praktisch: waar liggen kansen, welke fouten maken veel bedrijven, en hoe zet je AI in om nearshoring naar Oost‑Europa écht succesvol te maken?

Waarom nearshoring naar Oost‑Europa ineens zo hard gaat

Nearshoring naar Oost‑Europa groeit omdat bedrijven risico’s willen verkleinen en controle willen terugpakken over hun supply chain. Drie drijvers springen eruit:

1. Geopolitieke onzekerheid – handelsspanningen, sancties, oorlog in Oekraïne en spanningen rond de Rode Zee maken lange, complexe ketens kwetsbaar.
2. Kosten én beschikbaarheid van capaciteit – containerprijzen, truckcapaciteit en personeelsschaarste zorgen ervoor dat “goedkoop produceren in Azië” lang niet altijd echt goedkoper is.
3. Duurzaamheid en regelgeving – strengere EU‑regels rond CO₂, rapportage (CSRD) en mensenrechten drukken bedrijven richting kortere, transparantere ketens.

Oost‑Europa komt dan snel in beeld: landen als Polen, Tsjechië, Slowakije, Hongarije en Roemenië liggen binnen een paar dagen rijden, hebben een groeiend logistiek vastgoedaanbod en een sterke maakindustrie. Voor Nederlandse bedrijven is dat een logische stap.

Maar hier gaat het vaak mis: bedrijven verplaatsen productie, bouwen een warehouse in bijvoorbeeld Polen, maar houden hun besluitvorming en planningsprocessen ouderwets. Dan creeër je simpelweg een nieuwe, dure complexiteit.

De realiteit? Nearshoring zonder slimme data en AI is een halve maatregel.

Hoe AI nearshoring logistiek pas echt laat renderen

AI zorgt ervoor dat nearshoring niet alleen een geografische verschuiving is, maar een strategische verbetering van je supply chain. De kern: je benut kortere lijnen maximaal door sneller, slimmer en meer voorspellend te sturen.

1. Routeplanning tussen Nederland en Oost‑Europa

AI‑gestuurde routeplanning maakt transportstromen tussen Nederland en Oost‑Europa efficiënter dan handmatige planning ooit kan:

• Dynamische ritplanning: AI‑algoritmen berekenen binnen seconden optimale routes voor groupage, LTL en FTL, rekening houdend met venstertijden, tol, rij‑ en rusttijden, laadcapaciteit en live verkeersdata.
• Grenzen en corridors: vaste corridors (bijvoorbeeld Rotterdam – Duisburg – Poznań – Warschau) kunnen met AI continu worden geëvalueerd op kosten, doorlooptijd en betrouwbaarheid.
• Tijd‑kritische zendingen: door goede ETA‑voorspelling kan je nauwkeurig kiezen tussen weg, spoor of combinaties (bijvoorbeeld rail naar Silezië, laatste stuk per truck).

Bedrijven die overstappen op AI‑gestuurde routeplanning zien in de praktijk vaak:

• 10–20% minder lege kilometers
• 5–15% lagere transportkosten per zending
• Betere OTIF‑performance (On‑Time‑In‑Full), vaak +3 tot +7 procentpunten

Kortere fysieke afstand door nearshoring wordt zo gecombineerd met slimmere inzet van capaciteit.

2. Vraagvoorspelling bij kortere levertijden

Nearshoring verkort levertijden, maar maakt ook je planning intensiever. Waar je voorheen elke 6–8 weken een container vanuit China bestelde, kun je met Oost‑Europa soms wekelijks of zelfs dagelijks beleverd worden. Dat is een kans, mits je vraagvoorspelling klopt.

AI‑modellen voor demand forecasting verwerken veel meer signalen dan klassieke Excel‑forecasting:

• Historische verkoopdata per kanaal (retail, e‑commerce, B2B)
• Seizoenspatronen (bijvoorbeeld pieken rond Sinterklaas en kerst in Nederland)
• Marketingcampagnes en promoties
• Weer, evenementen en macro‑economische signalen

Het voordeel bij nearshoring:

• Sneller bijsturen: zie je na Black Friday een onverwachte piek in retouren of naverkoop, dan kun je productie in Oost‑Europa binnen dagen opschalen of afschalen.
• Lagere veiligheidsvoorraden: omdat je leveringsrisico kleiner is dan bij deep‑sea, kun je de veiligheidsvoorraad verlagen – mits je vraagvoorspelling goed genoeg is.

Ik heb bij een middelgrote Nederlandse e‑commerce speler een combinatie gezien van nearshoring naar Polen én AI‑voorspellingen. Voorraadwaardering op seizoensartikelen daalde daar ruim 30%, terwijl de servicegraad steeg van 94% naar 97,5%.

3. Magazijnautomatisering in Oost‑Europa

Veel bedrijven zien Oost‑Europese locaties nog te veel als ‘low cost’ handjes. Dat is achterhaald. De arbeidsmarktkrapte en loonstijgingen raken daar net zo goed. Juist bij nearshoring loont het om AI‑gedreven magazijnautomatisering direct in je ontwerp mee te nemen:

• Slimme WMS‑systemen met AI bepalen optimale pickroutes, slotting (waar leg ik welke SKU neer?) en verwerkingsvolgorde.
• Robotica en AGV’s worden aangestuurd op basis van realtime orderintake en beladingsplannen voor trucks richting Nederland.
• Vision AI voor kwaliteitscontroles en tellingen vermindert fouten en versnelt inbound.

Door automatisering vanaf dag één mee te ontwerpen, voorkom je dat je over drie jaar alsnog moet verbouwen omdat de loonkosten zijn gestegen en de volumes hoger zijn dan verwacht.

Van strategie naar operatie: 5 concrete AI‑toepassingen bij nearshoring

AI in nearshoring klinkt vaak abstract, maar het wordt concreet als je het koppelt aan beslissingen die je nu al dagelijks neemt.

1. Network design met AI‑scenario’s

Bij nearshoring is de vraag niet alleen of je naar Oost‑Europa gaat, maar welke landen en welke rol die locaties krijgen. AI‑gestuurde network design tools kunnen miljoenen scenario’s doorrekenen:

• Eén centraal DC in Polen vs. meerdere regionale hubs in Polen, Tsjechië en Roemenië
• Combinatie van productie in Hongarije met voorraad in Duitsland of Nederland
• Verschillende servicelevels naar klanten (next‑day Benelux, 2–3 dagen Zuid‑Europa)

Je ziet dan niet alleen kosten per pallet, maar ook CO₂‑impact, risico‑exposure en benodigde voorraden. Dat voorkomt dure missers zoals een DC op de verkeerde plek of een structuur die niet schaalbaar is.

2. AI‑ondersteund wagenparkbeheer

Voor Nederlandse transporteurs die veel op Oost‑Europa rijden, wordt wagenparkbeheer met AI een onderscheidende factor:

• Predictive maintenance voorspelt op basis van sensordata wanneer trucks onderhoud nodig hebben, zodat je dat plant op momenten met lage vraag.
• Slimme planning koppelt ritten Nederland ↔ Oost‑Europa aan retourladingen, waardoor stilstand en lege kilometers omlaag gaan.
• Brandstofverbruik en CO₂‑uitstoot worden per rit geëvalueerd; AI suggereert alternatieve routes of rijstijladvies.

Dit sluit direct aan op smart mobility: je stuurt je vloot niet meer statisch, maar dynamisch, vanuit data.

3. Real‑time zichtbaarheid en ETA’s

Bij nearshoring is betrouwbaarheid belangrijker dan ooit. Als je je keten bewust inkort, wil je maximale voorspelbaarheid. AI‑gestuurde ETA‑modellen combineren GPS, historische vertragingen bij grenzen, weersverwachting en wegwerkzaamheden.

Resultaat:

• Nauwkeurige ETA’s naar klanten en interne teams
• Proactieve waarschuwingen bij dreigende vertragingen
• Beter gebruik van dockslots en personeel in Nederlandse en Oost‑Europese magazijnen

Voor een retailer met daily replenishment vanuit Polen naar Nederlandse winkels kan dat het verschil zijn tussen volle schappen of direct omzetverlies.

4. Slimme douane‑ en compliance‑checks

Ook binnen Europa heb je te maken met btw‑structuren, exportcontroles, sanctieregels en accijnzen. AI kan documenten en zendingen automatisch controleren op:

• Compleetheid van data
• Mogelijke sanctierisico’s
• Afwijkende patronen die kunnen wijzen op fraude

Dat versnelt de administratieve kant van nearshoring en vermindert boetes en discussies achteraf.

5. CO₂‑optimalisatie per scenario

Duurzaamheid is in Nederlandse boardrooms niet meer optioneel. Nearshoring naar Oost‑Europa kan CO₂‑uitstoot verlagen ten opzichte van deep‑sea vanuit Azië, maar alleen als je je netwerk doordacht ontwerpt.

AI‑modellen kunnen voor elk scenario:

• CO₂ per product of order berekenen
• Verschillende modaliteiten (weg, spoor, shortsea) doorrekenen
• Een optimale mix voorstellen waarin kosten, service en duurzaamheid in balans zijn

Dit is precies het niveau van onderbouwing dat nodig is voor CSRD‑rapportages en om klanten transparant te informeren.

Veelgemaakte fouten bij nearshoring (en hoe AI helpt ze te voorkomen)

Most companies get this wrong: ze zien nearshoring vooral als locatiewijziging, niet als ketenverandering. Drie klassieke fouten komen steeds terug.

Fout 1: kopiëren van het oude model

Bedrijven kopiëren hun Azië‑model naar Oost‑Europa: grote batches, weinig flexibiliteit, statische voorraad. Daarmee laat je juist het voordeel van nabijheid liggen.

Hoe AI helpt: door demand sensing en kortcyclische planning automatisch aan te sturen, ga je naar kleinere batches, hogere omloopsnelheid en lagere risico‑voorraad.

Fout 2: IT en data achteraf regelen

“Eerst de fabriek/het DC neerzetten, data en systemen komen later wel.” Dat ‘later’ blijkt dan duur en pijnlijk.

Hoe AI helpt: niet door magie, maar door je te dwingen vooraf goed na te denken over datamodellen, integraties en processen. Zonder goede data geen bruikbare AI. Bedrijven die dit serieus nemen, ontwerpen hun supply chain en IT‑landschap tegelijk.

Fout 3: capaciteit onderschatten

Nearshoring maakt volumes minder voorspelbaar – en dat is juist de kracht. Maar als je magazijnen, transportcontracten en personeel plant op oude patronen, loop je vast.

Hoe AI helpt: door continu scenario’s te draaien. Wat gebeurt er als je vraag 20% stijgt, wat als een grote klant wegvalt, wat als een corridor tijdelijk dicht is? Je ziet direct welke capaciteit je waar nodig hebt.

Waar begin je als Nederlandse logistieke speler?

Voor logistiek managers en directies in Nederland die nearshoring overwegen of al in gang hebben gezet, werkt een stapsgewijze aanpak het beste.

1. Maak een helder nearshoring‑doel: wil je minder risico, lagere kosten, kortere doorlooptijd, duurzamer transport, of allemaal? Zonder scherp doel verzandt het in discussies.
2. Breng je datalandschap in kaart: waar zitten nu je orderdata, transportdata, voorraaddata, kosten? Hoe betrouwbaar zijn ze? Dit bepaalt hoe snel je met AI echt waarde kunt ophalen.
3. Kies 1–2 concrete AI‑use cases met direct effect op nearshoring, bijvoorbeeld:
   • AI‑routeplanning Nederland ↔ Oost‑Europa
   • AI‑vraagvoorspelling voor artikelen die je naar Oost‑Europa verplaatst
4. Test op een beperkt corridor of productgroep en meet: doorlooptijd, kosten, servicegraad, CO₂. Geen grote big‑bang, maar gecontroleerde groei.
5. Borg het in processen en mensen: planners, inkopers en warehousemanagers moeten met de AI‑inzichten kunnen werken. Training en change zijn minstens zo belangrijk als technologie.

Dit past precies binnen het bredere thema Smart Mobility: je gebruikt AI niet als gadget, maar als stuurinformatie voor je dagelijkse beslissingen in transport en logistiek.

Waarom nearshoring + AI nu geen luxe meer is

Nearshoring naar Oost‑Europa is geen hype meer, maar een serieuze strategische keuze voor Nederlandse bedrijven die hun supply chain robuuster en duurzamer willen maken. AI maakt het verschil tussen een dure verplaatsing van problemen en een echt wendbare, data‑gedreven keten.

Wie nearshoring combineert met AI voor routeplanning, wagenparkbeheer, vraagvoorspelling en magazijnautomatisering, bouwt een supply chain die schokken beter opvangt, sneller reageert op klantvraag en tegelijkertijd grip houdt op kosten en CO₂.

Dit is hét moment om je eigen netwerk tegen het licht te houden: waar liggen kansen om stromen naar Oost‑Europa te verplaatsen, en welke AI‑toepassingen heb je nodig om daar het maximale uit te halen? De bedrijven die die vragen in 2025 serieus oppakken, zijn over vijf jaar de partijen waar klanten zich graag aan verbinden.