Hoe slim verpakken 200 vrachtwagens per jaar bespaart

In de Nederlandse logistiek wordt veel gesproken over AI, digital twins en autonome voertuigen. Maar soms zit de grootste impact in iets ogenschijnlijk eenvoudigs: de verpakking. Het voorbeeld van Albert Heijn, dat kip voortaan in zakken in plaats van schalen verpakt en daarmee naar eigen zeggen circa 200 vrachtwagenritten per jaar uitspaart, laat zien hoe krachtig verpakkingsoptimalisatie kan zijn voor transport, CO₂-reductie en kosten.

In deze blog plaatsen we dit soort ogenschijnlijk ‘kleine’ ingrepen in een breder kader: smart mobility en AI-gedreven logistieke optimalisatie. We laten zien hoe slim verpakken direct ingrijpt op routeplanning, beladingsgraad en supply chain efficiëntie – en hoe AI kan helpen om precies dit soort kansen systematisch te vinden.

We zitten eind 2025, met strengere duurzaamheidsrapportages, hogere CO₂-prijzen en toenemende druk op de wegcapaciteit. Wie nu nog pallets halfvol verstuurt, laat letterlijk én figuurlijk geld liggen. Deze blog helpt je begrijpen hoe verpakkingsbeslissingen samenkomen met AI, data en transportplanning.

Van kip in zakken naar minder vrachtwagens: wat gebeurt er echt?

Het nieuwsfeit is helder: door kip niet langer in relatief volumineuze kunststof schalen, maar in flexibelere zakken te verpakken, kan Albert Heijn meer product per rolcontainer, krat of pallet vervoeren. Dat leidt op jaarbasis tot een besparing van ongeveer 200 vrachtwagens.

Wat gebeurt er logistiek gezien?

• Minder lucht vervoeren: zakken sluiten nauwer om het product, waardoor de volumebezetting per colli omlaag gaat.
• Betere palletopbouw: rechthoekige dozen met flexibele inhoud stapelen hoger en stabieler dan onhandige schalen.
• Efficiëntere dc–winkel-stromen: meer eenheden per rolcontainer betekent minder ritten om hetzelfde schapvolume te vullen.

Dit is een typisch voorbeeld van hoe verpakking, supply chain en transportplanning met elkaar verweven zijn. Waar het lang vooral een marketing- en inkoopbeslissing was, wordt verpakking nu een harde logistieke en duurzaamheidshefboom.

Verpakken als logistieke hefboom in smart mobility

Verpakking bepaalt je beladingsgraad

In de wereld van smart mobility en AI in transport en logistiek wordt vaak gekeken naar voertuigen, telematica en route-algoritmen. Maar al die technologie kan weinig uitrichten als je basisdata – volume per colli, stapelbaarheid, kwetsbaarheid – niet klopt of niet geoptimaliseerd is.

Verpakking beïnvloedt rechtstreeks:

• Beladingsgraad per vrachtwagen (m³ en kg)
• Pallet- en rollcontainerconfiguratie
• Aantal stops per rit (minder ritten bij hogere volumebeleid)
• Handling in het magazijn (picken, ompakken, buffering)

Slim verpakken is daarmee een directe route naar:

• Lagere transportkosten per eenheid
• Lagere CO₂-uitstoot per product
• Minder files en congestie door minder ritten

AI als versneller van verpakkingsbeslissingen

Waar vroeger een packaging engineer met Excel en ervaring optimalisaties zocht, kunnen we nu AI en simulatie inzetten om duizenden scenario’s door te rekenen:

• Wat gebeurt er met de CO₂-voetafdruk als de hoogte van een verpakking met 1 cm daalt?
• Hoeveel ritten kun je besparen als je van schaal naar zak gaat bij alle versproducten?
• Welke combinatie van producten leidt tot de optimale palletmix?

AI-modellen kunnen:

• 3D-verpakkingsconfiguraties simuleren op pallet-, rolcontainer- en truckniveau
• Kosten- en emissie-impact per scenario berekenen
• Beperkingen meenemen, zoals voedselveiligheid, houdbaarheid en consumentperceptie

Zo ontstaat een datagedreven dialoog tussen inkoop, marketing, supply chain en logistiek.

Hoe AI verpakkings- én transportoptimalisatie koppelt

1. Digitale tweeling van je verpakking en netwerk

De basis voor AI-gedreven optimalisatie is een digital twin van je logistieke netwerk:

• Productdata: afmetingen, gewicht, stapelbaarheid, temperatuurregime
• Verpakkingsvarianten: schaal, zak, doos, bulkverpakking
• Magazijnconfiguratie: locaties, pickmethodes, legborden, AGV-routes
• Transportdata: type voertuigen, beladingsgrenzen, routes, tijdvensters

Met zo’n digitale kopie kun je in uren testen wat in de praktijk maanden zou kosten.

Een kleine wijziging in verpakking kan in een digital twin direct worden doorvertaald naar aantal pallets, ritten, CO₂ en kosten.

2. AI-gestuurde scenario-analyse

Vervolgens kan AI verschillende verpakkingsscenario’s genereren en beoordelen:

1. Baseline: huidige verpakking, huidige routes en volumes.
2. Alternatief A: 10% dunner materiaal, zelfde vorm, minder gewicht.
3. Alternatief B: van schaal naar zak, kleinere footprint, zelfde inhoud.
4. Alternatief C: grotere consumentenverpakking, minder handling.

Per scenario berekent AI onder meer:

• Pallet- en truckvulling (in %)
• Aantal ritten per week/jaar
• Magazijnhandling (tijd, FTE, foutenrisico)
• CO₂-equivalent per product
• Totale kosten per eenheid

Juist bij hoge volumes – zoals kip in de retail – zijn de effecten van kleine wijzigingen enorm. De besparing van 200 vrachtwagens per jaar is daar een concreet voorbeeld van.

3. Integratie met routeplanning en wagenparkbeheer

In een smart mobility-architectuur staat de verpakkingsoptimalisatie niet op zichzelf. De uitkomsten voeden direct andere AI-systemen:

• AI-routeplanning: minder colli betekent mogelijk minder stops of een ander ritontwerp.
• Wagenparkbeheer: betere beladingsgraad kan betekenen dat een deel van de vloot kan worden geëlektrificeerd zonder extra voertuigen.
• Vraagvoorspelling: aangepaste verpakkingsgrootte beïnvloedt afzetvolumes per winkel en vultijd van schappen.

Zo ontstaat een geïntegreerde keten, waarin verpakking, planning en capaciteit voortdurend op elkaar worden afgestemd.

Praktische stappen: zo pak je verpakkingsoptimalisatie datagedreven aan

Veel logistieke en supply chain managers herkennen het gevoel: “We weten dat er lucht in de keten zit, maar waar beginnen we?” Onderstaande aanpak helpt om gestructureerd te werken, geïnspireerd door voorbeelden als de kipverpakking.

Stap 1: Breng je volumestroom in kaart

Start met de top 20 producten qua volume en vervoerskilometers.

• Verzamel: afmetingen, gewicht, type verpakking, jaarlijks volume
• Bereken: m³ per colli, pallets per jaar, ritten per jaar
• Visualiseer: heatmap van producten met de meeste ‘lucht’ per pallet

Hieruit rolt vaak direct een shortlist met kanshebbers.

Stap 2: Definieer realistische verpakkingsopties

Samen met inkoop, kwaliteit en marketing bepaal je welke alternatieven realistisch zijn:

• Dunner materiaal maar zelfde vorm
• Andere vorm (zak vs schaal, staand vs liggend)
• Andere inhoudsgrootte (bijv. familieverpakking)

Belangrijk is dat voedselveiligheid, houdbaarheid en consumentenacceptatie geborgd blijven.

Stap 3: Laat AI en simulaties het werk doen

Gebruik of ontwikkel tooling die:

• Per alternatief automatisch pallet- en truckplannen genereert
• Kosten- en CO₂-impact modelleert
• Scenario’s rangschikt op businesscase (payback, TCO, CO₂)

Zo kun je objectief kiezen: welke drie verpakkingswijzigingen geven de meeste impact per geïnvesteerde euro?

Stap 4: Pilot, meet en schaal op

Begin met een beperkt productassortiment en een heldere meetset:

• Aantal pallets en ritten vóór en na
• Beladingsgraad: gemiddeld % vulling per rit
• Impact op schappresentatie en derving

Gebruik die data om het AI-model te verfijnen, en schaal daarna door naar andere productgroepen.

AI, duurzaamheid en kosten: drie vliegen in één klap

De casus van AH raakt aan drie strategische thema’s die in 2025 bovenaan de agenda staan bij Nederlandse logistieke bedrijven:

1. Duurzaamheid en CSRD-rapportage
   Minder vrachtwagens betekent minder CO₂, minder NOx en minder fijnstof. AI helpt je om deze effecten nauwkeurig te kwantificeren en te rapporteren.

2. Kostenbeheersing in een krappe markt
   Chauffeurstekorten, stijgende loonkosten en tol- en CO₂-heffingen maken elke overbodige rit duur. Slim verpakken en AI-gestuurde routeplanning versterken elkaar in het terugdringen van lege of halflege kilometers.

3. Smart mobility en innovatie
   Nederland experimenteert volop met zero-emissie zones, stadshubs en elektrische vlooten. Elke optimalisatie in volume maakt de businesscase voor elektrisch of autonoom vervoer sterker, omdat je met minder ritten toe kunt.

Verpakkingsoptimalisatie is daarmee geen los project, maar een bouwsteen in een bredere AI- en smart-mobility-strategie.

Wat betekent dit concreet voor jouw organisatie?

Of je nu een retailer, producent, groothandel of logistiek dienstverlener bent: de les uit de kipcase is universeel.

• Zie verpakking niet langer als puur marketing- of inkoopaangelegenheid, maar als strategische logistieke variabele.
• Gebruik AI, data en simulatie om systematisch te zoeken naar lucht in je keten.
• Verbind verpakkingsbeslissingen direct met routeplanning, wagenparkbeheer en vraagvoorspelling.

In onze serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” laten we steeds zien hoe afzonderlijke optimalisaties – van routeplanning tot magazijnautomatisering – samen leiden tot een slimmere, schonere en goedkopere keten. Verpakking is daarin een onderschat maar krachtig startpunt.

Call-to-action: zet vandaag de eerste stap

Wil je weten hoeveel ‘kip-in-zak’-potentieel er in jouw netwerk zit?

• Begin met een eenvoudige analyse van volumestromen en beladingsgraad.
• Selecteer een paar high-volume producten en denk in alternatieve verpakkingen.
• Verken hoe AI-tools je kunnen helpen scenario’s snel door te rekenen.

De ervaring bij koplopers laat zien: het kan zomaar tientallen vrachtwagens per jaar schelen – en daarmee direct bijdragen aan zowel je marges als je duurzaamheidsdoelen.

Wie nu investeert in datagedreven verpakkings- en transportoptimalisatie, bouwt aan een logistiek netwerk dat klaar is voor de volgende stap in smart mobility.