Wat zorg leert van Picnic: AI voor slimmere zorglogistiek

Wat zorg leert van Picnic: AI voor slimmere zorglogistiek

Picnic verhoogt z'n minimale bestelbedrag. Voor consumenten lijkt dat vooral een prijsmaatregel, maar logistiek gezien is het een harde optimalisatiekeuze: minder ritten, voller beladen busjes, lagere kosten per levering.

Zorgorganisaties zitten met precies hetzelfde vraagstuk, alleen gaat het niet over hagelslag en yoghurt, maar over medicijnen, implantaten, OK-sets en maaltijdkarren. En de marges voor fouten zijn nul. Terwijl supermarkten met AI hun last mile strak sturen, werken veel ziekenhuizen nog met Excelsheets, belijstjes en “even langs het magazijn lopen”.

Dit artikel koppelt de les van Picnic aan de Nederlandse zorg. Je leest hoe AI dezelfde principes achter een minimaal bestelbedrag kan vertalen naar slimmere zorglogistiek, van OK-planning tot medicijnvoorziening, en wat je vandaag al kunt doen om daar naartoe te werken.

---

1. Wat zit er achter zo’n hoger bestelbedrag bij Picnic?

De kern: Picnic verhoogt het minimale bestelbedrag om logistieke efficiëntie en marge te beschermen. Minder kleine bestellingen betekent:

• minder stops per wijk
• hoger gemiddelde orderwaarde per rit
• betere beladingsgraad van busjes
• lagere kosten per geleverde euro omzet

Het is een simpel stuurmechanisme op drie cruciale KPI’s:

1. Drop density: hoeveel leveringen per uur kan een bezorger doen?
2. Kosten per stop: loonkosten, energie, gebruik van voertuigen.
3. Vulgraad: hoeveel procent van het voertuigvolume is echt benut?

AI speelt daar een grote rol in. Modellen voorspellen vraag per wijk, optimale routes, tijdvakken en benodigde capaciteit. Een hoger minimum bestelbedrag maakt de uitkomsten van die AI-modellen nóg beter, omdat er meer waarde per stop zit.

Vertaling naar zorg

In de zorg bestaat het ‘minimale bestelbedrag’ niet letterlijk, maar wel in varianten als:

• minimale batchgrootte voor steriele sets
• vaste bezorgvensters van het centrale magazijn naar afdelingen
• bundelen van medicijnaanvragen in één elektronisch voorschrijfsysteem

Eigenlijk gaat het steeds om dezelfde vraag: hoe combineer je zorgveiligheid met logistieke efficiëntie?

---

2. Hoe AI de logistiek in ziekenhuizen net zo slim kan maken

AI in de zorg wordt vaak gekoppeld aan diagnostiek (radiologie, pathologie), maar de winst in zorglogistiek is minstens zo groot. De principes die Picnic voor boodschappen gebruikt, zijn één-op-één toepasbaar op ziekenhuizen en zorginstellingen.

2.1 Vraag voorspellen: van boodschappenmandje naar medicijnkar

Picnic gebruikt voorspellende modellen op basis van historisch koopgedrag, seizoenspatronen en weerdata. Ziekenhuizen kunnen hetzelfde doen met:

• historisch medicijnverbruik per afdeling
• opname- en ontslagpatronen
• spoedopnames per dagdeel
• operatieprogramma’s

Concrete toepassingen:

• AI-gestuurde voorraadniveaus op verpleegafdelingen, waardoor je minder noodbestellingen en minder verlopen voorraad hebt.
• Slimme medicijnvoorraad in de apotheek, met voorspellingen per ATC-code (geneesmiddelgroep) op basis van seizoenen (bijv. griep, RSV).
• Voorspelling van materiaalverbruik voor OK’s, zodat OK-sets beter afgestemd zijn op de ingreep en minder hoeft te worden weggegooid.

De realiteit: veel ziekenhuizen zitten nog op simpel ‘min-max’-voorraadbeheer. Dat werkt aardig, totdat er een griepgolf, nieuw behandelpad of leveringsprobleem ontstaat. AI kan die volatiliteit juist goed aan.

2.2 Route- en ritplanning in de zorg

Waar Picnic busjes plant, plant de zorg:

• buispostsessies en looproutes van logistieke medewerkers
• interne transporten (bedden, maaltijden, bloedproducten)
• ritten tussen locaties van een zorggroep

Met AI-ondersteunde planning kun je:

• rondes van logistiek medewerkers optimaliseren, zodat zij met één looproute meerdere kamers en afdelingen efficiënt bedienen;
• levermomenten van farmacie en magazijn bundelen, zodat er minder ‘spoedjes’ nodig zijn;
• interne transportcapaciteit voorspellen, bijvoorbeeld voor bedden- en rolstoelverplaatsingen bij piekuren.

Een mooi neveneffect: verpleegkundigen hoeven minder vaak zelf “even naar het magazijn” te lopen en krijgen meer tijd voor directe patiëntenzorg.

---

3. Slim omgaan met ‘spoed’: prioriteiten en drempels

Picnic verhoogt het bestelbedrag om te voorkomen dat een bezorger voor één pak koekjes moet rijden. In de zorg is er vaak geen drempel: álles lijkt spoed. Dat is begrijpelijk, maar logistiek funest.

3.1 Zorglogistiek kent ook klassen van urgentie

Met AI kun je een classificatie van urgentie maken op basis van:

• het type product (bloed, cytostatica, verbandmiddelen, disposables)
• patiëntveiligheidsrisico bij vertraging
• beschikbare alternatieven op de afdeling

Daarmee kun je drie klassen definiëren:

1. Echt spoed: oncoloog wacht op cytostatica, OK ligt stil door ontbrekend implantaat.
2. Semi-spoed: binnen 2–4 uur nodig, bijvoorbeeld labmaterialen.
3. Routine: kan in de volgende geplande levering mee.

AI-modellen kunnen deze classificatie deels automatisch doen op basis van historische patronen en klinische regels. Zo voorkom je dat logistieke capaciteit verstopt raakt met ‘spoedjes’ die dat eigenlijk niet zijn.

3.2 Virtueel ‘minimaal bestelbedrag’ voor niet-spoed

Ziekenhuizen kunnen, net als Picnic, drempels inbouwen. Niet in euro’s, maar in frequentie en bundeling:

• Niet-spoedaanvragen van één afdeling worden automatisch gebundeld tot het volgende bezorgmoment.
• Kleine aanvragen worden virtueel ‘opgespaard’ tot een minimale batchgrootte, tenzij een AI-model een risico voor patiëntveiligheid signaleert.
• Afdelingen krijgen inzicht in de logistieke kosten van hun bestelgedrag via dashboards.

Hier zie je het spanningsveld: gemak voor de afdeling versus efficiëntie van de zorgorganisatie. AI helpt om dat gesprek feitelijk te maken in plaats van op gevoel.

---

4. AI, zorgkwaliteit en patiëntveiligheid: waar ligt de grens?

De belangrijkste zorg is terecht: gaat een focus op efficiëntie niet ten koste van de patiënt? Het antwoord: alleen als je het slecht inricht. Goed toegepaste AI in zorglogistiek verhoogt juist de patiëntveiligheid.

4.1 Minder fouten door betere voorspelbaarheid

Onnodige spoed en chaotische logistiek leiden direct tot fouten:

• verkeerd geneesmiddel gepakt door tijdsdruk
• vergeten materialen op de OK
• onvolledige dossiers bij overplaatsing tussen locaties

Met AI-ondersteunde zorglogistiek kun je:

• piekdrukte in magazijn en apotheek beter spreiden;
• kritieke producten (bloed, infusievloeistoffen) structureel op peil houden;
• automatisch signaleren wanneer een afdeling structureel net te laat bestelt.

4.2 Transparante regels, geen zwarte doos

AI mag in de zorg nooit een ondoorzichtige “zwarte doos” zijn die bepaalt of een aanvraag wel of niet wordt geleverd. Wat wél werkt:

• heldere logistieke afspraken, waarbij AI alleen helpt met voorspellen en voorstellen;
• uitlegbare modellen (explainable AI) die kunnen laten zien waarom een bepaalde prioriteit of route is gekozen;
• menselijke override: verpleegkundige of arts kan altijd prioriteit verhogen met korte motivatie.

Dan krijg je het beste van twee werelden: de rekenkracht en patronen van AI, plus het professionele oordeel van zorgverleners.

---

5. Praktische roadmap: in 5 stappen naar AI-gedreven zorglogistiek

De stap van Excelsheet naar AI voelt groot, maar hoeft niet ingewikkeld te zijn. Een pragmatische aanpak werkt het beste.

Stap 1 – Inventariseer logistische pijnpunten

Ga één middag zitten met apotheek, OK, logistiek, inkoop en verpleegkundigen. Breng in kaart:

• waar nu de meeste spoedjes ontstaan;
• welke voorraden vaak te laag of juist veel te hoog zijn;
• waar verpleegkundigen logistiek werk doen dat eigenlijk bij een andere functie hoort.

Kies één of twee processen met:

• hoge volumes;
• herhaalbare patronen;
• duidelijke data (bijv. OK-materiaal, medicatie, steriele sets).

Stap 2 – Zorg voor basale datakwaliteit

AI zonder goede data is waardeloos. Begin met:

• eenduidige artikel- en productcodes;
• correcte registratie van uitgifte en verbruik;
• koppeling tussen EPD, apotheek- of magazijnsysteem en het logistieke systeem.

Je hoeft niet meteen perfect te zijn; 80% volledigheid is vaak genoeg om te starten met een eenvoudig voorspellend model.

Stap 3 – Start met simpele AI-modellen

Begin klein:

• een model dat alleen de vraag per productgroep per week voorspelt;
• een model dat looproutes van interne logistiek optimaliseert op basis van historische orders;
• een model dat bestelmomenten voor afdelingen voorstelt op basis van verbruikspatronen.

Gebruik die modellen eerst als advies, niet als harde regel. Laat gebruikers wennen en hun feedback geven.

Stap 4 – Bouw dashboards en maak gedrag zichtbaar

Net als Picnic z’n bezorgvensters inzichtelijk maakt, moet je in de zorg zichtbaar maken wat de logistieke impact is:

• aantallen spoedorders per afdeling per week;
• gemiddelde doorlooptijd van orders;
• voorraadwaarde per productgroep;
• verspilling (vervallen medicatie, weggegooide materialen).

Zodra afdelingen zien wat hun bestelgedrag kost, ontstaat vanzelf het gesprek over "virtuele minimale bestelbedragen" en bundeling.

Stap 5 – Schaal op en borg in beleid

Werkt het in één logistiek proces? Schaal dan gecontroleerd op:

• breid het AI-model uit naar meer productgroepen;
• leg logistieke afspraken vast in beleid en werkafspraken;
• neem AI-ondersteunde logistiek op in het kwaliteits- en veiligheidsmanagementsysteem.

En vooral: blijf meten in termen die bestuurders snappen:

• minder uren verpleegkundigen kwijt aan logistiek;
• lagere voorraadwaarde zonder tekortmeldingen;
• minder annuleringen of vertragingen op de OK.

---

6. Waarom nu? En hoe dit past in bredere AI-zorginnovatie

AI in de Nederlandse zorg wordt nu vaak verkocht met grote beloftes over diagnostiek en gepersonaliseerde behandeling. Terecht, maar er ligt een sneller te verzilveren kans in de saaie hoek: logistiek.

De praktijk:

• Zorgverzekeraars kijken steeds kritischer naar doelmatigheid.
• Personeelstekorten maken elke verspilde minuut extra pijnlijk.
• Patiënten verwachten voorspelbaarheid, geen afzegging van operaties door ontbrekende materialen.

Zorglogistiek met AI is daarmee geen leuk experiment, maar een harde randvoorwaarde voor toekomstbestendige zorg. Wie nu leert van spelers als Picnic en hun manier van plannen, bundelen en sturen op marginale kosten, heeft over twee jaar een voorsprong.

Wil je als ziekenhuis, zorggroep of apotheekorganisatie serieus aan de slag met AI in zorglogistiek? Begin klein, maar begin wél. Kies één logistisch proces, zet een multidisciplinair team neer en test een eerste voorspellend model. De kans is groot dat je – net als Picnic met zijn minimale bestelbedrag – ontdekt dat slimme drempels en betere voorspellingen niet alleen geld besparen, maar vooral rust geven op de werkvloer en ruimte creëren voor wat er echt toe doet: goede zorg.