Kunstmatige intelligentie (AI) is geen toekomstmuziek meer voor de logistieke sector. De technologie is breed beschikbaar, relatief laagdrempelig en biedt concrete kansen voor efficiëntere processen, lagere kosten en beter inzetbare medewerkers. Toch blijft de toepassing in de praktijk vaak steken in pilots en experimenten.

De uitdaging ligt niet zozeer in de technologie zelf, maar in de implementatie en het verbinden met de dagelijkse operatie. Dat staat in een nieuw whitepaper van TKI Dinalog, met veel praktijkvoorbeelden.

Zoekende sector

De huidige stand van zaken laat een sector zien die zoekende is. Veel bedrijven erkennen de potentie van AI, bijvoorbeeld voor transportplanning, voorraadbeheer en predictive maintenance. Tegelijkertijd worstelen zij met vragen als: waar begin je, welke technologie kies je en hoe schaal je van prototype naar structureel gebruik? Opvallend is dat experts benadrukken dat de keuze voor een specifieke AI-vorm  (zoals machine learning of generatieve AI) minder belangrijk is dan vaak wordt gedacht. In veel gevallen bieden klassieke optimalisatietechnieken en operations research nog steeds sterke oplossingen.

Wat duidelijk naar voren komt, is dat data de echte sleutel is. Zonder goede, consistente en toegankelijke data blijft AI beperkt in waarde. Bedrijven die hun datakwaliteit en processen op orde hebben, kunnen sneller stappen zetten. AI werkt namelijk niet als een ‘magisch sausje’ over bestaande processen, maar vereist eerst standaardisatie en procesoptimalisatie.

Concrete praktijkvoorbeelden

Concrete praktijkvoorbeelden laten zien waar AI nu al waarde toevoegt. Zo gebruiken logistieke dienstverleners AI om ongestructureerde e-mails om te zetten in transportopdrachten. Dit vermindert repetitief werk en verhoogt de productiviteit, terwijl medewerkers de controle behouden. Andere toepassingen richten zich op het voorspellen van onverwachte pick-up aanvragen. Door historische data te analyseren, kunnen bedrijven nauwkeurig voorspellen waar en wanneer extra transportcapaciteit nodig is. Dit leidt tot minder kilometers, lagere CO₂-uitstoot en minder stress voor planners.

Ook in de planning en besluitvorming biedt AI meerwaarde. Nieuwe algoritmen maken het mogelijk om productie- en transportplanning te integreren en in enkele minuten optimale dagplanningen te genereren. Dit kan leiden tot minder voertuigen, kortere doorlooptijden en een betere benutting van de resources. Tegelijkertijd blijft menselijke controle essentieel. AI-systemen maken fouten en kunnen uitzonderingen niet altijd goed interpreteren. Daarom blijft het principe van “human-in-the-loop” cruciaal.

Genereren van alternatieven

Een belangrijk inzicht is dat AI vooral sterk is in het genereren van alternatieven. Waar planners vaak terugvallen op bekende oplossingen, kan AI snel meerdere scenario’s doorrekenen en onverwachte optimalisaties voorstellen. In dynamische omgevingen – zoals bij verstoringen of last-minute wijzigingen – kan dit leiden tot aantoonbare verbeteringen. Praktijkproeven laten kostenbesparingen van enkele procenten zien, wat in de logistiek direct impact heeft op de marges.

Randvoorwaarden

Toch zijn er duidelijke randvoorwaarden voor succes. Bedrijven moeten investeren in AI-geletterdheid van medewerkers, governance en samenwerking met partners. Daarnaast is het verstandig om klein te beginnen, bijvoorbeeld met bestaande tools of toepassingen binnen bestaande systemen zoals WMS of TMS. Samenwerking met kennisinstellingen en het inzetten van studenten blijkt in de praktijk een effectieve manier om innovaties te versnellen.

Wacht niet af, maar begin

Vooruitkijkend is de verwachting dat AI binnen enkele jaren een structurele rol zal spelen in de logistieke besluitvorming. Niet door mensen te vervangen, maar door hen te ondersteunen en repetitief werk over te nemen. De grootste winst zit in het combineren van menselijke expertise met datagedreven inzichten.

De kernboodschap voor managers in de logistiek is helder: wacht niet af, maar begin. Niet met technologie als uitgangspunt, maar met concrete operationele problemen. Bedrijven die nu investeren in data, processen en vaardigheden bouwen een voorsprong op. Want uiteindelijk gaat het niet om AI zelf, maar om betere beslissingen in een steeds complexere logistieke werkelijkheid.

Bron: TKI Dinalog

Lees ook: AI verandert transportsector: wat betekent dit voor de medewerkers?