Hoe AI de Nederlandse e‑commerce logistiek hervormt

De Nederlandse retail staat in 2025 op een kantelpunt. Terwijl mediamerken als Highsnobiety stoppen met eigen e‑commerce en zich heroriënteren op hun rol in de keten, bouwen spelers als DHL, bol en Monta razendsnel aan een ander soort voorsprong: datagedreven, AI-gestuurde logistiek en fulfilment.

In deze blog – onderdeel van de serie “AI in Nederlandse Retail: Omnichannel Excellence” – kijken we naar recente ontwikkelingen in transport, logistiek en fulfilment in Nederland en vertalen we die naar praktische lessen voor retailers. Van DHL’s nieuwe sorteercentrum in Zwolle tot Monta’s hypermoderne fulfilment in Bleskensgraaf en de groei van bol als strategische merkpartner: wat betekenen deze bewegingen voor jouw omnichannelstrategie? En vooral: hoe zet je AI in om niet achteraan in de file te belanden?

1. Van webmodel naar slim netwerk: AI als ruggengraat van logistiek

De opening van het nieuwe DHL-sorteercentrum in Zwolle markeert meer dan alleen extra capaciteit. Het laat zien hoe de Nederlandse pakketlogistiek opschuift van een klassiek webmodel naar een fijnmazig, data-gedreven hub-&-spoke-systeem.

Wat verandert er precies?

• Meerdere nationale sorteerhubs in plaats van één mega-hub
• Kortere afstanden tussen hubs en regionale depots
• Meer data uit sensoren, scans en voertuigen
• Real-time aansturing van routes en capaciteit

AI speelt hierbij een cruciale rol:

• Dynamic routing: algoritmes berekenen continu de slimste routes op basis van verkeersdata, weersvoorspellingen, afleverhistorie per wijk en tijdslotvoorkeuren van consumenten.
• Predictive capacity planning: op basis van seizoenspatronen (denk aan Black Friday, pakjesavond en kerst) en marketingcampagnes van webshops voorspelt AI de piekbelasting per regio en hub.
• Smart sorting: vision-technologie en machine learning versnellen het sorteerproces en verminderen fouten, zeker bij afwijkende vormen of labels.

Voor retailers betekent dit dat snellere en betrouwbaardere bezorging niet langer alleen een kwestie is van de ‘juiste vervoerder kiezen’, maar van data-integratie tussen webshop, WMS, TMS en logistieke partner.

Zonder goede data-uitwisseling kan de beste AI van je vervoerder nog steeds geen optimale belofte aan jouw klant waarmaken.

Concrete acties voor retailers

• Zorg dat je orderdata (volume, bestemming, tijdsloten) near-real-time gedeeld kan worden met vervoerders.
• Gebruik AI in je eigen systemen om bezorgopties dynamisch aan te passen aan actuele capaciteit (bijvoorbeeld drukke postcodes tijdelijk later laten bezorgen).
• Monitor samen met je logistieke partners OTIF (On Time In Full) en gebruik machine learning om patronen in vertragingen of fouten te herkennen.

2. Bol als strategische partner: van verkoopkanaal naar AI-gedreven merkhub

Bol ontwikkelt zich in hoog tempo van marketplace tot strategische partner voor premium merken. Denk aan Nespresso en de luxemerken van L’Oréal die bol niet alleen zien als verkoopkanaal, maar als merk- en data-platform voor Nederland en België.

Waarom premium merken voor bol kiezen

• Toegang tot miljoenen klanten met rijk aankoop- en browsegedrag
• Geavanceerde recommendation engines en personalisatie
• Logistieke diensten (zoals Logistiek via bol) die AI inzetten voor voorraad- en orderoptimalisatie

Voor merken en retailers is dit een krachtig voorbeeld van AI in omnichannel retail:

• Dynamic merchandising: AI bepaalt welke producten waar, wanneer en aan wie worden getoond.
• Prijsoptimalisatie: dynamische prijsmodellen houden rekening met concurrentie, voorraad, marges en vraag.
• Voorraadbeheer: machine learning voorspelt de vraag per kanaal (online, marktplaats, fysieke winkels) en adviseert optimale voorraadniveaus.

Les voor andere retailers

Ook als je niet op de schaal van bol opereert, kun je soortgelijke principes toepassen:

1. Bundel data over al je kanalen
   Combineer POS-data, e‑commerce-data, retourdata en marketingdata in één omgeving.

2. Gebruik AI voor vraagvoorspelling
   Laat algoritmes de vraag voorspellen per kanaal, filiaal en productvariant. Zo verklein je out-of-stocks én overvoorraad.

3. Personalisatie in elke stap van de klantreis
   Toon per klant de meest relevante producten, bezorgopties en services – of die klant nu via je app, site of marketplace binnenkomt.

3. Duurzame bezorging en fulfilment: AI als versneller van groene keuzes

Uit recente onderzoeken blijkt dat bijna de helft van de Nederlandse consumenten duurzaamheid meeweegt bij online aankopen, maar dat het vaak ontbreekt aan heldere informatie. Tegelijkertijd investeren partijen als Monta in hypermoderne, duurzame fulfilmentcentra.

Hoe AI duurzame keuzes mogelijk maakt

• Route-optimalisatie: minder kilometers, minder lege kilometers en meer bundeling van stops.
• Vlootbeheer: slimme inzet van elektrische voertuigen en cargobikes op basis van laadstatus, actieradius en actuele routes.
• Energiebeheer in warehouses: AI stuurt verlichting, koeling, verwarming en laadinfra aan op basis van real-time gebruik en energietarieven.
• Slimme verpakking: algoritmes berekenen de optimale doosmaat en vulmateriaal, wat karton en luchttransport bespaart.

Fulfilmentspecialisten zoals Monta combineren geautomatiseerde systemen (bijvoorbeeld AutoStore en robots) met data om orderpicken, verpakken en verzenden te optimaliseren. Dit is niet alleen duurzaam, maar ook essentieel voor snelle, foutloze fulfilment in een omnichannel omgeving.

Wat kun je vandaag al doen?

• Toon bij check-out CO₂-indicatie per bezorgoptie en laat AI standaard de duurzaamste optie aanbevelen.
• Laat je OMS of WMS met AI bepalen vanuit welke locatie (winkel, dc, hub) een order het duurzaamst én snelst verstuurd kan worden.
• Gebruik historische retourdata om met machine learning retourrisico per product te voorspellen en bied bijvoorbeeld extra maatadvies of productinformatie bij artikelen met een hoog risico.

4. Supply chain onder druk: waarom zonder AI geen grip meer mogelijk is

Maar liefst 96% van de Nederlandse industriële bedrijven ervaart supply chain-problemen; voor ruim een kwart gaat het zelfs om ernstige verstoringen. Grondstoffen, transportcapaciteit, geopolitiek, personeelstekorten – alles komt samen in één complexe puzzel.

Voor retailers en merken betekent dit dat betrouwbare beschikbaarheid van assortiment geen vanzelfsprekendheid meer is. AI biedt hier drie belangrijke hefbomen.

1. End-to-end zichtbaarheid

Met AI kun je data uit verschillende systemen (ERP, WMS, TMS, leveranciersportalen) combineren tot één integraal beeld van je keten:

• Waar staat welke zending momenteel?
• Welke orders lopen risico op vertraging?
• Waar ontstaan structureel bottlenecks?

Computer vision, IoT-sensoren en anomaly detection helpen om afwijkingen vroegtijdig te signaleren, nog vóórdat de klant er iets van merkt.

2. Slimme S&OP en scenario-planning

In plaats van één forecast per jaar of kwartaal kunnen AI-modellen continue forecasts genereren en direct scenario’s doorrekenen:

• Wat gebeurt er met de levertijd als een producent in Azië uitvalt?
• Welke marges blijven over als je tijdelijk duurdere transportmodaliteiten gebruikt?
• Hoeveel veiligheidsvoorraad is écht nodig per artikelgroep?

3. Automatisering van operationele beslissingen

Veel beslissingen zijn repetitief, maar complex: welke orders krijgen prioriteit, welke orders combineer je, welke zendingen verschuif je? Reinforcement learning-modellen kunnen leren welke keuzes structureel de beste service én marge opleveren.

Voor omnichannel retailers betekent dit dat belofte, voorraad en logistiek eindelijk integraal gestuurd kunnen worden, in plaats van per afdeling.

5. Smart mobility in transport: van honderd trucks naar honderd datapunten

De overname van Overbeek Transport door Koolwijk Polsbroek en de uitbreiding naar honderd eigen trucks illustreert een bredere trend: schaalvergroting in transport. Maar schaal zonder intelligentie leidt vooral tot meer kosten.

In het kader van de campagne “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” is juist de combinatie van vlootgrootte en AI-gedreven aansturing cruciaal.

Hoe AI smart mobility in transport mogelijk maakt

• Real-time fleet management: AI verdeelt ritten over chauffeurs en voertuigen op basis van rij- en rusttijden, files, venstertijden bij klanten en milieuzones.
• Predictive maintenance: sensoren in trucks voorspellen onderhoudsmomenten, waardoor je stilstand plant in plaats van ondergaat.
• Multimodaal plannen: algoritmes kiezen de optimale mix van weg, spoor, binnenvaart en shortsea, rekening houdend met kosten, tijd en CO₂.

Voor retailers is het relevant om transportpartners te selecteren die niet alleen capaciteit, maar ook data en AI-capabilities meebrengen. Alleen dan kun je bijvoorbeeld:

• Same day- en next day-belofte waarmaken, ook in piekperiodes
• Strakker time-slots plannen voor B2B-leveringen naar filialen
• Je eigen CO₂-footprint betrouwbaar rapporteren en reduceren

6. Naar echte omnichannel excellence: integratie is de sleutel

Al deze voorbeelden – DHL’s netwerk, bol’s platformrol, Monta’s fulfilment, smart mobility in transport en de druk op supply chains – wijzen dezelfde kant op: AI wordt de verbindende laag tussen e‑commerce, logistiek en fysieke retail.

Om tot echte omnichannel excellence te komen in de Nederlandse markt, zijn drie bouwstenen essentieel:

1. Eén geïntegreerde datalaag

• Combineer klant-, order-, voorraad- en logistieke data in één omgeving.
• Zorg voor goede datakwaliteit (identifiers, tijdstempels, locaties).
• Maak data bruikbaar voor zowel operationele systemen als analytics.

2. AI-toepassingen die direct waarde leveren

Begin niet met de meest exotische modellen, maar met concrete use cases:

• Vraagvoorspelling per kanaal
• Dynamische bezorg- en afhaalopties
• Slimme orderallocatie (welk dc, welke winkel)
• Retourvoorspelling en -preventie

3. Organisatie en proces

• Richt multidisciplinaire teams in (e‑commerce, supply chain, IT, marketing).
• Maak iemand eindverantwoordelijk voor end-to-end klantbelofte.
• Meet continu: leverbetrouwbaarheid, NPS, CO₂ per order, marge per kanaal.

Conclusie: van losse initiatieven naar een AI-gedreven keten

De Nederlandse retail- en logistieksector beweegt in hoog tempo richting een wereld waarin AI geen nice-to-have, maar basisinfrastructuur is. Of het nu gaat om DHL’s fijnmazige netwerk, bol als data- en merkplatform, Monta’s geautomatiseerde fulfilment, smart mobility in transport of het oplossen van supply chain-problemen – de rode draad is duidelijk: wie data en AI integraal inzet, wint het vertrouwen van de klant.

Voor retailers, merken en logistieke dienstverleners is de uitdaging nu om losse pilots om te vormen tot een samenhangende AI-strategie voor omnichannel retail. Dat betekent: data integreren, prioriteit geven aan use cases die direct waarde leveren en nauwer samenwerken met logistieke en transportpartners.

De vraag is daarom niet of je AI gaat inzetten in je e‑commerce en logistiek, maar: hoe snel kun jij je organisatie, systemen en partners klaarstomen voor AI-gedreven omnichannel excellence?