Hoe AI de gekoelde supply chain écht duurzamer maakt

Nu de winter voor de deur staat en de feestdagenlogistiek op volle toeren draait, komt de druk op de Nederlandse koelketen weer op een hoogtepunt. Supermarkten willen volle schappen met verse producten, farmaceuten moeten vaccins op juiste temperatuur leveren, en consumenten verwachten same-day delivery. Tegelijkertijd staat de sector onder een vergrootglas vanwege energieverbruik en CO₂-uitstoot.

In deze blog – onderdeel van de serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” – kijken we hoe automatisering én AI de koelketen niet alleen efficiënter, maar juist ook groener maken. We gaan een stap verder dan de traditionele discussie over isolatie en zonnepanelen en laten zien hoe data, algoritmes en slimme magazijnautomatisering het verschil maken.

Je leest:

• Waarom de koelketen zo’n grote klimaatvoetafdruk heeft in Nederland
• Hoe AI en automatisering in magazijn, transport en planning concrete besparingen opleveren
• Praktische stappen waarmee logistiek managers vandaag nog kunnen beginnen

1. Waarom de koelketen cruciaal is voor duurzaamheid

De koelketen – van gekoeld warehouse tot last-mile distributie – is een van de meest energie-intensieve onderdelen van de logistiek.

Hoge energie-intensiteit en strenge eisen

In Nederland spelen drie factoren een grote rol:

• Continu koelen: koel- en vrieshuizen draaien 24/7, vaak met grote temperatuursverschillen tussen binnen en buiten.
• Strikte regelgeving: voor food en pharma zijn temperatuureisen niet onderhandelbaar; afwijkingen betekenen derving of zelfs vernietiging van producten.
• Fijnmazige distributie: met e-commerce voor versproducten, dark stores en flitsbezorging worden steeds kleinere volumes over meer ritten vervoerd.

Zonder slimme aansturing leidt dit tot:

• Overdimensionering van koelsystemen
• Onnodig aantal ritten en lege kilometers
• Hoge derving door temperatuurschommelingen

Van ‘harder koelen’ naar ‘slimmer koelen’

Waar traditionele optimalisatie vooral draaide om betere isolatie en zuiniger installaties, verschuift de aandacht nu naar slimme besturing. De grote winst zit niet alleen in de hardware, maar in de softwarelaag die:

• realtime meet,
• voorspelt wat er gaat gebeuren,
• en automatisch bijstuurt.

En precies daar komen automatisering en AI in beeld.

2. AI-gestuurde koelmagazijnen: minder energie, minder fouten

In veel Nederlandse koel- en vrieshuizen zijn de eerste stappen richting automatisering al gezet: shuttles, conveyors, high bay warehouses. De volgende stap is het koppelen van deze systemen aan AI-gestuurde beslismodellen.

Slim temperatuurbeheer op basis van data

Traditioneel wordt een koelhuis ingesteld op een vaste temperatuur met ruime veiligheidsmarge. AI maakt het mogelijk om dynamischer te koelen, bijvoorbeeld door:

• Temperatuur en luchtvochtigheid per zone realtime te monitoren
• Warmtebronnen te herkennen (piekinbound, dockdeuren open, orderpiek)
• Buitenweer en energieprijzen mee te nemen in de aansturing

AI-algoritmes kunnen dan bijvoorbeeld:

• In rustige uren de temperatuur licht laten oplopen binnen de productspecificaties
• Extra “voor-koelen” vlak voor een verwachte inboundpiek
• Koeling iets terugschakelen in de duurste uren van de dag, zonder kwaliteitsverlies

Resultaat: minder energieverbruik, lagere kosten en nog steeds een stabiele productkwaliteit.

Automated storage & retrieval systems (AS/RS) in de koelketen

Geautomatiseerde opslagsystemen in gekoelde omgevingen leveren extra duurzaamheidswinst op:

• Compacte opslag → minder te koelen kubieke meters
• Minder deurbewegingen → minder koudeverlies
• Geoptimaliseerde looproutes van kranen/shuttles → lagere energie voor intern transport

In combinatie met AI-routeplanning binnen het magazijn kan een WMS bijvoorbeeld:

• Orders zó clusteren dat warme zones minder vaak worden geopend
• Producten met korte THT vooraan plaatsen en automatisch prioriteren
• “Koelcyclus-vriendelijke” picking-strategieën toepassen (batch picking, wave picking)

Voorbeeld uit de praktijk (vereenvoudigd)

Een Nederlandse versdistributeur die zijn gekoeld magazijn automatiseerde en AI inzette voor temperatuur- en pickoptimalisatie, zag onder meer:

• ~15–20% reductie in energieverbruik per palletplaats
• Minder dan de helft aan temperatuuroverschrijdingen t.o.v. de oude situatie
• 10% minder derving door betere THT-sturing

De exacte cijfers verschillen per bedrijf, maar de trend is duidelijk: automatisering + AI = structurele besparing.

3. Slimme planning en wagenparkbeheer in koeltransport

Binnen de serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” speelt koeltransport een speciale rol. Hier komen routeplanning, wagenparkbeheer en temperatuurmonitoring samen.

AI in routeplanning voor gekoeld transport

Voor koeltransport is niet alleen de kortste route relevant, maar ook:

• Aantal stops per rit (elke stop = deur open = warmteverlies)
• Tijdvensters bij klanten (wachttijd = extra koelenergie)
• Mogelijkheden om ladingen te combineren per temperatuurzone

Met AI-gestuurde routeplanning kun je:

• Ritindelingen genereren die stops met vergelijkbare temperatuurzones bundelen
• Routes optimaliseren op zowel CO₂-uitstoot als servicegraad
• Dynamisch herplannen bij files, storingen of spoedorders

Waar traditionele planningssoftware vooral rekent, leert een AI-systeem van historische data:

• Welke klanten structureel uitlopen met lossen
• Welke routes gevoelig zijn voor structurele files
• Waar seizoenspatronen ontstaan (bijvoorbeeld rond feestdagen of oogstseizoenen)

Wagenparkbeheer: van reactief naar voorspellend

Een belangrijke bron van verspilling in de koelketen zijn storingen aan koelmachines en onverwachte stilstand. Met voorspellend onderhoud op basis van AI kun je:

• Patronen herkennen in trillingen, temperatuurafwijkingen en stroomverbruik
• Onderhoud plannen vóórdat een storing optreedt
• Koelmachines langer in optimale efficiëntie laten draaien

Voordelen:

• Minder noodreparaties (vaak inefficiënt en duur)
• Minder risico op afgekeurde ladingen door temperatuurschade
• Lagere totale CO₂-uitstoot door optimale werking van installaties

Elektrisch gekoeld en multimodaal

Nu steeds meer steden zero-emissiezones invoeren en elektrische vracht- en bestelwagens aan terrein winnen, komt er een extra dimensie bij:

• Beperkte actieradius i.c.m. energie voor aandrijving én koeling
• Mogelijkheid om koeling los te koppelen (bijvoorbeeld via accu’s of cryogene systemen)

AI kan hierin ondersteunen door:

• Ritten voor elektrische koelvoertuigen zó te plannen dat er slim gebruik wordt gemaakt van laadmomenten
• Multimodale scenario’s (weg, rail, shortsea) door te rekenen op zowel doorlooptijd als koelketenstabiliteit

4. Vraagvoorspelling en voorraadbeheer: derving omlaag, service omhoog

Een vaak onderschatte duurzaamheidshefboom in de koelketen is vraagvoorspelling (forecasting). Zeker voor bederfelijke waar loont het om zo precies mogelijk te plannen.

AI-forecasting voor bederfelijke producten

AI-modellen kunnen vraag veel nauwkeuriger voorspellen dan eenvoudige gemiddelden, doordat ze meer factoren meenemen, zoals:

• Historische verkoopdata per filiaal of kanaal
• Weersverwachtingen (ijsjes versus stamppot…)
• Promoties en marketingcampagnes
• Feestdagen en lokale evenementen

Voor de koelketen betekent dit:

• Strakker voorraadbeheer in DC’s en koelhuizen
• Minder spoedritten omdat de voorraad op is
• Minder derving door overvoorraden met verlopen THT’s

Dynamische voorraadstrategie in de gekoelde keten

Met goede forecasting kun je een dynamische voorraadstrategie voeren:

• Hogere veiligheidsvoorraad op kritische SKU’s met lage houdbaarheid en hoge service-eis
• Lagere voorraad op langzaam draaiende artikelen of seizoensproducten
• Snellere rotatie voor high runners om derving te minimaliseren

Koppel je dit aan geautomatiseerde systemen in magazijn en transport, dan kun je de complete keten – van leverancier tot winkel of ziekenhuis – voorspelbaarder en duurzamer maken.

5. Stapsgewijs naar een groene, geautomatiseerde koelketen

De stap naar AI en verregaande automatisering in de koelketen lijkt groot, zeker voor middelgrote logistieke dienstverleners. Toch hoeft het traject niet alles-of-niets te zijn.

Praktische eerste stappen

1. Begin met meten
   Zorg voor goede data over: energieverbruik per zone, temperatuurprofielen, ritdata, derving, storingen.

2. Identificeer één focusdomein
   Bijvoorbeeld: temperatuurbeheer in het magazijn, routeplanning, of vraagvoorspelling.

3. Automatiseer handmatige beslissingen
   Vervang Excel-planningen en handmatige instellingen door regels in WMS/TMS – dat is de basis voor AI.

4. Introduceer AI stap voor stap
   Start met een pilot: een beperkt aantal ritten, één koelcel, of een productgroep. Vergelijk resultaten en schaal op.

5. Betrek de operatie
   Medewerkers in magazijn en planning hebben waardevolle praktijkkennis. Combineer die met data-analyse voor het beste resultaat.

KPI’s voor een duurzame koelketen

Om de impact van automatisering en AI zichtbaar te maken, kun je sturen op onder meer:

• kWh per palletplaats of per orderregel
• CO₂-uitstoot per zending
• Aantal temperatuuroverschrijdingen
• Dervingpercentage per productcategorie
• Ongeplande stilstand van koelinstallaties en voertuigen

Door deze KPI’s periodiek te monitoren, zie je snel welke maatregelen écht bijdragen aan vergroening.

6. De koelketen als strategische pijler binnen Smart Mobility

In de bredere context van Smart Mobility in Nederland wordt vaak gekeken naar doorstroming, stadslogistiek en verduurzaming van het wagenpark. De koelketen verdient daarin een prominente plek:

• Het is een grootverbruiker van energie
• Het raakt direct aan voedsel- en medicijnveiligheid
• De combinatie van automatisering en AI levert bovengemiddeld veel duurzaamheidswinst op

Logistieke bedrijven die nu investeren in AI-gestuurde koelketens bouwen niet alleen aan een lagere CO₂-footprint, maar ook aan:

• Betere leverbetrouwbaarheid richting retail, horeca en zorg
• Lagere operationele kosten in een markt met krappe marges
• Een sterkere concurrentiepositie richting 2030 en verder

De centrale vraag wordt dan ook niet meer: “Kunnen we AI in onze koelketen gebruiken?” maar eerder:

“Hoe snel durven we de stap te zetten, en waar beginnen we om het meeste duurzaam effect te realiseren?”

Wie de koelketen ziet als strategische pijler binnen zijn Smart Mobility-strategie, heeft een krachtige hefboom in handen om de hele logistieke operatie groener, slimmer en toekomstbestendig te maken.