AI-gedreven fashionlogistiek: lessen uit het nieuwe dc van Otrium & Bleckmann

Wanneer een nieuw distributiecentrum een oranje tintje krijgt door koninklijk bezoek, weet je dat er meer aan de hand is dan alleen extra vierkante meters. De opening van het geautomatiseerde dc van logistiek dienstverlener Bleckmann voor fashionplatform Otrium in Almelo is zo’n moment. Het laat zien hoe ver de Nederlandse mode- en e‑commerce logistiek inmiddels is met automatisering en kunstmatige intelligentie.

In deze blog – onderdeel van de serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” – gebruiken we deze opening als kapstok: niet om het nieuws te herhalen, maar om te laten zien wat er onder de motorkap gebeurt. Wat maakt zo’n modern fashion-dc slim? Waar speelt AI een rol? En vooral: wat kun je hier als Nederlandse logistiek beslisser of e‑commerce speler concreet van leren?

We lopen langs de belangrijkste bouwstenen: magazijnautomatisering, AI in orderafhandeling en retouren, data-gedreven workforce- en capaciteitplanning en de bredere impact op duurzame, slimme mobiliteit in de keten.

1. Waarom fashionlogistiek dé proeftuin is voor AI

Fashion is misschien wel de meest veeleisende sector voor logistiek:

• extreem grillige vraag (weersafhankelijk, seizoenen, social media-hypes)
• hoge retourpercentages
• veel varianten per artikel (maat, kleur, fit)
• sterke prijsdruk en korte levertijden

Juist die complexiteit maakt de sector een ideale proeftuin voor AI en magazijnautomatisering. Een dc zoals dat van Bleckmann voor Otrium is daar een goed voorbeeld van: sterk geautomatiseerd, data-gedreven en ingericht op snelle, foutloze e‑fulfilment.

Van traditioneel dc naar intelligent operatiecentrum

Waar een traditioneel magazijn vooral leunt op handscanners, statische looproutes en menselijke ervaring, draait een modern fashion-dc op:

• Realtime data (orders, voorraad, transportstatus, retouren)
• AI-algoritmen die voorspellen, plannen en optimaliseren
• Automatisering zoals shuttles, sorters, conveyors en robots die fysieke handelingen uitvoeren

Het resultaat is niet alleen lagere kosten, maar vooral: meer wendbaarheid. In een markt waar collecties steeds sneller wisselen en consumenten same day-delivery verwachten, wordt wendbaarheid een concurrentievoordeel.

2. De bouwstenen van een geautomatiseerd fashion-dc

Hoewel er weinig details publiek zijn over de exacte inrichting van het nieuwe dc, weten we uit vergelijkbare projecten welke componenten je doorgaans terugziet.

2.1 Goods-to-person en robots in plaats van meters lopen

In fashionmagazijnen lopen orderpickers traditioneel vele kilometers per dienst. Moderne dc’s draaien dit om met goods-to-person-systemen:

• shuttlesystemen brengen bakken met artikelen naar ergonomische pickstations
• AMR’s (Autonomous Mobile Robots) rijden rekken of bakken naar medewerkers
• slimme pickstations tonen via lichtsignalen of schermen welke items moeten worden gepakt

AI komt hier in beeld bij:

• slimme opslagstrategie: algoritmen bepalen in welke bak en op welke locatie ieder artikel ligt, op basis van vraagverwachting en combinaties van artikelen in orders
• route-optimalisatie voor robots: AI berekent de efficiëntste routes en prioriteiten, rekening houdend met drukte, wachtrijen en storingen

2.2 Geautomatiseerde sortering en verpakking

In een e‑fulfilmentomgeving zoals Otrium gaat het om veel kleine zendingen naar consumenten. Een geautomatiseerd dc bevat daarom vaak:

• sorteermachines die items per order of per bestemming bundelen
• automatische inpaklijnen met maatdetectie van dozen en slimme vulmaterialen
• labelprinters die volledig geïntegreerd zijn met de vervoerders

AI wordt gebruikt om te bepalen:

• welke orders prioriteit hebben (cut-off tijden, bezorgbeloften, premium klanten)
• welk verpakkingsformaat het meest duurzaam en kostenefficiënt is
• hoe meerdere orders voor dezelfde klant of postcode slim gebundeld kunnen worden om transportbewegingen te beperken

3. AI in vraagvoorspelling, voorraad en retourlogistiek

Een fashion-dc staat of valt met de kwaliteit van de beslissingen vóórdat er wordt gepickt: welke voorraad ligt waar, in welke aantallen, en wat doen we met retouren? Hier maken machine learning-modellen het verschil.

3.1 Slimme vraagvoorspelling per artikel, maat en kanaal

In plaats van handmatige spreadsheets zetten moderne spelers AI in om de vraag te voorspellen:

• op SKU-niveau (artikel, maat, kleur)
• per kanaal (online platform, marketplace, B2B-klanten)
• per land of regio

De algoritmen gebruiken onder meer:

• historische verkoopdata
• seizoenspatronen (zomer/winter, feestdagen, sale)
• weersvooruitzichten (warm najaar, koude lente)
• marketingcampagnes en social media-trends

Voor Nederlandse spelers is vooral de combinatie van weerdata en promotiekalender goud waard. Denk aan een onverwacht warme Pinksteren of een extreem nat najaar; AI kan razendsnel nieuwe patronen herkennen en de forecast bijstellen.

3.2 Retouren als bron van waarde in plaats van kostenpost

Fashion en retouren zijn onlosmakelijk met elkaar verbonden. AI helpt om de retourstroom in goede banen te leiden:

• Retourvoorspelling: welke artikelen, maten en klantgroepen hebben de hoogste kans op retour?
• Beslismodellen: wat te doen met het geretourneerde artikel – direct weer verkoopbaar, eerst kwaliteitscheck, naar outlet, naar refurbish of recyclen?
• Dynamische prijs- en kanaalsturing: artikelen met een hoog retourrisico of aflopende seizoenswaarde sneller afprijzen of via andere kanalen aanbieden.

Bij een partij als Otrium – gespecialiseerd in outlet- en eindeseizoensverkoop – is die intelligente retourlogistiek cruciaal. Hoe sneller een product na retour weer als verkoopbaar in het systeem staat, hoe hoger de restwaarde.

4. Workforce- en capaciteitplanning: AI achter de schermen

Automatisering betekent niet dat er geen mensen meer in het dc werken. Integendeel: processen veranderen, maar de behoefte aan goede workforceplanning neemt juist toe. Zeker in Nederland, met een krappe arbeidsmarkt en pieken rond bijvoorbeeld Black Friday, Sinterklaas en de feestdagen.

4.1 Dynamische inzet van mensen en middelen

AI-gedreven planningssystemen combineren orderprognoses, historische productiviteitsdata en personeelsbeschikbaarheid. Ze geven antwoord op vragen als:

• hoeveel mensen zijn er per shift nodig op inbound, picking, packing en outbound?
• welke processen zijn de knelpunten bij verschillende scenario’s (een topdrukte-maandag vs. een rustige dinsdag)?
• waar loont het om extra capaciteit in te huren of tijdelijk robots bij te schakelen?

Zo voorkom je onder- én overbezetting en kun je medewerkers gerichter en voorspelbaarder inroosteren. Dat verhoogt niet alleen de efficiëntie, maar ook de medewerkerstevredenheid.

4.2 Veiligheid en ergonomie met behulp van data

Naast productiviteit kijkt een slim dc naar veiligheid en ergonomie:

• sensoren en camera’s signaleren bijna-ongevallen en gevaarlijke patronen
• AI-modellen herkennen afwijkend gedrag van machines of voertuigen
• dashboards tonen welke werkplekken structureel te zwaar belast worden

Met die inzichten kun je werkinstructies, looproutes en werkplekinrichting aanpassen, en gericht trainingen geven. In een omgeving met veel seizoenswerk en flexibele schillen is dat een belangrijke succesfactor.

5. Koppeling met smart mobility: van dc naar de voordeur

De serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” kijkt nadrukkelijk verder dan de magazijndeur. Een geautomatiseerd dc zoals dat van Bleckmann en Otrium is geen eiland, maar een knooppunt in een slim netwerk.

5.1 Slimme slotplanning en laadkuiloptimalisatie

AI verbindt magazijnplanning met transportplanning:

• laadtijden in de laadkuil worden automatisch toegewezen op basis van verwacht volumeverloop en vervoerdersschema’s
• algoritmen bepalen de ideale volgorde van laden voor routes, zodat de juiste zendingen als laatste in de trailer gaan (om eerst gelost te worden)
• bij vertragingen van vervoerders wordt de planning realtime bijgesteld

Dit beperkt wachttijden voor chauffeurs, voorkomt opstoppingen rond het dc en draagt bij aan een betere benutting van mens en materieel.

5.2 Duurzame stadsdistributie en bundeling

Voor de Nederlandse context – met volle steden, milieuzones en zero-emissie-gebieden – is de koppeling tussen dc en stadslogistiek cruciaal. AI helpt onder meer bij:

• bundeling van zendingen naar dezelfde wijk of pakketpunt
• dynamische keuze van vervoerder of last-mile-partner op basis van CO₂-impact, prijs en service
• voorspelling van afleverkans thuis en slim aanbieden van alternatieven (pakketkluis, afhaalpunt)

Door het dc slim aan te sturen, kun je het aantal ritten naar de stad verminderen en de bezettingsgraad van voertuigen verhogen. Dat past naadloos in de Nederlandse ambities rond smart mobility en duurzame logistiek.

6. Wat kun je hier vandaag mee als Nederlandse logistieke speler?

De opening van een geautomatiseerd dc met een oranje tintje is inspirerend, maar de vraag is: wat kun jíj er morgen mee? Een paar concrete stappen:

6.1 Begin met data, niet met dozen staal

Je hoeft geen volledig nieuw dc te bouwen om met AI in magazijnautomatisering te beginnen.

1. Breng je datahuishouding op orde: orders, voorraden, retouren, transport, personeelsplanning – zorg dat de basisdata betrouwbaar en centraal beschikbaar zijn.
2. Start klein met pilots: bijvoorbeeld een AI-model voor vraagvoorspelling op een deel van je assortiment, of voor het voorspellen van piekdagen in je dc.
3. Koppel WMS, TMS en forecast tooling: hoe meer systemen met elkaar praten, hoe groter de winst van AI.

6.2 Richt je op een paar duidelijke use cases

Veel Nederlandse logistiek dienstverleners en e‑commerce partijen zien door de bomen het bos niet meer in het AI-aanbod. Kies 2–3 use cases met directe business impact, zoals:

• verbeterde vraagvoorspelling om voorraadrisico’s te verlagen
• picking-optimalisatie om looptijd te reduceren
• retourvoorspelling om kosten terug te dringen
• capaciteitsplanning om pieken beter op te vangen

Door dit gefaseerd uit te rollen, bouw je ervaring op en creëer je intern draagvlak.

6.3 Vergeet de mensen niet

Automatisering en AI veranderen rollen in het magazijn en in de transportplanning. Denk aan:

• nieuwe functies zoals data-analist, automation engineer of control room operator
• bijscholing van teamleiders in het lezen en interpreteren van dashboards
• duidelijke communicatie over wat automatisering wél en niet betekent voor banen

De organisaties die het beste uit smart warehousing en smart mobility halen, zijn juist die bedrijven die techniek en menselijk vakmanschap goed weten te combineren.

Conclusie: oranje kroon op een bredere AI-revolutie

De opening van het geautomatiseerde dc van Bleckmann voor Otrium is meer dan een feestelijk moment met een oranje tintje. Het is een zichtbare mijlpaal in een ontwikkeling die in heel Nederland gaande is: de integratie van AI in transport, logistiek en magazijnautomatisering.

Modern ingerichte fashion-dc’s laten zien hoe AI en automatisering samen zorgen voor snellere orderverwerking, slimmere retourafhandeling, betere inzet van mensen en middelen en een efficiëntere aansluiting op smart mobility-oplossingen in de laatste kilometers. Daarmee wordt logistiek niet alleen goedkoper en sneller, maar ook duurzamer en toekomstbestendiger.

De vraag is niet óf AI een rol gaat spelen in jouw magazijn en transportoperatie, maar wanneer en op welke manier. Welke eerste use case ga jij de komende 6–12 maanden oppakken om jouw logistieke operatie slimmer, wendbaarder en meer ‘smart mobility ready’ te maken?