Hoe LogiMat de weg wijst naar AI-gedreven warehousing

LogiMat staat bekend als de vakbeurs waar de intralogistiek ieder jaar alle registers opentrekt. Niet alleen met nieuwe shuttles, AGV’s en magazijnstellingen, maar steeds nadrukkelijker met software, data en kunstmatige intelligentie. In 2025 is dat relevanter dan ooit: marges in transport en logistiek staan onder druk, personeel is schaars en klanten verwachten dezelfde dag levering.

In deze blog – onderdeel van de serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” – kijken we niet naar de beurs zelf, maar naar wat de technologieën die je daar ziet concreet kunnen betekenen voor Nederlandse logistieke bedrijven. Hoe zet je AI in om je magazijn slimmer te maken? Hoe koppel je dit aan transport, routeplanning en wagenparkbeheer? En vooral: waar begin je morgen als je niet wilt achterblijven?

1. Van heftruck naar algoritme: waarom AI nu onmisbaar wordt

Jarenlang draaide magazijnautomatisering vooral om hardware: betere trucks, hogere stellingen, snellere conveyors. De laatste edities van LogiMat laten echter een duidelijke trend zien: de echte winst komt uit software en data, met AI als versneller.

Drie krachten die AI in de logistiek aanjagen

1. Personeelstekort
   Magazijnmedewerkers en chauffeurs zijn moeilijk te vinden. AI helpt om:

   • productiviteit per FTE te verhogen;
   • pieken beter te voorspellen en in te plannen;
   • onnodige loop- en rijbewegingen te schrappen.

2. E-commerce en same-day delivery
   Nederlandse consumenten zijn gewend geraakt aan razendsnelle levering. Dat vraagt om:

   • foutloze voorraadinformatie;
   • realtime koppeling tussen magazijn, transportplanning en klantbelofte;
   • dynamische routeplanning op basis van actuele orderstroom.

3. Druk op kosten én duurzaamheid
   Hogere brandstofprijzen, strengere CO₂-eisen en dure vierkante meters magazijnruimte maken efficiëntie cruciaal. AI kan:

   • rij- en looproutes optimaliseren;
   • energieverbruik van installaties minimaliseren;
   • voorraden verlagen zonder servicegraad te verliezen.

De heftruck blijft belangrijk, maar het algoritme bepaalt steeds vaker wáár en wánneer die heftruck beweegt.

2. Slim magazijn als hart van smart mobility

Smart mobility klinkt vaak als iets wat zich vooral buiten het magazijn afspeelt – op de weg, bij hubs of in de stad. In werkelijkheid begint smart mobility bij een slim magazijn dat in realtime weet wat binnenkomt, wat uitgaat en wat er gaat gebeuren.

AI-koppeling tussen magazijn en transport

Een AI-gedreven WMS en TMS kunnen continu met elkaar communiceren:

• Vraagvoorspelling: algoritmen voorspellen per dag of uur welke orders waarschijnlijk binnenkomen, op basis van historisch gedrag, seizoen, promoties en weer.
• Dynamische slotplanning: op- en afrijdslots voor vrachtwagens worden automatisch toegewezen en herverdeeld op basis van verwachte drukte en actuele vertragingen.
• Real-time routeplanning: zodra orders ge-pickt zijn, berekent de AI de optimale rittenplanning, rekening houdend met venstertijden, milieuzones, files en laadinfrastructuur voor elektrische voertuigen.

Het resultaat:

• minder wachttijd aan de laaddocks;
• betere beladingsgraad;
• lagere CO₂-uitstoot per zending;
• hogere betrouwbaarheid van de beloofde levertijd.

Voorbeeld uit de Nederlandse praktijk

Stel: een middelgrote logistiek dienstverlener in Brabant, actief in e-commerce en retaildistributie.

• Overdag verwerkt het magazijn B2B-orders; ’s avonds komen B2C-orders piekgewijs binnen.
• Met AI-ondersteunde vraagvoorspelling wordt het personeel per dienst beter ingepland.
• Het systeem stuurt automatisch extra autonome mobiele robots (AMR’s) naar drukke zones.
• De TMS-AI past de routeplanning live aan als blijkt dat een deel van de orders later wordt afgerond dan verwacht.

Zo ontstaat een naadloze keten: van order tot levering, gestuurd door data in plaats van Excel-sheets en onderbuikgevoel.

3. Concrete AI-toepassingen in warehousing

Tijdens een beurs als LogiMat zie je snel door de bomen het bos niet meer. Daarom een overzicht van de belangrijkste AI-toepassingen in het magazijn, vertaald naar de Nederlandse praktijk.

3.1 Slimme orderpicking met AI

AI kan orderpicking radicaal efficiënter maken:

• Dynamische pickroutes: het systeem berekent voor elke picker of robot de slimste loop- of rijroute op basis van actuele drukte, congestie in gangen en prioriteit van orders.
• Zone- en batchpicking: algoritmen beslissen automatisch welke orders gegroepeerd worden om loopafstanden te minimaliseren.
• AI-ondersteunde pick-to-light / voice: slimme systemen herkennen foutpatronen van medewerkers en passen instructies daarop aan (bijvoorbeeld langzamer, duidelijkere bevestiging bij risicovolle locaties).

Resultaat: minder fouten, kortere doorlooptijd en een stabielere performance – ook met veel uitzendkrachten of seizoensarbeid.

3.2 Voorraadoptimalisatie en vraagvoorspelling

Veel Nederlandse magazijnen kampen met óf te veel voorraad, óf te vaak nee-verkopen. AI-gedreven demand forecasting helpt om:

• seizoenspatronen beter te herkennen (bijvoorbeeld Sinterklaas-, kerst- en vakantietop);
• promo-effecten van retailers nauwkeuriger in te schatten;
• veiligheidsvoorraad per artikel dynamisch aan te passen.

Daarnaast kan AI slotting optimaliseren: de ideale locatie toewijzen aan ieder artikel.

• Snellopers komen dichter bij de inpaklijnen.
• Artikelen die vaak samen besteld worden, belanden in elkaars buurt.
• Zware items worden zo geplaatst dat er ergonomisch gepickt kan worden.

Dit reduceert loopafstanden, verhoogt veiligheid en verlaagt de kans op fouten.

3.3 Predictive maintenance voor magazijninstallaties

Automatisering brengt afhankelijkheid van machines met zich mee: conveyors, shuttles, liften, sorters. Storing op maandagochtend tijdens de piek kan duizenden euro’s kosten.

Met predictive maintenance gebruikt AI sensordata om te voorspellen wanneer onderdelen aan vervanging toe zijn.

• Trillingen, temperatuur en stroomverbruik worden continu gemonitord.
• Het systeem voorspelt: “Deze motor heeft binnen 120 uur een grote kans op storing.”
• Onderhoud wordt ingepland op een rustig moment in plaats van tijdens de piek.

Zo beperk je ongeplande uitval, verleng je de levensduur van installaties en kun je je onderhoudsploeg efficiënter inzetten.

4. Stapsgewijs naar een AI-gedreven magazijn

De overstap naar AI voelt voor veel organisaties groot: dure projecten, complexiteit, weerstand op de werkvloer. Toch hoeft de route naar een slim magazijn niet alles-of-niets te zijn.

Stap 1 – Begin met datahygiëne

AI is zo goed als de data die je erin stopt. Een paar praktische acties:

• Zorg dat artikelstamdata op orde is (afmetingen, gewicht, omverpakkingen).
• Standaardiseer procesregistratie: scans bij in- en uitslag, foutenregistratie, storingen.
• Koppel WMS, TMS en ERP zó dat data één keer wordt vastgelegd en overal beschikbaar is.

Stap 2 – Kies één duidelijke use case

In plaats van een groot, risicovol project, start je met één concreet probleem, zoals:

• wachttijden bij laaddocks;
• hoge foutkans in picking;
• structurele piekdruk in november en december.

Bepaal welke AI-toepassing hier direct waarde kan toevoegen en richt een pilot in. Denk aan een AI-module voor slotplanning, een route-optimalisatie-oplossing of een vraagvoorspellingsmodel voor een geselecteerde productgroep.

Stap 3 – Betrek de werkvloer

Technologie slaagt of faalt bij de acceptatie door planners, teamleiders en magazijnmedewerkers.

• Leg uit wat AI doet in begrijpelijke taal: “Dit systeem helpt jouw route slimmer te maken, niet om je te vervangen.”
• Laat de werkvloer meedenken over instellingen en uitzonderingsregels.
• Meet en deel resultaten: minder fouten, minder loopkilometers, minder overwerk.

Stap 4 – Schaal op en verbind met transport

Werkt de eerste use case? Dan is het moment daar om te koppelen met transport en wagenparkbeheer:

• Vraagvoorspellingen uit het magazijn voeden het TMS voor betere capaciteitsplanning.
• Ritdata uit het TMS (vertragingen, laad- en lostijden) worden teruggekoppeld naar het magazijn om processen verder te verfijnen.

Zo groeit je organisatie geleidelijk naar een echt smart mobility-ecosysteem.

5. Strategische kansen voor Nederlandse logistieke spelers

De technologie die je op LogiMat ziet, is al volop beschikbaar voor de Nederlandse markt – via integratoren, softwareleveranciers en hardwarepartners. De vraag is niet óf AI de logistiek verandert, maar welke rol jij als bedrijf daarin gaat spelen.

Positioneer jezelf als data-gedreven ketenpartner

Verladers zoeken logistieke partners die méér doen dan pallets verplaatsen. Met AI-gedreven oplossingen kun je je onderscheiden door:

• betere leverbetrouwbaarheid en voorspelbare leadtimes;
• transparante CO₂-rapportages op basis van realtime data;
• proactieve adviezen over voorraadlocatie, netwerkontwerp en transportmix.

Kansen voor verschillende typen organisaties

• 3PL’s en 4PL’s: bied AI-ondersteunde netwerk- en routeoptimalisatie als dienst aan.
• Retailers en e-commerce partijen: gebruik AI voor omnichannel-voorraden en same-day delivery in stedelijke gebieden.
• Manufacturing logistics: optimaliseer inbound-logistiek en lijnbevoorrading met vraagvoorspelling en slimme magazijnaansturing.

Wie nu investeert in data en AI, bouwt een voorsprong op die lastig is in te halen door concurrenten die nog in spreadsheets werken.

Conclusie: van LogiMat-inspiratie naar actie in 2025

Beurzen als LogiMat laten zien hoe snel AI, magazijnautomatisering en smart mobility samenkomen. Van dynamische pickroutes en vraagvoorspelling tot predictive maintenance en realtime koppeling met transportplanning: het slimme magazijn is geen toekomstmuziek meer, maar operationele realiteit.

De kernboodschap: begin niet met de grootste, duurste oplossing, maar met een helder gedefinieerde use case, goede data en een gefaseerde aanpak. Koppel daarna stap voor stap magazijn, routeplanning en wagenparkbeheer om écht een smart mobility-speler te worden.

Wil je in 2026 niet terugkijken en concluderen dat je de boot hebt gemist? Dan is 2025 het jaar om de eerste AI-pilots in je magazijn en transport te starten – en de inspiratie van LogiMat te vertalen naar tastbare resultaten op de Nederlandse werkvloer.