Slim opschalen in het magazijn met AI en shuttles

De Nederlandse logistiek staat onder druk. Klanten verwachten snellere levertijden, voorraden moeten lager, personeel is schaars en duurzaamheidsdoelen worden steeds strenger. In dat spanningsveld zoeken veel bedrijven – van e‑commerce spelers tot gereedschapsleveranciers – naar manieren om hun magazijn sneller, slimmer en schaalbaar te maken.

Waar de gereedschapsleverancier uit het oorspronkelijke nieuwsbericht inzet op nieuwe shuttles en een modern orderpicksysteem, gaan we in deze blog een stap verder: hoe combineer je shuttles, orderpicking én kunstmatige intelligentie (AI) tot een toekomstbestendige oplossing? En hoe past dit in de bredere beweging richting Smart Mobility binnen de Nederlandse transport- en logistieke sector?

In dit artikel laten we zien:

• waarom shuttlesystemen alleen niet meer voldoende zijn,
• hoe AI je magazijnplanning, orderpicking en voorraden naar een hoger niveau tilt,
• welke concrete stappen je vandaag kunt zetten richting een slim, schaalbaar magazijn.

Van traditioneel magazijn naar data-gedreven operatie

Veel Nederlandse groothandels, onderdelen- en gereedschapsleveranciers werken nog met een mix van legbordstellingen, man-up trucks, handheld scanners en papieren picklijsten. Dat werkt, tot het volume of de complexiteit stijgt.

Typische uitdagingen in een groeiend magazijn

Bij groei – meer SKUs, meer orders, meer variatie – lopen organisaties vaak tegen dezelfde knelpunten aan:

• Lange loopafstanden voor orderpickers en daardoor oplopende loonkosten.
• Fouten in orderpicking, vooral bij kleine, sterk op elkaar lijkende artikelen zoals bits, boortjes en bevestigingsmateriaal.
• Onvoorspelbare pieken, bijvoorbeeld vlak voor de bouwvak, bij seizoensprojecten of grote aanbestedingen.
• Onbenutte data: WMS en TMS verzamelen gigantische hoeveelheden gegevens, maar die worden nauwelijks gebruikt voor slimme sturing.

De stap naar shuttles en een geautomatiseerd orderpicksysteem is daarom logisch. Maar de echte versnelling ontstaat pas als je die automatisering koppelt aan AI-gestuurde beslissingen.

Wat doen shuttles en automatische orderpicksystemen precies?

Een shuttlesysteem is in essentie een dynamisch hoogbouwmagazijn: bakken of trays worden automatisch door shuttles naar pickstations gebracht. Medewerkers (of robots) hoeven niet meer te lopen; de goederen komen naar hen toe.

Belangrijkste voordelen van shuttles

• Hogere opslagdichtheid: meer voorraad op minder vierkante meters.
• Korte picktijden: meerdere bakken worden achter elkaar aangereikt.
• Betere ergonomie: minder tillen, bukken en lopen.
• Stabieler proces: minder afhankelijk van individuele medewerkers.

Voor een gereedschapsleverancier met duizenden SKU’s – van schroevendraaiers tot industriële boormachines – is dit ideaal: snellopers kunnen centraal en compact worden opgeslagen, langzaamlopers hoog en ver weg zonder de operatie te hinderen.

Waar AI het verschil maakt

Zonder AI werkt een shuttle in feite reactief: het systeem voert uit wat het WMS vraagt. AI maakt het systeem proactief en voorspellend:

• voorspelt welke artikelen wanneer gepickt gaan worden,
• herverdeelt dynamisch opslaglocaties (slotting),
• optimaliseert de sequence van bakken en orders,
• stemt de magazijncapaciteit af op transport- en bezorgroutes (Smart Mobility).

Hiermee wordt het shuttle- en orderpicksysteem niet alleen sneller, maar ook slimmer en schaalbaar.

Hoe AI magazijnautomatisering naar ‘Smart Mobility’ tilt

De serie AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility draait om het slim verbinden van magazijn, wegtransport en stadslogistiek. AI is de schakel die deze werelden bij elkaar brengt.

1. Vraagvoorspelling en voorraadstrategie

AI‑modellen kunnen historische orderdata, seizoenspatronen, weer, bouwprojecten en promoties combineren om vraag te voorspellen per artikel, klant en regio. Voor een gereedschapsleverancier levert dit op:

• betere voorraadniveaus (minder backorders, minder verouderde voorraad),
• onderscheid tussen echte snellopers en ‘schijn-snellopers’,
• optimale aanvulstrategieën per shuttlelocatie.

Dat vertaalt zich direct in lagere kosten en hogere servicegraad – cruciaal in een markt waar de concurrent ook binnen 24 uur, of zelfs dezelfde dag, kan leveren.

2. AI-gestuurde slotting in shuttles

Traditionele slotting wordt vaak één of twee keer per jaar herzien. AI kan dit doorlopend doen:

• artikelen met vergelijkbaar orderprofiel worden automatisch dicht bij elkaar geplaatst,
• vaak samen bestelde artikelen (basket-analyse) komen in elkaars nabijheid,
• piek-artikelen voor bijvoorbeeld winterwerk, grote projecten of onderhoudscampagnes schuiven naar makkelijk bereikbare locaties.

Resultaat: minder bewegingen van de shuttles, kortere wachttijden aan de pickstations en meer lijnen per uur per medewerker.

3. Dynamische orderpicking en batching

AI‑algoritmen kunnen realtime bepalen:

• welke orders gecombineerd worden tot de meest efficiënte batch;
• welke route of sequence de shuttles moeten volgen;
• welke pickstations welk type werk krijgen (spoed, regulier, multi-order).

Stel: op een maandagochtend komen veel spoedorders binnen van bouwplaatsen in de Randstad. Het AI‑systeem herkent dit patroon en:

• prioriteert deze orders in het shuttlesysteem;
• bundelt leveringen per regio in functie van de transportplanning;
• schuift tijdelijk extra capaciteit naar de pickstations met spoedwerk.

Zo ontstaat een naadloze koppeling tussen magazijnplanning en routeplanning, een kernprincipe van Smart Mobility.

4. Verbinding met wagenparkbeheer en routeplanning

AI is in de Nederlandse transportsector al volop in opkomst voor routeoptimalisatie, tijdvensters, rij- en rusttijden en brandstofreductie. Door het WMS, het shuttlesysteem en het TMS te koppelen, kun je:

• magazijnprioriteiten afstemmen op geplande vertrektijden van voertuigen;
• ritten bundelen op basis van actuele orderstatus in de shuttles;
• laadtijden van voertuigen minimaliseren met slim gepickte ladingen.

Een concreet voorbeeld: als AI ziet dat de route naar het noorden door wegwerkzaamheden langer wordt, kan het magazijn

eerst de orders voor de noordelijke routes picken, zodat de chauffeur toch op tijd kan vertrekken.

Dit is Smart Mobility in de praktijk: transportplanning, magazijnautomatisering en AI werken als één systeem samen.

Praktische stappen: van eerste shuttle tot volwassen AI‑magazijn

De stap naar een AI‑gestuurd shuttle- en orderpicksysteem hoeft geen big‑bang project te zijn. Integendeel: de meeste succesvolle Nederlandse bedrijven kiezen voor een gefaseerde aanpak.

Stap 1: Processen en data op orde

Voor je investeert in shuttles of AI:

• breng je huidige magazijnprocessen in kaart (stromen, piekmomenten, foutpercentages);
• zorg dat je WMS betrouwbare data levert (artikelniveau, locatie, tijdstempel);
• definieer KPI’s: orderverwerking per uur, OTIF, voorraadnauwkeurigheid, foutkans per order.

AI is zo goed als de data die je erin stopt. Een paar maanden discipline in dataregistratie betaalt zich later dubbel en dwars terug.

Stap 2: Start met ‘narrow AI’ use‑cases

Begin klein met één of twee concrete toepassingen:

• voorspellen van piekdrukte per dag/uur;
• dynamische prioritering van spoedorders;
• eenvoudige slotting-optimalisatie op basis van omloopsnelheid.

Deze use‑cases zijn relatief snel te implementeren, laten snel resultaat zien en bouwen intern vertrouwen op in AI‑gestuurde beslissingen.

Stap 3: Integratie met shuttles en orderpicksystemen

Wanneer je shuttles en een nieuw orderpicksysteem implementeert (of uitbreidt):

• kies voor systemen die API’s en data-uitwisseling ondersteunen;
• zorg dat je WMS, shuttle‑controller en TMS met dezelfde datadefinities werken;
• definieer samen met IT en operatie welke beslissingen door AI mogen worden genomen en welke door planners worden gevalideerd.

Een pragmische aanpak is een beslisboom:

• onder drempel A beslist AI volledig autonoom;
• tussen drempel A en B geeft AI een voorstel dat een planner goedkeurt;
• boven drempel B beslist altijd een mens (bijvoorbeeld bij grote, risicovolle orders).

Stap 4: Continue verbeteren en opschalen

AI‑projecten zijn geen eenmalig IT‑project, maar een doorlopend verbeterproces:

• monitor prestaties voor en na implementatie (pickrate, foutpercentage, doorlooptijd);
• gebruik feedback van magazijnmedewerkers om modellen te verfijnen;
• breid stap voor stap uit naar meer processen: inbound, crossdock, retourstromen.

Zo groeit een gereedschapsleverancier of technische groothandel in enkele jaren uit tot een datagedreven logistieke speler die soepel meebeweegt met markt, seizoenen en klantwensen.

Succesfactoren en valkuilen voor Nederlandse logistiek

Belangrijkste succesfactoren

1. Heldere businesscase
   Koppel AI en shuttles direct aan concrete doelen: minder FTE, hogere output, minder fouten, kortere levertijd.

2. Betrek operatie vroeg
   Medewerkers op de vloer weten waar de echte knelpunten zitten. Hun input is goud waard bij procesontwerp en testfases.

3. IT- en OT-samenwerking
   WMS, shuttle‑besturing, TMS en boordcomputers moeten samen één ecosysteem vormen. Dat vraagt nauwe samenwerking tussen IT en operationele techniek.

4. Kleine stappen, snelle leercycli
   Liever tien kleine optimalisaties met aantoonbaar effect dan één megaproject dat jaren duurt en nooit af voelt.

Veelvoorkomende valkuilen

Te veel focussen op hardware: een shuttle lost geen slechte processen op. Zonder goede data en logica krijg je vooral dure automatisering van inefficiëntie.

Geen aandacht voor change management: medewerkers moeten leren vertrouwen op AI‑voorstellen. Dat vraagt uitleg, training en tijd.

Vergeten koppeling met transport en klanten: Smart Mobility betekent ketendenken. Als je alleen het magazijn optimaliseert, blijft er veel potentieel liggen.

Conclusie: nu bouwen aan het slimme magazijn van morgen

Shuttles en moderne orderpicksystemen zijn een krachtig antwoord op groei, personeelsschaarste en krappe marges. Maar de echte voorsprong ontstaat wanneer je deze systemen combineert met AI voor vraagvoorspelling, dynamische slotting en slimme orderpicking, én ze verbindt met routeplanning en wagenparkbeheer.

Voor Nederlandse logistieke spelers – van gereedschapsleveranciers tot e‑fulfilmentcentra – is dit hét moment om te investeren. Wie nu begint met kleine, haalbare AI‑use‑cases in het magazijn, heeft over één tot drie jaar een duidelijke voorsprong in snelheid, betrouwbaarheid en kosten.

Wil je onderzoeken hoe jouw magazijn kan opschalen met shuttles, AI en Smart Mobility‑toepassingen? Breng je huidige processen en data in kaart, kies één concrete pilot en betrek je operatie vanaf dag één. De vraag is niet óf, maar hoe snel je de stap naar een slim, AI‑gestuurd magazijn durft te zetten.