Hoe maak je een gecentraliseerd dc, zoals dat van JBT Marel in Eindhoven, echt slim? Ontdek hoe AI sparepartslogistiek en smart mobility in Nederland versnelt.
Hoe AI sparepartslogistiek in Eindhoven slimmer maakt
De beslissing van JBT Marel om de sparepartslogistiek te centraliseren in een distributiecentrum (dc) in Eindhoven lijkt op het eerste gezicht misschien een klassiek vastgoed- en warehouseverhaal. Maar achter zo’n centralisatie gaat iets veel groters schuil: een fundamentele omslag naar data-gedreven, AI-gestuurde logistiek.
In een tijd waarin Nederlandse maakbedrijven, logistieke dienstverleners en transporteurs te maken hebben met krapte op de arbeidsmarkt, stijgende kosten en veeleisende klanten, wordt slim omgaan met reservedelen (spare parts) een strategisch wapen. Stilstand van machines kost immers direct geld. Juist daar kan kunstmatige intelligentie (AI) het verschil maken.
In deze blog – onderdeel van de serie AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility – zoomen we in op wat een centralisatie zoals bij JBT Marel betekent, welke rol AI kan spelen in zo’n dc in Eindhoven, en hoe je zelf stappen zet richting smart sparepartslogistiek.
Waarom centralisatie van sparepartslogistiek loont
Centralisatie van spareparts in Ă©Ă©n dc, zoals in Eindhoven, is geen doel op zich maar een middel. De belangrijkste voordelen:
- Hogere servicegraad: meer onderdelen direct uit voorraad leverbaar
- Lagere voorraadrisico’s: minder veroudering en afschrijving
- Betere grip op kosten: schaalvoordelen in inkoop, opslag en transport
- Meer dataconsistentie: alle order-, voorraad- en machinegegevens komen samen
De spareparts-uitdaging in de praktijk
Sparepartslogistiek is complexer dan veel reguliere e-fulfilment:
- Tienduizenden artikelvarianten
- Onvoorspelbare vraag (storingen, preventief onderhoud, retrofitprojecten)
- Hoge beschikbaarheidseisen (SLA’s, 24/7 service)
- Mondiale klantenbasis met strakke cut-off times
Zonder slimme ondersteuning leidt dat Ăłf tot te veel voorraad en hoge kosten, Ăłf tot te veel backorders en ontevreden klanten. Dat spanningsveld is precies waar AI en advanced analytics hun kracht laten zien.
Van traditioneel dc naar AI-gedreven spareparts hub
Een modern dc voor spare parts – zoals dat in Eindhoven – is in essentie een dataknooppunt. Niet alleen dozen verplaatsen, maar continu beslissen: wat, waar, wanneer en hoe snel?
Waar komt de data vandaan?
AI-algoritmen voeden zich met data uit onder meer:
- ERP- en WMS-systemen (voorraadstanden, orderstromen)
- Service- en onderhoudssystemen (storingsmeldingen, SLA’s, geplande stops)
- IoT-sensoren in machines bij klanten (vibratie, temperatuur, draaiuren)
- Transportmanagementsystemen (TMS) en real-time track & trace
Door deze bronnen te combineren ontstaat een rijk beeld van vraagpatronen, risico’s en urgenties.
Drie kernrollen van AI in een spareparts-dc
-
Vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie
AI-modellen voorspellen op basis van historische vraag, condities in het veld en seizoenspatronen welke onderdelen waar en wanneer nodig zullen zijn. -
Slimme order- & prioriteitsbeslissingen
Een spoedorder voor een productielijn die dreigt stil te vallen krijgt automatisch voorrang boven een routine-aanvulling. -
Dynamische transportkeuze
AI vergelijkt kosten, COâ‚‚-uitstoot en levertijd van verschillende vervoerders en modaliteiten en kiest de beste optie per zending.
Het resultaat: hogere first time fill rate, kortere doorlooptijden en betere klanttevredenheid – precies wat JBT Marel met een gecentraliseerde aanpak kan benutten.
AI-toepassingen die een dc in Eindhoven direct slimmer maken
Laten we een niveau dieper gaan en kijken naar concrete AI-toepassingen die passen bij een gecentraliseerd spareparts dc in Nederland.
1. Predictive spareparts planning
Bij predictieve planning gaat het niet alleen om “hoeveel hebben we vorig jaar verkocht”, maar om het koppelen van:
- Machine-configuraties bij klanten
- Draaiuren en belasting (uit IoT-data)
- Historiek van storingen en vervangingen
- Omgevingsfactoren (vocht, temperatuur, producttype)
AI-modellen herkennen patronen die menselijk planners niet zien. Zo wordt zichtbaar dat een bepaald lager in Noord-Duitsland gemiddeld zes maanden eerder slijt dan in Nederland, of dat een specifieke lijn bij een grote klant tegen het einde van het jaar structureel onderhoud vraagt.
Resultaat:
- Betere plaatsing van voorraad in Eindhoven (en eventueel regionale hubs)
- Minder noodzendingen per vliegtuig
- Hogere beschikbaarheid zonder het magazijn “vol te zetten”
2. Slimme slotting en magazijninrichting
In een dc met tienduizenden spare parts is looproute pure euro’s. AI kan continu analyseren:
- Waar liggen de snelste draaiers?
- Welke artikelen worden vaak samen besteld?
- Welke paden veroorzaken filevorming of wachttijd bij pickstations?
Op basis daarvan optimaliseert het systeem automatisch de locatie van voorraad (slotting). Seizoenspieken of nieuwe productintroducties worden meegenomen, zonder dat een warehousemanager alles handmatig hoeft te hertekenen.
Dit is extra krachtig in combinatie met magazijnautomatisering (shuttles, AMR’s, pick-to-light): AI stuurt dan óók de robots aan om de meest efficiënte routes te rijden.
3. AI in orderverwerking en customer service
Sparepartsorders komen vaak binnen via serviceportals, EDI, telefonisch of zelfs nog via e-mail. AI kan hier drie dingen doen:
-
Orderinterpretatie en validatie
NLP-modellen lezen vrije tekst in e-mails (“Hallo, ik heb dringend onderdeel X nodig voor lijn 3 in Veghel”), koppelen dit aan het juiste artikelnummer en klantconfiguratie en zetten er een geldige order van in het systeem. -
Automatische levertijdcommunicatie
Op basis van actuele voorraad, cut-off times en vervoerdersprestatie berekent AI direct een realistische levertijd en communiceert deze terug. -
Proactieve adviesfunctie
Als een onderdeel vaak samen met een set ringetjes of pakkingen wordt vervangen, kan het systeem die automatisch meeadviseren. Dat verhoogt de first time fix rate bij de monteur.
4. Smart Mobility: koppeling met transport en field service
Binnen de serie AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility is vooral de koppeling tussen magazijn, transport en buitendienst cruciaal.
In een scenario zoals bij JBT Marel in Eindhoven kan AI:
- Routes voor spoedleveringen optimaliseren: combinatie van koeriers, nachtritten, pick-up lockers of microhubs dicht bij klantlocaties.
- Field service en logistiek integreren: een monteur in Zwolle krijgt niet alleen zijn werkbon op de tablet, maar AI zorgt dat de juiste onderdelen al in zijn servicebus liggen – of net op tijd in een pick-up point arriveren.
- Multimodaal plannen: voor internationale klanten kiest het systeem automatisch tussen weg, lucht, spoor of zee, met een duidelijke afweging tussen kosten, tijd en duurzaamheid.
Zo verschuift sparepartslogistiek van “reactief dozen schuiven” naar proactieve smart mobility.
Stappenplan: van klassiek dc naar AI-gedreven sparepartslogistiek
Veel Nederlandse bedrijven herkennen de voordelen, maar worstelen met de vraag: waar begin je? Onderstaand stappenplan helpt om gestructureerd richting een AI-gedreven dc te groeien.
Stap 1: Centraliseer data, niet alleen dozen
Centralisatie zoals in Eindhoven is een mooie stap, maar de echte winst komt als je ook de informatie centraliseert:
- Eén waarheid voor artikeldata en BOM’s
- Integratie van ERP, WMS, TMS en service- / onderhoudssystemen
- Gestandaardiseerde datadefinities en -kwaliteit
Zonder goede data blijft AI een proefballon.
Stap 2: Start klein met een duidelijke businesscase
Kies een afgebakend domein, bijvoorbeeld:
- AI-gestuurde vraagvoorspelling voor de top 500 kritieke spare parts
- Optimalisatie van magazijnslotting voor Ă©Ă©n zone
- Predictieve planning voor een groep sleutelklanten
Meet vooraf en achteraf KPI’s als servicegraad, voorraadwaarde, spoedzendingen en doorlooptijd.
Stap 3: Combineer AI met proces- en organisatieverandering
AI-projecten mislukken vaak als alleen de technologie verandert. Denk ook aan:
- Nieuwe rollen, zoals data-analist spare parts of AI-product owner logistiek
- Training van planners, warehousemedewerkers en servicecoördinatoren
- Heldere spelregels: wanneer volg je het AI-advies, en wanneer mag je afwijken?
Stap 4: Schaal op naar een geĂŻntegreerd smart mobility netwerk
Als de eerste use cases succesvol zijn, kun je uitbreiden naar:
- Integratie met vervoerders, field service en klantenportalen
- Regionale hubs of consignment stock bij grote klanten, gevoed door AI-planning
- Real-time dashboards voor management met scenario-analyses (what-if)
Zo bouw je stap voor stap aan een end-to-end AI-gestuurde keten rondom spare parts.
KPI’s: hoe meet je het succes van AI in sparepartslogistiek?
Om interne draagvlak te behouden en nieuwe investeringen te rechtvaardigen, zijn meetbare resultaten essentieel. Enkele kern-KPI’s:
- Service level / fill rate: percentage bestellingen direct uit voorraad
- Machine uptime bij klanten: minder stilstand door betere beschikbaarheid
- Voorraadomloopsnelheid en dode voorraad
- Aantal spoedzendingen en hun aandeel in totale transportkosten
- Doorlooptijd order-to-delivery voor verschillende prioriteitsklassen
- COâ‚‚-uitstoot per zending (belangrijk binnen Nederlandse duurzaamheidsdoelen)
AI maakt het mogelijk om deze KPI’s niet alleen te meten, maar ook direct te beïnvloeden via geautomatiseerde beslissingen.
Conclusie: Eindhoven als blauwdruk voor smart sparepartslogistiek
De centralisatie van de sparepartslogistiek van JBT Marel in een dc in Eindhoven past perfect in een bredere ontwikkeling in Nederland: logistieke knooppunten transformeren naar slimme, AI-gestuurde hubs. Zeker in een hightechregio als Brainport Eindhoven ligt de lat hoog.
Door centralisatie te combineren met AI voor vraagvoorspelling, magazijnoptimalisatie, slimme orderverwerking en smart mobility in transport, verandert sparepartslogistiek van kostenpost in concurrentievoordeel. Bedrijven realiseren hogere servicegraden, lagere kosten en een duurzamere operatie.
De vraag is niet langer Ăłf AI een rol gaat spelen in jouw spareparts- en transportlogistiek, maar hoe snel je die rol vormgeeft. Welke eerste use case in jouw dc leent zich om nu mee te starten, zodat jouw organisatie klaar is voor de volgende stap in AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility?