Hoe Picnic’s mega-vers-dc AI-logistiek versnelt

In juni 2025 opende Picnic in Oberhausen het grootste vers-distributiecentrum voor online food in Europa. Het gaat niet alleen om schaal en beton. Achter die indrukwekkende vierkante meters schuilt precies het thema waar de Nederlandse transport- en logistieksector nu middenin zit: AI-gedreven smart mobility en magazijnautomatisering.

Terwijl de druk op marges, personeel en duurzaamheid blijft toenemen – zeker richting het drukke eindejaarsseizoen – laat Picnic zien hoe een nieuw type e-food warehouse eruit kan zien: sterk geautomatiseerd, datagedreven en ontworpen rondom de klantvraag. In deze blog kijken we niet zozeer naar het gebouw zelf, maar naar wat dit soort mega-dc’s betekenen voor AI in transport, logistiek en smart mobility in Nederland.

We vertalen de lessen van Oberhausen naar concrete kansen voor Nederlandse logistieke managers, warehouse-, transport- en supply chain professionals die nu keuzes moeten maken voor de komende 3 tot 5 jaar.

Van traditioneel dc naar AI-gedreven e-food warehouse

Een vers-dc voor online boodschappen is wezenlijk anders dan een traditioneel distributiecentrum voor non-food. De combinatie van korte houdbaarheid, hoge orderfrequentie en fijnmazige stadsdistributie dwingt tot een andere aanpak.

Wat typeert een modern e-food warehouse?

Kenmerken die we – afgaande op vergelijkbare projecten en Picnic’s bestaande operatie – bij Oberhausen mogen verwachten:

• Hoge mate van mechanisering en automatisering (shuttles, conveyors, sorteersystemen)
• Geavanceerde temperatuurzones (ambient, koel, vries) geïntegreerd in één proces
• Een IT-architectuur die real-time voorraden, bestellingen en ritplanning verbindt
• Vergaande inzet van data-analyse en AI-algoritmen voor vraagvoorspelling en capaciteit

Zo’n e-food warehouse functioneert niet als een geïsoleerde “doos”, maar als intelligent knooppunt in een netwerk van hubs, dark stores en bezorggebieden. Dat is precies waar onze serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” over gaat: verschillende schakels verbinden met behulp van data en AI.

Waarom AI hier onmisbaar is

Bij dagverse boodschappen zijn drie zaken cruciaal:

1. Versheid – zo kort mogelijk tussen inkoop en voordeur
2. Beschikbaarheid – “nee verkopen” is dodelijk voor klantloyaliteit
3. Efficiëntie – marges op food zijn dun, dus elke fout kost geld

Zonder AI en geavanceerde algoritmen wordt het bijna onmogelijk om:

• per wijk en tijdslot nauwkeurig de vraag te voorspellen;
• personeels- en machinecapaciteit slim over de dag te verdelen;
• de voorraad net niet te laag (out-of-stock) en net niet te hoog (verspilling) te houden;
• ritten dynamisch te plannen op basis van actuele orders, files en emissiezones.

Picnic’s mega-dc onderstreept dat groei in e-food niet meer los te zien is van AI-ondersteunde besluitvorming.

AI in het hart van het vers-dc: van inbound tot last mile

Laten we de keten langs lopen en bekijken waar AI in zo’n warehouse het verschil maakt – en hoe je dat als Nederlands bedrijf kunt vertalen naar je eigen operatie.

Inkoop en inbound: vraagvoorspelling als fundament

E-food draait op patronen. Het weer, vakanties, sportevenementen, salarisrondes: het beïnvloedt allemaal wat we bestellen. Picnic en vergelijkbare partijen gebruiken hiervoor predictive analytics:

• Historische orderdata per postcode, tijdslot en product
• Weersvoorspellingen (barbecueweer vs. stamppotweer)
• Feestdagen en regionale patronen (Carnaval, Sinterklaas, Ramadan)

Met machine learning-modellen kunnen ze per artikel en per regio voorspellen wat er de komende dagen nodig is. Dat levert voor ieder logistiek bedrijf concrete voordelen op:

• Minder derving bij versproducten
• Minder spoedbestellingen en ad-hoc transport
• Beter gebruik van dc-ruimte en koelcapaciteit

Tip voor Nederlandse logistiek managers: begin klein met AI-voorspellingen op een beperkte productgroep of één regio, en schaal op zodra het model betrouwbaar blijkt.

Magazijnautomatisering: slimme allocatie en picking

In een mega-dc zoals Oberhausen is fysieke automatisering vrijwel zeker gekoppeld aan AI-gestuurde beslissingen. Denk aan:

• Dynamische slotting: algoritmen bepalen op basis van vraag en looproutes waar producten moeten liggen (snellopers dichterbij, combinaties van producten in dezelfde zone).
• Orderpicken met batching en wave planning: het systeem bundelt orders slim per wijk, tijdslot en bezorgronde.
• Realtime herallocatie: als de vraag plots verschuift – bijvoorbeeld door een hittegolf – worden locaties en replenishment-routes automatisch geoptimaliseerd.

Voor Nederlandse warehouses, ook buiten de foodsector, zijn dit direct toepasbare concepten. Zelfs zonder dure robots kun je met AI-gestuurde WMS-functies:

• loopafstanden verkorten;
• picks per uur verhogen;
• fouten in orderpicking verminderen.

Koppeling met last mile: smart mobility in de praktijk

Waar Picnic echt het verschil maakt, is de hechte koppeling tussen dc-planning en last-mile-distributie. In een typisch Nederlands bezorgmodel draait het om kleine, elektrisch aangedreven voertuigen die door drukke binnensteden, 30 km/u-zones en milieuzones rijden.

AI speelt hier een sleutelrol:

• Dynamische routeplanning: ritten worden continu herberekend op basis van actuele verkeersinformatie, brugopeningen, wegwerkzaamheden en emissiezones.
• Capaciteitsplanning: koppeling tussen beschikbare bezorgbussen, chauffeurs, tijdsloten en werkelijke vraag.
• Tijdslot-optimalisatie: klanten zien alleen die tijdvakken die logistiek efficiënt zijn, terwijl de servicebeleving hoog blijft.

Dit sluit naadloos aan bij het thema Smart Mobility: voertuigen, dc’s en planningssystemen werken samen als één intelligent netwerk.

Wat Nederlandse logistieke bedrijven hiervan kunnen leren

Niet ieder bedrijf bouwt morgen het grootste e-food warehouse van Europa. Maar de onderliggende principes zijn schaalbaar – óók voor middelgrote Nederlandse logistieke dienstverleners, groothandels en vervoerders.

1. Denk in netwerken, niet in losse locaties

Oberhausen laat zien dat een centraal, hooggeautomatiseerd dc prima kan samenwerken met een netwerk van hubs en stadsdepots. Voor de Nederlandse markt betekent dit:

• Combineer één of enkele centrale dc’s met kleinere stads- of regioknopen.
• Gebruik AI om te bepalen waar je voorraad neerlegt en hoeveel.
• Laat vraagvoorspelling niet alleen inkoop aansturen, maar ook je transportplanning.

2. Begin met data, niet met robots

De verleiding is groot om direct in AMR’s, shuttles of AGV’s te investeren. Maar de ware kracht van een site als Oberhausen komt uit de data-laag:

• Zorg dat orders, voorraden, ritten en personeelsplanning in één dataplatform samenkomen.
• Maak rapportages over pickproductiviteit, bezettingsgraad, piekuren en foutpercentages.
• Gebruik die data om met eenvoudige AI-modellen je eerste voorspellingen te doen.

Robots zonder goede data zijn duur speelgoed; AI zonder perfecte mechanisering kan daarentegen al snel waarde leveren.

3. Richt AI in als continu verbeterproces

Een AI-model dat vandaag goed presteert, kan over een jaar verouderen door veranderend klantgedrag, nieuwe producten of aangepaste tijdvakken. Neem daarom een continue verbetercyclus op:

1. Formuleer een logistieke vraag (bijv. “Hoe verminderen we lege kilometers met 10%?”).
2. Verzamel en schon data (orders, ritgegevens, GPS, brandstof, laadtijden).
3. Bouw of implementeer een model (route-optimalisatie, forecast, workforce planning).
4. Test in één regio of één klantsegment.
5. Schaal uit en monitor maandelijks.

Met deze aanpak kun je stap voor stap richting het volwassenheidsniveau van een Picnic bewegen, zonder in één keer enorme risico’s te nemen.

Praktische AI-toepassingen die u nu al kunt inzetten

Om het concreet te maken, een aantal laag­drempelige AI-toepassingen die passen in de Nederlandse praktijk:

AI voor routeplanning en wagenparkbeheer

• Optimaliseer dagelijkse ritten van bakwagens, trailers of elektrische busjes.
• Houd rekening met venstertijden in binnensteden, laad- en lostijden, laadcapaciteit en rijtijden.
• Verminder lege kilometers en brandstofverbruik (of energieverbruik bij EV’s).

Vraagvoorspelling voor voorraad en capaciteit

• Voorspel per klant of regio het volume op dag- of uurniveau.
• Stem personeelsroosters in warehouse en crossdock daarop af.
• Minimaliseer spoedritten en overuren in piekperiodes (Black Friday, Sinterklaas, Kerst).

Magazijnautomatisering met slimme software

• AI-gestuurde slotting in uw WMS om locaties automatisch te optimaliseren.
• Automatische verdeling van orders over pickzones en -teams.
• Foutdetectie: afwijkende patronen in voorraadmutaties of retouren snel signaleren.

Deze toepassingen vragen niet meteen om een mega-investering zoals een nieuwe site in Oberhausen. Ze kunnen vaak bovenop bestaande systemen worden gebouwd of via gespecialiseerde oplossingen worden gekoppeld.

De strategische les van Oberhausen: durf toekomstgericht te ontwerpen

De opening van Picnic’s grootste vers-dc van Europa laat zien dat de markt niet stil staat. Waar enkele jaren geleden de discussie nog ging over “wel of geen robotisering”, gaat het nu over hoe ver je AI en smart mobility in je operatie durft te verankeren.

Voor Nederlandse bedrijven betekent dit:

• Neem bij elke strategische logistieke beslissing – nieuw dc, wagenparkvernieuwing, WMS/TMS-selectie – AI en datagedreven sturing expliciet mee in de businesscase.
• Ontwerp processen zo dat ze later eenvoudig uitgebreid kunnen worden met AI-functionaliteiten.
• Zie hubs, crossdocks, dc’s en voertuigen als onderdelen van één digitaal aangestuurde keten.

Wie dat nu al doet, kan straks profiteren van dezelfde schaalvoordelen en serviceniveaus waar Picnic op inzet.

Volgende stap: van inspiratie naar roadmap

De mega-investering in Oberhausen is een signaal: de toekomst van foodlogistiek is AI-gedreven, fijnmazig en duurzaam. Maar u hoeft geen Picnic te zijn om de voordelen van AI in uw transport en logistiek te benutten.

Belangrijkste inzichten op een rij:

• Moderne e-food warehouses tonen hoe AI, magazijnautomatisering en smart mobility onlosmakelijk met elkaar verbonden zijn.
• Data en voorspellende modellen vormen de basis voor betere beslissingen in inkoop, dc-operatie en last mile.
• Ook middelgrote Nederlandse bedrijven kunnen vandaag al starten met praktische AI-toepassingen voor routeplanning, vraagvoorspelling en warehouse-optimalisatie.

Bent u klaar om – net als Picnic met Oberhausen – uw logistieke netwerk toekomstbestendig in te richten? Dan is de logische volgende stap het opstellen van een concrete AI-roadmap voor transport en logistiek, afgestemd op uw klanten, uw netwerk en uw systemen.

Nu beginnen met kleine, slimme pilots betekent dat u over een paar jaar niet ingehaald hoeft te worden door de volgende “Oberhausen”, maar er zelf middenin staat.