Featured image for Slim automatiseren in bestaande warehouses met AI

Slim automatiseren in bestaande warehouses met AI

In heel Nederland worstelen logistieke dienstverleners met dezelfde vraag: hoe verduurzaam en automatiseer ik mijn bestaande warehouse, zonder alles plat te leggen of een volledig nieuw pand te bouwen? De locatie Heijen van een grote logistieke speler geldt in de sector vaak als testcase: een bestaand magazijn, diverse klanten, seizoenspieken, arbeidskrapte én de druk om sneller, foutloos en goedkoper te leveren.

Juist in 2025, met een krappe arbeidsmarkt, strengere ESG-eisen en veeleisende e-commerceklanten, is slim automatiseren geen nice-to-have meer, maar randvoorwaarde om concurrerend te blijven. In deze blog – onderdeel van de serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” – laten we zien hoe je AI en magazijnautomatisering strategisch inzet in bestaande warehouses.

We gebruiken Heijen als typevoorbeeld: geen futuristisch greenfield-project, maar een praktijkomgeving waar medewerkers zelf met ideeën komen en AI-oplossingen stap voor stap worden geïntegreerd.

1. De uitdaging: automatisering in een bestaand warehouse

Complexiteit in een bruineveld-omgeving

Een bestaand distributiecentrum in Nederland – of dat nu in Heijen, Venlo, Tilburg of de Randstad ligt – heeft te maken met:

Historische lay-out die niet is ontworpen voor robots of shuttles
Mix van klanten, orderprofielen en seizoenspieken
Legacy-systemen (WMS, ERP) met maatwerk
Beperkte ruimte om te verbouwen of uit te breiden

Automatiseren betekent dan zelden: alles eruit, alles nieuw. Het is eerder een puzzel van slimme ingrepen: ander looprouteontwerp, pick-to-light, autonome mobiele robots (AMR’s), AI-ondersteunde planning en geoptimaliseerde orderpicking.

De druk op het Nederlandse warehouse

Nederland is een logistieke hotspot, met corridors via Rotterdam, Schiphol en de grensregio’s. Dat brengt extra druk op warehouses:

Arbeidskrapte in de regio’s waar veel DC’s bij elkaar zitten
Strengere CO₂- en geluidsnormen, waardoor efficiency en minder ritten cruciaal zijn
Same-day / next-day beloftes die uit het buitenland concurreren met Nederlandse partijen

In deze context wordt een locatie als Heijen een proeftuin: hoe ver kun je gaan met automatisering en AI, zonder de operatie te verstoren? En vooral: hoe neem je je mensen daarin mee?

2. Van ‘project automatisering’ naar continu verbeteren met AI

Medewerkers als bron van innovatie

Een opvallende trend in veel Nederlandse warehouses: de beste ideeën komen niet meer uit het hoofdkantoor, maar van de vloer. Operators, teamleiders en planners zien dagelijks waar tijd en kwaliteit verloren gaan. Denk aan:

Handmatige controles die steeds weer terugkomen
Lange loopafstanden tussen populaire picklocaties
Onnodige wachttijden bij in- en outbound-docks

De kracht zit in het koppelen van die praktische kennis aan data en AI. Waar medewerkers knelpunten signaleren, kan AI patronen en oorzaken blootleggen. Zo ontstaat een continu verbeterproces in plaats van een eenmalig automatiseringsproject.

"AI is geen vervanging van kennis op de vloer, maar een versterker ervan."

AI als motor onder continu optimaliseren

In een bestaand warehouse kan AI onder meer worden ingezet voor:

Ordercluster- en routeplanning: automatisch de slimste pickroutes en batches bepalen
Voorraadoptimalisatie: voorspellen welke artikelen vooraan moeten liggen
Capaciteitsplanning: AI-modellen die shifts, mensen en machines balanceren
Kwaliteitscontrole: beeldherkenning om fouten en schade vroegtijdig te detecteren

Belangrijk is om klein te beginnen – bijvoorbeeld met één processtap – en vervolgens uit te breiden zodra de businesscase bewezen is.

3. Praktische AI-toepassingen in bestaande warehouses

3.1 Slimme orderpicking en looproutes

Eén van de grootste kostenposten in een warehouse is lopen. In een bestaand DC kun je met AI-ondersteunde optimalisatie vaak 10–30% loopkilometers besparen, zonder grote verbouwingen.

Mogelijke toepassingen:

AI-geoptimaliseerde slotting: het WMS (of een add-on) berekent op basis van orderhistorie welke SKU’s naast elkaar en dichter bij de expeditie moeten liggen.
Dynamische pickroutes: het systeem genereert voor elke ronde de kortste loopvolgorde, rekening houdend met actuele blokkades, drukke paden en prioritaire orders.
Multi-order picking met AI: in plaats van vaste ‘regels’ leert een model welke orders slim te combineren zijn om piektijden op te vangen.

Voorbeeld uit de praktijk: een warehouse in de regio Nijmegen combineerde AI-slotting met scanondersteunde pickregels en realiseerde in piekmaanden ruim 20% productiviteitswinst zonder extra FTE’s.

3.2 Autonome mobiele robots (AMR’s) in bestaande paden

Waar traditionele AGV’s vaak vaste routes en infrastructuur nodig hebben, zijn moderne AMR’s juist interessant voor bestaande warehouses:

Ze navigeren met sensoren en AI door de huidige gangpaden
Aanpassingen blijven beperkt tot markeringen, laadpunten en integratie met WMS
Je kunt klein starten (bijvoorbeeld 3–5 robots) in één zone

Typische inzet:

Transport van pallets of rolcontainers tussen inbound, opslag en outbound
‘Goods-to-person’-pickconcepten, waarbij AMR’s bakken of karren naar de picker brengen
Nachtshifts voor replenishment zonder extra personeel

Het succes hangt af van een goede change management-aanpak: medewerkers betrekken bij testen, feedback ophalen en robots positioneren als ondersteuning, niet als concurrent.

3.3 AI voor vraagvoorspelling en voorraadbeheer

Een andere hefboom voor bestaande warehouses is AI-gedreven demand forecasting. Zeker voor logistiek dienstverleners met veel verschillende klanten kan dit het verschil maken tussen chaos en controle in het hoogseizoen.

AI-modellen gebruiken onder andere:

Orderhistorie per klant en artikel
Seizoenspatronen (zoals Black Friday, sinterklaas, Kerst, vakanties)
Marketingcampagnes en promotiekalenders
Externe data zoals weer, economische indicatoren of feestdagen

Met betere voorspellingen kun je:

Voorraad slimmer spreiden over locaties
Tijdig tijdelijke opslagruimte of extra shifts plannen
Slotting aanpassen voor verwacht hardlopers

In de periode rond 11-2025 – met pieken door Black Friday, sinterklaas en kerstverkopen – is dit in Nederlandse warehouses cruciaal. Wie zijn vraagvoorspelling op orde heeft, kan foutloos opschalen zonder paniek.

3.4 AI-ondersteunde kwaliteits- en veiligheidsscans

Naast snelheid is kwaliteit en veiligheid een speerpunt in Nederlandse logistiek, mede door strenge Arbo- en veiligheidseisen.

Met computer vision en sensordata kun je bijvoorbeeld:

Palletbelading automatisch controleren op afwijkingen
Labels scannen en matchen met WMS-gegevens om mispicks te voorkomen
Onveilige situaties detecteren (obstakels in gangpaden, beschadigde stellingen)

Dit soort systemen zijn vaak modulair te installeren, bijvoorbeeld met camera’s boven conveyors of bij docks. Voor bestaande warehouses is dat een relatief laagdrempelige stap naar AI-ondersteunde kwaliteitsborging.

4. Stappenplan: van testcase naar schaalbare oplossing

Stap 1: Diagnose en datacheck

Begin met een nuchtere analyse van je huidige operatie:

Waar zit de meeste verspilling (lopen, wachten, fouten)?
Welke data heb je al (WMS-logs, scans, sensoren)?
Hoe betrouwbaar en compleet zijn die data?

Zonder minimale datakwaliteit wordt AI vooral een theoretische exercitie. Soms is de eerste stap dus: opruimen in je datahuishouding.

Stap 2: Kies één duidelijke use case

Focus op een concrete, voelbare verbetering, bijvoorbeeld:

15% minder loopkilometers in de pick
20% minder spoedzendingen door betere planning
30% minder voorraadverschillen door AI-voorspelling

Gebruik één zone of één klant als testcase, vergelijkbaar met hoe een locatie als Heijen fungeert binnen een grotere organisatie.

Stap 3: Co-creatie met de vloer

Betrek medewerkers vanaf dag één:

Werk met pilot-teams die de nieuwe oplossing testen
Laat operators feedback geven op dashboards en workflows
Beloon ideeën die leiden tot meetbare verbeteringen

Zo ontstaat eigenaarschap. In de praktijk zie je dan dat medewerkers zelf met nieuwe verbeterideeën komen, die je weer met AI kunt ondersteunen.

Stap 4: Integratie met bestaande systemen

In bestaande warehouses is integratie met WMS, TMS en ERP cruciaal.

Let op:

Heldere datastromen (één bron van waarheid voor voorraad en orders)
Realtime of near-realtime updates richting AI-modellen
Simpele, visuele interfaces voor de operatie (RF-scanners, tablets, dashboards)

Werk bij voorkeur met modulaire oplossingen die je stap voor stap kunt uitrollen en – als het niet werkt – ook weer kunt terugschalen.

Stap 5: Meten, bijsturen en uitrollen

AI-oplossingen leren over tijd. Plan daarom vanaf de start:

Duidelijke KPI’s (productiviteit, foutpercentage, doorlooptijd, CO₂)
Evaluatiemomenten (bijvoorbeeld na 4, 8 en 12 weken)
Een roadmap voor uitrol naar andere zones, klanten of locaties

Wat begint als een lokale testcase kan zo doorgroeien tot een landelijke standaard binnen je netwerk.

5. De rol van AI in het bredere Smart Mobility-ecosysteem

Magazijnautomatisering staat niet op zichzelf. In deze serie over AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility kijken we juist naar het totaalplaatje:

AI-ondersteunde routeplanning zorgt dat je outbound stromen optimaal aansluiten op de capaciteit van het warehouse.
Wagenparkbeheer en realtime ETA’s maken inbound en crossdock-processen voorspelbaar.
Vraagvoorspelling koppelt supply chain, warehouse én transport aan elkaar.

Een locatie als Heijen wordt dan niet alleen een geautomatiseerd warehouse, maar een slim knooppunt in een data-gedreven logistiek netwerk. AI verbindt de schakel magazijn met planning en transport, zodat de hele keten sneller, groener en betrouwbaarder wordt.

Conclusie: van worsteling naar voorsprong

Automatisering in bestaande warehouses voelt vaak als een worsteling: beperkte ruimte, legacy-systemen, operationele druk. Maar juist locaties als Heijen laten zien dat een stapsgewijze aanpak met AI en betrokken medewerkers die worsteling kan ombuigen in een concurrentievoordeel.

De kern:

Begin bij de vloer en gebruik AI om praktijkkennis te versterken
Kies één duidelijke use case als testcase en schaal daarna op
Koppel magazijnautomatisering aan routeplanning, vraagvoorspelling en wagenparkbeheer voor échte Smart Mobility

Wie nu investeert in slim automatiseren, staat niet alleen sterker in het komende piekseizoen, maar bouwt aan een toekomstbestendige positie in de Nederlandse logistieke keten.

Wil je volgende stappen zetten in AI voor jouw warehouse of netwerk? Start met een kleinschalige pilot, meet het effect en gebruik die inzichten om jouw eigen “Heijen” te creëren: een proeftuin die de rest van de organisatie vooruit trekt.