Hoe automatische trucks het magazijn radicaal veranderen

In Belgische magazijnen van Yusen rijden inmiddels volledig automatische trucks al het interne transport. Geen menselijke heftruckchauffeurs meer voor palletvervoer, maar zelfrijdende voertuigen die 24/7 draaien, gestuurd door slimme software en kunstmatige intelligentie.

Deze ontwikkeling staat niet op zichzelf. Ook in Nederland zoeken logistieke dienstverleners en verladers naar manieren om met AI, smart mobility en magazijnautomatisering om te gaan met personeelstekorten, stijgende kosten en steeds hogere klantverwachtingen. Nu we richting de drukke eindejaarsperiode van 2025 gaan, voelen veel logistieke managers opnieuw hoe kwetsbaar hun operatie is als de inzet van mensen de bottleneck blijft.

In deze blog kijken we aan de hand van het voorbeeld van automatische trucks bij Yusen hoe intern transport volledig geautomatiseerd kan worden – en wat Nederlandse logistieke partijen daarvan kunnen leren. We koppelen dit concreet aan AI-toepassingen, businesscases en stappenplannen, zodat je na het lezen precies weet welke volgende stap past bij jouw organisatie.

Van heftruck naar AI-gestuurde truck: wat is er echt veranderd?

Het idee van onbemande voertuigen in het magazijn is niet nieuw. Al jaren rijden er AGV’s (Automated Guided Vehicles) rond op vaste routes. Het verschil met de generatie automatische trucks die Yusen en andere koplopers nu inzetten, zit in drie punten:

1. Slimmer – voertuigen gebruiken AI-algoritmes, sensoren en 3D-omgevingsherkenning in plaats van vaste lijnen of magnetstrips.
2. Flexibeler – routes worden dynamisch aangepast op basis van actuele situatie, prioriteiten en verstoringen.
3. Integreerbaar – koppeling met WMS, ERP en soms TMS zorgt dat intern transport onderdeel wordt van een geïntegreerde, datagedreven supply chain.

Waar vroeger de heftruckchauffeur continu moest beslissen welke pallet hij eerst oppakt, neemt nu een AI-gestuurd vlootbeheerplatform die beslissingen over op basis van realtime data: orderprioriteit, laadtijd, wachttijd bij docks, congestie in gangpaden, batterijstatus, enzovoort.

Waarom automatische trucks juist nu interessant zijn

1. Structureel personeelstekort in logistiek

Nederlandse distributiecentra draaien al jaren op maximale capaciteit, terwijl het steeds lastiger wordt om voldoende, gekwalificeerde heftruckchauffeurs te vinden en vast te houden. Zeker in piekperiodes – Black Friday, Sinterklaas, kerst – lopen de kosten voor uitzendkrachten en overwerk snel op.

Automatische trucks:

• nemen repetitieve transporttaken over (pallet-inbound, replenishment, pendelritten),
• maken de operatie minder afhankelijk van schaarse mensen,
• laten operators zich focussen op waardevoller werk (controle, uitzonderingen, klantafspraken).

2. Kosten en voorspelbaarheid

Een heftruck rijden lijkt simpel, maar is kostbaar: loonkosten, ziekteverzuim, schades, variabele productiviteit. Een goed ingerichte vloot van automatische trucks kan:

• de kostprijs per palletbeweging inzichtelijk en voorspelbaar maken,
• 24/7 draaien zonder ploegentoeslag,
• schades aan stellingen en goederen drastisch terugbrengen.

Juist in een tijd van stijgende loonkosten en energieprijzen willen logistieke dienstverleners hun marges beschermen. AI-gestuurde interne transportoplossingen zijn dan geen ‘nice to have’ meer, maar een serieuze strategische hefboom.

3. Veiligheid en compliance

Veiligheid blijft een gevoelig punt in elk magazijn. Bijna elk bedrijf kent wel incidenten met heftrucks, aanrijdingen of bijna-ongevallen.

Automatische trucks zijn uitgerust met:

• 360°-sensoren en laserscanners,
• snelheidsbegrenzing en noodstops,
• slimme software die drukke zones vermijdt of vertraagt.

Dat maakt het eenvoudiger om te voldoen aan Arbo-eisen en interne veiligheidsrichtlijnen, én het verbetert het imago richting opdrachtgevers en medewerkers.

Hoe AI automatische trucks slim maakt

Automatiseren zonder intelligentie levert een star systeem op. De échte winst ontstaat als je AI verweeft in je intern transport en breder in je smart mobility-strategie.

Realtime beslissingen op basis van data

Een modern systeem voor automatische trucks verzamelt continu data over:

• locatie en status van elk voertuig,
• orderstroom (WMS- en ERP-data),
• tijdsvensters bij docks en expeditie,
• congestie in gangpaden en kruisingen.

AI-algoritmes gebruiken die data om de optimale taakverdeling en routeplanning te berekenen. Voorbeelden:

• Het systeem stuurt de dichtstbijzijnde vrije truck naar een urgente order.
• Trucks vermijden tijdelijk een druk gangpad en kiezen een omweg.
• De software balanceert automatisch tussen replenishment en outbound, afhankelijk van piekbelasting.

Zo wordt intern transport onderdeel van dezelfde datagedreven besluitvorming die we al kennen van AI-routeplanning op de weg en slim wagenparkbeheer.

Voorspellend in plaats van reactief

Naast realtime optimalisatie kan AI ook voorspellen:

• verwachte pieken in palletbewegingen (bijvoorbeeld maandag-inbound na weekendorders),
• benodigde vlootcapaciteit per uur,
• het beste onderhoudsmoment om stilstand te voorkomen.

Door historische data te koppelen aan seizoenspatronen, promotiekalenders en vervoersdata ontstaat een steeds beter voorspellend model. Daarmee kun je bijvoorbeeld:

• de batterijplanning optimaliseren,
• tijdelijk extra voertuigen activeren of juist uitzetten,
• medewerkers slimmer inroosteren rondom de automatische vloot.

Samenwerking mens – machine

AI maakt het ook mogelijk om mens en machine beter te laten samenwerken.

• Operators krijgen via scherm of handheld direct inzicht in wachttijden en status van trucks.
• Uitzonderingen (beschadigde pallet, fout label) worden automatisch naar een medewerker gerouteerd.
• Het systeem leert van handmatige interventies en past de logica daarop aan.

In plaats van ‘robots nemen werk over’ verschuift het werk naar coördinatie, kwaliteitscontrole en procesverbetering.

Wat Nederlandse logistieke bedrijven kunnen leren van Yusen

We kennen de exacte details van het Yusen-project niet, maar uit soortgelijke implementaties bij 3PL’s en retailers zijn duidelijke lessen te trekken voor de Nederlandse markt.

1. Begin bij de procesarchitectuur, niet bij de technologie

Een van de grootste valkuilen is starten met de vraag: welke robottrucks kopen we? De betere vraag is:

Welke interne goederenstromen lenen zich het best voor automatische trucks, en hoe ziet de ideale procesflow eruit?

In de praktijk zijn dit vaak:

• pendeltransport tussen inbound en bulkopslag,
• replenishment van picklocaties,
• transport tussen productiezones en magazijn,
• standaard pendelritten naar docks.

Door eerst de processen te standaardiseren, looproutes te vereenvoudigen en bottlenecks te elimineren, vergroot je de kans op een rendabele automatisering.

2. Bouw een gefaseerde businesscase

Volledige automatisering van al het intern transport – zoals bij Yusen – is voor veel Nederlandse bedrijven nog een stip op de horizon. Een gefaseerde aanpak helpt om risico’s te beperken:

1. Pilotzone – bijvoorbeeld één hal, één proces (replenishment), beperkte vloot.
2. Opschaling – extra gangpaden, meer trucks, koppeling met meer systemen.
3. Integratie – AI-gestuurde planning over interne trucks, handmatige trucks en eventueel AMR’s (autonome mobiele robots).

Per fase stuur je op:

• ROI (bespaarde FTE-uren, minder schade, kortere doorlooptijd),
• operationele KPI’s (betrouwbaarheid, storingsfrequentie),
• medewerkerstevredenheid (acceptatie en werkdruk).

3. Vergeet change management niet

Automatische trucks veranderen het werk in het magazijn fundamenteel.

• Heftruckchauffeurs worden operators, fleet supervisors of procescoördinatoren.
• Teamleiders moeten nieuwe dashboards en data leren lezen.
• IT en operations moeten nauwer samenwerken rond updates en storingen.

Succesvolle projecten investeren daarom in:

• training en omscholing,
• heldere communicatie over ‘waarom’ en ‘wat betekent dit voor jou’,
• het actief betrekken van medewerkers bij inrichting en verbeteringen.

Praktische stappen: hoe begin je met automatische trucks en AI?

Sta je aan het begin van een automatiseringstraject voor intern transport? Gebruik dan deze concrete stappen als leidraad.

Stap 1: Maak je interne transportstromen zichtbaar

• Meet een paar weken lang alle palletbewegingen.
• Breng routes, afstanden en wachttijden in kaart.
• Identificeer ‘no-brainer’-taken: repetitief, voorspelbaar, weinig varianten.

Hiermee leg je de basis voor een feitelijke businesscase in plaats van een gevoel.

Stap 2: Bepaal je AI- en smart mobility-strategie

Automatische trucks staan niet op zichzelf. Koppel ze aan je bredere visie op AI in transport & logistiek:

• Hoe sluit intern transport aan op je TMS en externe transportplanning?
• Wil je in de toekomst ook autonome voertuigen op je buitenterrein inzetten?
• Welke data wil je organisatie centraal verzamelen en analyseren?

Zo voorkom je eilandoplossingen en bouw je stap voor stap aan een geïntegreerde, slimme logistieke keten.

Stap 3: Kies het juiste ecosysteem van partners

In plaats van één leverancier alles te laten bepalen, loont het om te kijken naar een ecosysteem:

• leverancier van automatische trucks / AGV’s,
• softwarepartner voor AI-vlootbeheer en integraties,
• implementatiepartner met magazijnkennis,
• interne IT en data-experts.

Belangrijke selectiecriteria:

• bewezen cases in vergelijkbare Nederlandse of Belgische magazijnen,
• open interfaces voor koppeling met jouw WMS/ERP,
• schaalbaarheid: kunnen extra voertuigen en functionaliteiten eenvoudig worden toegevoegd?

Stap 4: Start klein, meet veel, schaal slim op

Begin met een beheersbare scope en stel vooraf duidelijke KPI’s vast, zoals:

• aantal palletbewegingen per uur per truck,
• daling van schades,
• reductie van inzet handmatige heftrucks.

Gebruik de data uit de pilot om je AI-modellen te finetunen en de businesscase voor verdere uitrol te versterken.

De rol van automatische trucks in Smart Mobility 2.0

Binnen de serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” past interne transportautomatisering naadloos naast onderwerpen als routeoptimalisatie, slim wagenparkbeheer en vraagvoorspelling.

Waar smart mobility buiten de poort draait om:

• minder lege kilometers,
• lagere CO₂-uitstoot,
• betere routeplanning,

richt interne smart mobility zich op:

• minder onnodige ritjes met heftrucks,
• kortere doorlooptijden in het magazijn,
• veiliger en voorspelbaarder goederenvervoer tussen opslag, productie en docks.

In beide gevallen speelt AI de sleutelrol: data verzamelen, verbanden leggen die mensen niet zien, en continu optimaliseren.

Conclusie: van experiment naar nieuwe standaard

Het voorbeeld van Yusen, waar automatische trucks al het interne transport afhandelen, laat zien waar we naartoe gaan: een magazijn waarin AI-gestuurde voertuigen, systemen en mensen naadloos samenwerken. Voor Nederlandse logistieke bedrijven is dit geen sciencefiction meer, maar een realistisch toekomstbeeld voor de komende jaren.

De belangrijkste stappen zijn:

• maak je huidige goederenstromen inzichtelijk,
• kies een gefaseerde aanpak met duidelijke businesscase,
• veranker AI en data in je besluitvorming,
• investeer in de mensen die met de technologie gaan werken.

Wie nu begint, heeft over een paar jaar een volwassen, schaalbare en concurrerende operatie – klaar voor de volgende golf in smart mobility, waarin interne en externe logistiek steeds meer één intelligent netwerk vormen.

Wil je verkennen wat automatische trucks en AI concreet voor jouw magazijn kunnen betekenen? Dan is dit hét moment om je processen onder de loep te nemen en de eerste, goed doordachte pilot te starten.