Wat Einride ons leert over autonome trucks en AI-logistiek

Op 16-09-2025 reed in de haven van Antwerpen-Brugge de eerste volledig autonome, elektrische zware vrachtwagen op een openbare weg in België. Geen cabine, geen chauffeur – wél een Control Tower en een AI-gestuurde Autonomous Drive Stack. Deze demonstratie van Einride is veel meer dan een eenmalige stunt: het is een concreet voorproefje van hoe AI en autonome trucks de transport- en logistieksector in de Benelux de komende jaren gaan veranderen.

Voor Nederlandse vervoerders, verladers en logistieke dienstverleners komt dit precies op het moment dat de druk historisch hoog is: tekort aan chauffeurs, strengere CO₂-doelen, overvolle wegen en klanten die snellere én betrouwbaardere leveringen verwachten. In deze blog – onderdeel van de serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” – kijken we wat deze wereldprimeur betekent, welke rol AI speelt en vooral: wat u daar vandaag al mee kunt in uw eigen operatie.

1. De case Einride: meer dan een technologische demo

De demo van Einride in Antwerpen was de eerste keer dat een zware autonome vrachtwagen (level 4) officieel onder Belgisch regelgevend kader op een openbare weg reed. Belangrijke elementen:

• Volledig elektrisch voertuig, speciaal ontworpen voor autonoom rijden
• Geen cabine, geen chauffeur aan boord
• Aangestuurd door de Einride Driver (Autonomous Drive Stack)
• Centrale Control Tower voor real-time monitoring en vlootbeheer
• Uitgevoerd tijdens de “Port of the Future – Autonomous Mobility Summit” met steun van de Europese Commissie

De reacties van betrokken partijen laten zien dat dit geen losstaand experiment is, maar past in een bredere strategie rond slimme, duurzame mobiliteit:

“Met deze eerste autonome vrachtwagen in België demonstreren we hoe innovatie en regelgeving hand in hand kunnen gaan voor veiligere, efficiëntere en duurzamere logistiek,” aldus Henrik Green, CTO bij Einride.

Voor Nederlandse bedrijven is vooral interessant dat deze pilot plaatsvindt in een havenomgeving die sterk lijkt op Rotterdam, Moerdijk of Vlissingen: veel gesloten gebied, vaste routes tussen terminals en een hoge druk op veiligheid en efficiëntie. Precies de omgeving waar AI-gestuurde autonome logistiek het snelst rendabel kan worden.

2. Hoe AI autonome vrachtwagens mogelijk maakt

Autonome trucks zijn in de kern geen hardware-verhaal, maar een software- en data-verhaal. De truck is één groot rijdend IoT-platform; de intelligentie zit in de AI-laag eromheen.

2.1 De Autonomous Drive Stack

De Autonomous Drive Stack van Einride is te vergelijken met een brein dat continu waarneemt, beslist en leert. Typische AI-componenten:

• Perceptie: camera’s, radar, lidar en sensoren detecteren voertuigen, voetgangers, containers, obstakels en verkeersborden. AI-modellen vertalen ruwe sensordata naar een begrip van de omgeving.
• Lokalisatie & mapping: met SLAM-algoritmes en HD-maps weet de truck tot op centimeters nauwkeurig waar hij zich bevindt, ook in complexe havenomgevingen.
• Planning & control: AI-planners bepalen optimale rijpaden, snelheden en manoeuvres, rekening houdend met verkeersregels, veiligheid en doorstroming.
• Self-learning: data van elke rit wordt gebruikt om modellen te verbeteren – niet alleen voor één truck, maar voor de hele vloot.

2.2 De rol van de Control Tower

De Control Tower is het centrale zenuwstelsel van de autonome vloot. Hier komen AI voor vlootbeheer en klassieke transportplanning samen:

• Realtime overzicht van voertuigposities, batterijstatus, ETA’s en incidenten
• AI-gestuurde toewijzing van ritten, laadmomenten en onderhoud
• Mogelijkheid tot remote assist: een operator kan ingrijpen bij uitzonderlijke situaties

Voor Nederlandse logistieke spelers is dit herkenbaar: veel bedrijven hebben al een TMS en soms een control tower. Het verschil is dat AI niet alleen rapporteert, maar zelf beslissingen neemt en acties uitvoert. De stap van “monitoren” naar “autonoom aansturen” is precies waar smart mobility om draait.

3. Wat betekent dit concreet voor Nederlandse transport en logistiek?

Autonome vrachtwagens zoals die van Einride zijn nog niet morgen massaal op de A15 te zien. Maar de bouwstenen van deze technologie zijn nu al inzetbaar in Nederlandse operaties.

3.1 Gesloten gebieden: havens, terminals, industrieterreinen

De eerste logische stap zijn gecontroleerde omgevingen:

• Haventerreinen (Rotterdam, Amsterdam, Groningen)
• Grootschalige DC-clusters (bijvoorbeeld Venlo, Waalwijk, Tilburg)
• Industrieterreinen met vaste pendelritten tussen fabrieken en warehouses

Hier kunt u denken aan:

• Autonome yard trucks voor trailer-shunting
• Autonome pendelshuttles tussen twee vaste punten
• Automatisch laden en lossen geïntegreerd met WMS/TMS

Voordelen voor Nederlandse partijen:

• Minder afhankelijkheid van schaars personeel op onregelmatige tijden
• Hogere voorspelbaarheid van doorlooptijden op het terrein
• Verbeterde veiligheid door voorspelbaar rijgedrag en 360° monitoring

3.2 AI als tussenstap: slimmer wagenparkbeheer

Zelfs zonder volledig autonome trucks kunt u vandaag al profiteren van AI in wagenparkbeheer:

• Routeoptimalisatie met AI: dynamische routes op basis van verkeersdata, tijdvensters, laadinfra en CO₂-doelen
• Voorspellend onderhoud: AI-modellen voorspellen wanneer voertuigen onderhoud nodig hebben, zodat u stilstand voorkomt
• Vraagvoorspelling: betere inzet van capaciteit door koppeling van orderdata, seizoenspatronen en externe factoren (bijv. weer, acties, piekperiodes zoals Sinterklaas en Kerst)

Deze toepassingen vormen een natuurlijke opstap naar latere integratie van autonome voertuigen: de data, systemen en processen zijn dan al AI-ready.

4. Veiligheid, regelgeving en acceptatie: de grote drie vragen

Iedere discussie over autonome trucks draait vroeg of laat om drie thema’s: veiligheid, wetgeving en maatschappelijke acceptatie.

4.1 Veiligheid: AI rijdt anders dan een mens

Autonome voertuigen worden ontworpen om:

• continu 360° zicht te houden
• nooit moe, afgeleid of geïrriteerd te zijn
• consequent te rijden volgens vooraf vastgelegde veiligheidsregels

Toch is de perceptie vaak: “Is het wel veilig genoeg?” In Antwerpen is dit opgelost door:

• een helder regelgevend kader
• duidelijke afbakening van het gebied en de use case
• intensieve samenwerking tussen overheid, havenautoriteit en technologiepartner

Nederland kan hier direct op voortbouwen. De lessen uit Belgische en andere Europese pilots helpen om praktische richtlijnen te ontwikkelen voor testen in Nederlandse havens en logistieke hotspots.

4.2 Regelgeving: van experiment naar schaal

De Belgische goedkeuring van de eerste level 4-truck laat zien dat wetgeving mee kan bewegen. Voor Nederland betekent dit:

• gebruikmaken van bestaande experimenteerregelingen rond autonoom vervoer
• starten in semi-afgesloten gebieden waar de risico’s beheersbaar zijn
• vanaf dag één data verzamelen om de dialoog met toezichthouders te voeden

Wie nu begint met kleine pilots, heeft straks een enorme voorsprong wanneer regelgeving opschaalt naar bredere inzet.

4.3 Human factor: nieuwe rollen in de keten

Autonomie betekent niet: mensen verdwijnen. Het betekent: rollen veranderen.

Nieuwe functies die we in de praktijk gaan zien:

• Remote operators die meerdere autonome voertuigen tegelijk kunnen ondersteunen
• AI-fleet managers die met behulp van AI-dashboards scenario’s doorrekenen en beslissingen nemen
• Data- en procesanalisten die logistieke data vertalen naar concrete verbeteringen

Voor Nederlandse bedrijven is dit hét moment om:

• interne teams voor data & digital logistics op te bouwen
• opleidingsprogramma’s te starten rond AI, data en autonome systemen

5. Actionable stappen: hoe u zich nu voorbereidt

De stap van een nieuwsbericht over Einride naar concrete impact in uw eigen organisatie hoeft niet groot te zijn. Vijf praktische stappen voor de komende 6–12 maanden:

5.1 Maak een AI-roadmap voor uw logistiek

Breng in kaart:

• Waar zitten de grootste knelpunten (kosten, doorlooptijd, betrouwbaarheid, personeel)?
• Welke processen zijn het meest geschikt voor automatisering en AI (planning, dockmanagement, yard, linehaul)?
• Welke data heeft u al, en welke mist u nog?

Koppel hieraan een fasering: van data-opbouw en pilots tot mogelijke autonome toepassingen op termijn.

5.2 Start klein met AI in routeplanning en vlootbeheer

Begin met één duidelijke use case, bijvoorbeeld:

• dynamische routeoptimalisatie voor stadsdistributie
• AI-ondersteunde planning voor nachtpendels tussen hubs
• voorspellend onderhoud voor uw elektrisch wagenpark

Meet vervolgens concreet:

• besparing in kilometers en rijtijd
• verbetering van on-time performance
• reductie in brandstof- of energieverbruik

5.3 Verken use cases op gesloten terreinen

Inventariseer samen met uw klanten en partners:

• welke pendelroutes zich lenen voor automatisering
• waar veiligheid, voorspelbaarheid en herhaling hoog zijn
• welke infrastructuur (laadpunten, 5G, geofencing) nodig is

Een kleine pilot met semi-autonome of remote controlled voertuigen in een yard of terminal is een realistische eerste stap.

5.4 Betrek overheid en haven/parkmanagement vroegtijdig

De Antwerpse case laat zien dat publiek-private samenwerking cruciaal is. Betrek in een vroeg stadium:

• havenbedrijven of parkmanagement
• gemeenten en provincies
• kennisinstellingen of brancheorganisaties

Zo creëert u draagvlak, versnelt u vergunningstrajecten en vergroot u de kans op subsidie of EU-steun.

5.5 Bouw aan digitale competenties in uw organisatie

AI en autonome systemen vragen om andere vaardigheden dan klassieke transportplanning. Denk aan:

• datageletterdheid voor planners en chauffeurs
• training in werken met AI-tools en control-tower dashboards
• multidisciplinaire teams van IT, operatie en business

Bedrijven die nu investeren in mensen, profiteren straks maximaal van autonome technologieën.

6. Naar een AI-gedreven, autonome logistieke keten

De autonome vrachtwagen van Einride in Antwerpen-Brugge is een krachtig signaal: AI verandert de spelregels in transport en logistiek. Wat in 2025 nog voelt als een innovatieve pilot, kan in 2030 heel normaal zijn in Nederlandse havens, DC-clusters en op vaste pendelroutes.

Binnen onze serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” zien we dezelfde rode draad terug: AI optimaliseert routeplanning, wagenparkbeheer, vraagvoorspelling en magazijnautomatisering. Autonome trucks zijn daar een logisch verlengstuk van. Wie nu begint met data, AI en kleinschalige pilots, legt de basis voor straks.

De vraag is dus niet óf autonome, AI-gestuurde logistiek naar Nederland komt, maar hoe snel u als organisatie klaar bent om ervan te profiteren.

Wilt u de volgende stap zetten richting smart mobility in uw eigen operatie? Begin dan met één concrete AI-use case, bouw ervaring op en werk stap voor stap toe naar een toekomst waarin autonome voertuigen naadloos onderdeel zijn van uw logistieke keten.