Joint Corridors Off-Road: zo maak je multimodaal écht winstgevend

Multimodaal vervoer is al jaren een modewoord in de Nederlandse logistiek. Iedereen is het erover eens dat we weg moeten van de volle snelwegen, chauffeurstekorten en stijgende CO₂-kosten. Toch blijft de praktijk vaak achter: ketenpartners vinden elkaar lastig, volumes zijn versnipperd en IT-systemen praten niet met elkaar.

Het concept Joint Corridors Off-Road wil daar verandering in brengen door ketenregie, data en AI samen te brengen. In deze blog – onderdeel van de serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” – laten we zien hoe je met gezamenlijke corridors en slimme algoritmes niet alleen duurzamer, maar ook aantoonbaar winstgevender kunt rijden.

We vertalen het idee achter Joint Corridors naar concrete praktijkinzichten: wat betekent het voor je ritplanning, je wagenpark, je supply chain en je klanten? En vooral: hoe begin je morgen met ‘off-road’ ritwinst boeken?

Wat zijn Joint Corridors Off-Road eigenlijk?

De oorspronkelijke term verwijst naar gezamenlijk georganiseerde transportcorridors waarbij lading van meerdere verladers en vervoerders wordt gebundeld op vaste routes. Denk aan structurele stromen tussen de Randstad, de Brabantse logistieke hotspots en de zeehavens, maar dan:

minder over de weg
meer via spoor, binnenvaart of korte zeevaart
aangevuld met slimme voor- en natransporten

De toevoeging “Off-Road” benadrukt dat de echte winst wordt geboekt wanneer een deel van de wegkilometers wordt verplaatst naar andere modaliteiten. In de praktijk betekent dit:

structurele corridors per trein of binnenvaartschip
gestandaardiseerde tijdsloten en laadunits
gezamenlijke planning tussen meerdere partijen

Zonder technologie en data is dit bijna niet te organiseren. Hier komt AI in transport en logistiek in beeld: van vraagvoorspelling en ritoptimalisatie tot dynamische capaciteitsdeling.

Waarom multimodaal vaak strandt – en hoe AI dat doorbreekt

Bedrijven geven in Nederland vaak dezelfde redenen waarom multimodaal ‘te lastig’ is:

“Onze volumes zijn te klein.”
“We hebben geen zicht op de planning van andere verladers.”
“De IT-koppelingen zijn te complex.”
“De trein of barge is te inflexibel voor onze servicebelofte.”

Typische faalfactoren bij multimodaal vervoer

Fragmentatie van vrachten
Ieder bedrijf plant zijn eigen lading, met eigen cut-off-tijden en eigen vervoerders. De volumes per corridor zijn daardoor te klein om een vaste multimodale verbinding rendabel te maken.
Gebrek aan gedeelde data
Zonder gedeelde forecast- en orderdata ziet niemand het totale potentieel op een bepaalde corridor. Hierdoor blijven kansen voor bundeling onzichtbaar.
Starre planningsregels
Als de planning alleen binnen de eigen vloot en KPI’s kijkt (vulgraad, punctualiteit, kosten per stop), wordt er zelden gekozen voor een oplossing die op ketenniveau beter is.
Complexiteit in afstemming
Ieder vertrek, venstertijd en modaliteit heeft andere spelregels. Dit handmatig afstemmen is tijdrovend en foutgevoelig.

Hoe AI en data de doorbraak mogelijk maken

AI-gestuurde smart mobility pakt precies deze pijnpunten aan:

Vraagvoorspelling (demand forecasting): algoritmes voorspellen per corridor het verwachte volume op basis van historische data, seizoenspatronen en actuele orders.
Intelligente ladingbundeling: AI zoekt automatisch naar combinaties van ladingen (van verschillende verladers) die samen een trein- of bargeservice rendabel maken.
Dynamische modal shift-beslissingen: per zending wordt doorgerekend of weg, spoor of water het meest interessant is – op basis van kosten, CO₂, doorlooptijd en betrouwbaarheid.
Real-time herplanning: bij verstoringen (vertraging haven, stremming op het spoor) wordt automatisch een nieuw multimodaal scenario doorgerekend.

Zo wordt de belofte van Joint Corridors Off-Road niet alleen een theoretisch concept, maar een concreet stuurinstrument in je TMS of control tower.

Hoe Joint Corridors Off-Road ritwinst concreet maakt

“Ritwinst” klinkt mooi, maar wat levert het nu echt op? Het gaat om méér dan alleen minder kilometers rijden.

1. Minder lege kilometers en hogere benutting

Door data over ladingstromen corridor-breed te combineren, kun je:

retourladingen over bedrijven heen matchen
de beladingsgraad van trailers, containers en wagons verhogen
pieken en dalen in volumes tussen partijen onderling balanceren

Voorbeeld: drie middelgrote verladers sturen dagelijks halfvolle trucks van Tilburg naar Rotterdam. Een AI-algoritme ziet dat hun volumes samen één vaste bargeverbinding per dag kunnen vullen, met geconsolideerd voor- en natransport. Het aantal ritten daalt, de gemiddelde beladingsgraad stijgt en de CO₂-uitstoot per pallet gaat flink omlaag.

2. Kortere doorlooptijd door voorspelbaarheid

Een veelgehoord bezwaar: “spoor en binnenvaart zijn traag en inflexibel.” In de praktijk is voorspelbaarheid vaak belangrijker dan absolute snelheid.

Met Joint Corridors Off-Road en slimme planning kun je:

vaste venstertijden en cut-off-momenten per corridor inrichten
AI gebruiken om te voorspellen of een vertrek gehaald wordt en tijdig te herplannen
buffers in de keten slimmer positioneren (bijvoorbeeld via crossdock of hub)

Resultaat: minder ad hoc brandjes, minder spoedzendingen en meer grip op de end-to-end doorlooptijd.

3. Meetbare CO₂-besparing en rapportage

Nederlandse verladers worden steeds vaker afgerekend op CO₂-uitstoot per zending. Multimodaal vervoer biedt grote reducties, maar die moet je wel kunnen aantonen.

Door AI-gestuurde corridorplanning te koppelen aan emissiefactoren per modaliteit kun je:

per route het CO₂-effect van een modal shift doorrekenen
scenario’s vergelijken (100% weg vs. gecombineerd weg-water/spoor)
automatisch CO₂-rapportages genereren voor klanten en wetgeving

Dit maakt duurzame keuzes niet alleen een morele, maar ook een commerciële troef in aanbestedingen en tendertrajecten.

De rol van AI in smart mobility en corridorplanning

In de context van AI in Nederlandse transport & logistiek draait Joint Corridors Off-Road in essentie om slimme besluitvorming. De technologie hoeft niet futuristisch te zijn; het gaat om gericht toepassen van bestaande AI- en data-oplossingen.

Belangrijke AI-toepassingen per stap

Strategische netwerkplanning
- Clustering van historische zendingen in corridors en potentiele hubs.
- Simulaties van verschillende multimodale netwerken.
Operationele route- en modaliteitskeuze
- AI-gestuurde routeplanners die weg, spoor en water integraal meenemen.
- Beslismodellen die per order automatisch de beste modaliteit kiezen.
Tactische capaciteitsplanning
- Voorspellen van week- en seizoensvolumes per corridor.
- Bepalen wanneer extra trein- of bargecapaciteit nodig is.
Realtime monitoring en bijsturing
- Detectie van vertragingen via telematica en statusscans.
- Automatische herplanning: bijvoorbeeld een zending toch over de weg laten gaan als een barge te laat binnenloopt.

Een praktische architectuur

In een typische Nederlandse logistieke omgeving kun je denken aan:

Een TMS waarin alle zendingen binnenkomen.
Een AI-planningslaag (on-premise of in de cloud) die op basis van regels en algoritmes voorstellen doet voor bundeling en modaliteit.
Een control tower-dashboard dat planners inzicht geeft in corridors, benutting, CO₂ en punctualiteit.

Planners houden de regie, maar krijgen veel rijkere beslisinformatie. In plaats van ad hoc kiezen voor “weer een truck de weg op”, zie je direct of een corridor- of multimodaal alternatief beter is voor kosten, service én duurzaamheid.

Zo begin je zelf met Joint Corridors Off-Road

Je hoeft niet te wachten op een landelijk programma om hiermee aan de slag te gaan. Ook als middelgrote verlader of vervoerder kun je nu stappen zetten.

Stap 1: Breng je corridors in kaart

Analyseer 6–12 maanden zendingdata.
Groepeer op herkomst–bestemming, volume en frequentie.
Identificeer 3–5 belangrijkste corridors (bijvoorbeeld: Venlo–Rotterdam, Tilburg–Antwerpen, Utrecht–Ruhrgebied).

Stap 2: Zoek partners met vergelijkbare stromen

Denk aan klanten, leveranciers, concurrenten én logistiek dienstverleners.
Verken waar volumes elkaar overlappen in tijd en ruimte.
Bepaal gezamenlijk een pilot-corridor met voldoende volume.

Stap 3: Definieer spelregels en servicelevels

Welke levertijden zijn acceptabel?
Welke venstertijden gelden voor laden/lossen?
Wat zijn minimale volumes per vertrek?

Leg dit vast in eenvoudige corridor-afspraken. Hoe duidelijker de spelregels, hoe beter AI deze kan vertalen in bruikbare plannen.

Stap 4: Zet een datalaag en AI-pilot op

Zorg dat order- en forecastdata (bij voorkeur gestandaardiseerd) gedeeld kunnen worden.
Start met een beperkte set AI-functionaliteiten: bijvoorbeeld alleen bundelsuggesties of modaliteitsadvies.
Laat planners de voorstellen goedkeuren, monitor de resultaten en stuur de algoritmes bij.

Stap 5: Meet ritwinst en schaal op

Kijk niet alleen naar directe transportkosten, maar ook naar:

reductie in lege kilometers
CO₂-uitstoot per zending
betrouwbaarheid van levertijden
inzet van chauffeurs en materieel

Gebruik deze inzichten om andere corridors, verladers en modaliteiten toe te voegen.

Van pilot naar strategische troef in je supply chain

Joint Corridors Off-Road past naadloos in de bredere beweging richting smart mobility in Nederland: minder CO₂, minder files, meer efficiëntie. Voor logistieke bedrijven die nu instappen, ontstaat een strategisch voordeel:

je wordt aantrekkelijker als ketenpartner in duurzame tenders
je benut je eigen vloot en magazijncapaciteit beter
je bouwt data- en AI-capaciteiten op die in de hele supply chain inzetbaar zijn

Binnen onze serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” vormt dit onderwerp de brug tussen visies op duurzame mobiliteit en de dagelijkse realiteit van planners en chauffeurs. Multimodaliteit wordt pas echt interessant als je het datagedreven maakt.

Wie de komende maanden de stap zet naar gezamenlijke corridors en AI-ondersteunde planning, gaat niet alleen ritwinst boeken, maar ook concurreren op betrouwbaarheid, duurzaamheid en transparantie.

De vraag is dus: op welke corridor ga jij in 2026 je eerste echte Joint Corridor Off-Road-pilot draaien – en welke data heb je morgen nodig om daarmee te beginnen?