Hoe Jungheinrich met AI de Nederlandse logistiek versnelt

De term AI in transport en logistiek klinkt allang niet meer futuristisch. Wie nu nog alleen met Excel, whiteboards en onderbuikgevoel stuurt, loopt in 2025 aantoonbaar achter. Een recente stap van materieelspecialist Jungheinrich – het oprichten van een aparte startup om AI‑innovaties te versnellen – laat zien hoe snel de markt volwassen wordt. Het gaat niet meer om een paar slimme algoritmes, maar om een compleet nieuw speelveld van datagedreven logistiek.

In deze blog, onderdeel van de serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility”, kijken we wat zo’n AI‑startup van een gevestigde speler betekent voor Nederlandse magazijnen, transportplanners en logistiek dienstverleners. Wat kun je er concreet mee in je warehouse, je wagenpark en je supply chain – en hoe zorg je dat je klaar bent om mee te liften op deze ontwikkelingen?

We vertalen de strategische stap van Jungheinrich naar praktische inzichten voor de Nederlandse markt, met voorbeelden, valkuilen en duidelijke eerste stappen.

1. Waarom een AI‑startup binnen een gevestigde logistieke speler?

Wanneer een bedrijf als Jungheinrich een aparte AI‑startup opricht, is dat geen marketingstunt. Het is een signaal dat de traditionele manier van innoveren te traag wordt voor de eisen van de markt.

Drie redenen waarom dit nú gebeurt

1. Explosie aan data in warehouses
   Elk heftruckritje, elke scan, elke pick en elk stilstandmoment genereert data. In moderne Nederlandse distributiecentra gaat het al snel om miljoenen datapunten per dag.

2. Krappe arbeidsmarkt en vergrijzing
   Net als in de rest van Europa kampt Nederland met een tekort aan logistiek personeel. AI wordt niet gezien als vervanger, maar als hefboom: minder verspilling, hogere productiviteit per medewerker.

3. Druk op kosten én duurzaamheid
   Marges in transport en logistiek zijn dun. Tegelijk vragen opdrachtgevers én overheid (denk aan zero-emissiezones) om minder CO₂, minder lege kilometers en veiliger werken. Dat is precies waar AI‑oplossingen impact kunnen hebben.

Een startup binnen een grote organisatie kan sneller experimenteren, kortere ontwikkelcycli draaien en nieuwe AI‑features testen in pilots bij klanten, zonder direct vast te lopen in de processen van de moederorganisatie.

2. Waar AI het verschil maakt in het magazijn

AI in warehousing is allang meer dan een slimme WMS‑module. Fabrikanten van intern transportmaterieel bouwen steeds vaker intelligentie direct in trucks, shuttles en AGV’s. Een startup rond Jungheinrich zal zich hoogstwaarschijnlijk focussen op een paar kerngebieden.

2.1 Slimmer gebruik van heftrucks en AGV’s

Met AI kun je vlootdata realtime analyseren:

• Rijpatronen en bezettingsgraad: welke trucks staan stil, welke worden overbelast?
• Voorspellend onderhoud: trillingen, temperatuur, foutcodes en laadcycli voorspellen wanneer een truck onderhoud nodig heeft, vóórdat hij uitvalt.
• Energiebeheer: slim plannen van laadsessies voor elektrische trucks en AGV’s om piekbelasting op het stroomnet en onnodige stilstand te voorkomen.

Voor een Nederlands e‑fulfilmentcenter in de Randstad kan dit direct schelen in:

• Minder storingen tijdens pieken (bijvoorbeeld rond Black Friday of de feestdagen).
• Lagere onderhouds- en energiekosten.
• Minder reservevoertuigen nodig, dus lagere kapitaallast.

2.2 Dynamische magazijnlayout en taaktoewijzing

Traditioneel ontwerp je een magazijnlayout één keer, misschien met een analyse door een consultant, en werk je er vervolgens jaren mee. AI maakt het mogelijk om doorlopend te leren van hoe goederen, mensen en voertuigen zich echt bewegen.

AI‑oplossingen kunnen bijvoorbeeld:

• ABC‑indeling automatisch optimaliseren op basis van actuele orderprofielen.
• Pickroutes genereren die rekening houden met actuele congestie en bezetting.
• Taken toewijzen aan trucks en medewerkers op basis van afstand, batterijstatus, skillset en prioriteit van de order.

Dit sluit perfect aan bij de Nederlandse praktijk met veel wisselende seizoenspieken en promoties in retail, fashion en food.

3. Koppeling naar smart mobility en transport buiten het hek

De kracht van AI zit niet alleen in het magazijn, maar juist in de koppeling tussen warehouse en wegtransport. Een AI‑startup rond intern transportmaterieel kan een brug slaan naar smart mobility‑oplossingen.

3.1 Van laadperron tot routeplanning

Een aantal concrete integraties:

• Aankomstprognoses (ETA’s) koppelen aan warehouseplanning: AI gebruikt historische ritdata, verkeersinformatie en weersverwachtingen om aankomsttijden van trucks te voorspellen. Het warehouse past daarop realtime de inzet van docks, personeel en materieel aan.
• Yard management met AI: vrachtwagens automatisch naar de juiste dock sturen op basis van prioriteit, ladingtype, planning en beschikbare resources binnen.
• Synchronisatie met routeplanning: orders die sneller klaar zijn dan verwacht kunnen nog mee in een eerdere rit; andersom worden routes aangepast omdat een zending vertraging heeft in het warehouse.

Voor Nederlandse transportbedrijven – zeker rond drukke knooppunten als Rotterdam, Tilburg/Waalwijk en Venlo – betekent dit minder wachtrijen voor poorten, minder lege kilometers en beter gebruik van schaarse chauffeurs.

3.2 Smart mobility in de stad

Met zero‑emissie stadslogistiek in 2025 bovenaan vele agenda’s, wordt integratie nog belangrijker. AI kan helpen om:

• Leveringen in binnensteden te clusteren op tijdvakken, verkeersdrukte en venstertijden.
• Laadmomenten voor elektrische trucks en bestelwagens af te stemmen met laadsessies van magazijntrucks om pieken te voorkomen.
• Microhubs en cityhubs dynamisch te bevoorraden op basis van realtime vraagvoorspelling.

Een partij met diepe kennis van intern transport, aangevuld met een AI‑startup, kan end‑to‑end oplossingen ontwikkelen: van pallet in het DC tot pakket in de grachtengordel.

4. Wat betekent dit concreet voor Nederlandse logistieke bedrijven?

De vraag is niet of AI eraan komt, maar hoe jij je eigen organisatie daarop voorbereidt. Je hoeft geen multinational te zijn om te profiteren van de innovaties die zulke startups versnellen.

4.1 Quick wins: waar kun je morgen mee beginnen?

1. Begin met meten
   Zonder data geen AI. Zorg dat je minimaal:

   • Truckgebruik (uren, ritten, stilstand) registreert.
   • Order- en pickdata vastlegt (looptijden, fouten, wachttijden).
   • Energie- en laaddata verzamelt voor elektrische voertuigen.

2. Gebruik bestaande slimme functies
   Veel moderne trucks, WMS‑ en TMS‑systemen bevatten al AI‑achtige functies: automatische taaktoewijzing, slot booking, ETA‑prognoses. Vaak worden die onvoldoende benut.

3. Start met één duidelijk use case
   Bijvoorbeeld:

   • 10% minder stilstand door voorspellend onderhoud.
   • 5% kortere doorlooptijd in het magazijn.
   • 8% minder lege kilometers op een specifieke stadsdistributieroute.

4.2 Strategische stappen voor de komende 12–24 maanden

• Integreer warehouse- en transportdata
  Zorg dat WMS, TMS en fleetmanagement met elkaar praten. Zonder integratie blijft AI gefragmenteerd.

• Werk samen met leveranciers als innovatiepartners
  Fabrikanten die AI‑startups starten zoeken vaak pilotklanten in Nederland. Dit biedt jou:

  • Vroege toegang tot nieuwe functies.
  • Een stem in de ontwikkeling (features die echt passen bij jouw operatie).
  • Kennisopbouw binnen je eigen team.

• Investeer in digitale skills op de werkvloer
  Operators, planners en teamleiders moeten begrijpen wat de AI‑systemen doen. Geen data scientists, wél mensen die dashboards lezen, afwijkingen herkennen en feedback geven aan de leverancier.

5. Valkuilen en aandachtspunten bij AI in logistiek

AI‑oplossingen klinken aantrekkelijk, maar kennen ook risico’s. Door hier vooraf over na te denken, haal je meer uit innovaties van partijen als Jungheinrich en hun AI‑startup.

5.1 Oversturen op de algoritmes

AI‑systemen optimaliseren op basis van een doel: kosten, tijd, bezetting of CO₂. Wanneer je dat doel te smal definieert, krijg je ongewenste effecten, bijvoorbeeld:

• Maximale productiviteit, maar onhoudbare werkdruk voor medewerkers.
• Minimale rijtijd, maar onveilige snelheden in het magazijn.

Zorg altijd voor menselijke controle: teamleiders en planners die beslissingen van het systeem mogen en durven overrulen.

5.2 Datakwaliteit en privacy

• Slechte of inconsistente data leidt tot slechte besluiten, ook al ziet het dashboard er gelikt uit. Maak iemand verantwoordelijk voor datakwaliteit.
• Let op privacy rond trackingsystemen voor medewerkers. In Nederland ligt dit gevoelig; zorg voor transparantie, duidelijke afspraken met OR en goede anonimisatie waar mogelijk.

5.3 Vendor lock-in

Als fabrikant, softwareleverancier en AI‑startup één ecosysteem vormen, is dat efficiënt – maar het kan je ook afhankelijk maken. Let daarom op:

• Open standaarden en exportmogelijkheden van data.
• Contractuele afspraken over eigenaarschap van data en modellen.
• Mogelijkheid om later andere systemen te koppelen.

6. Zo maak je je organisatie klaar voor AI‑innovaties

Om optimaal te profiteren van de AI‑ontwikkelingen bij grote spelers en hun startups, heb je een helder stappenplan nodig.

6.1 Een praktisch stappenplan

1. Bepaal je strategische doelen
   Wil je vooral kosten verlagen, capaciteit vergroten, betrouwbaarheid verhogen, of CO₂ terugbrengen? Kies 2–3 topprioriteiten.

2. Maak een nulmeting
   Breng huidige prestaties in kaart: doorlooptijden, foutpercentages, stilstand, bezettingsgraden, lege kilometers, energieverbruik.

3. Selecteer 1–2 pilotlocaties
   Kies een DC of route waar de impact groot is en de organisatie verandercapaciteit heeft.

4. Zoek de juiste partners
   Ga in gesprek met je materieel- en softwareleveranciers. Vraag concreet:

   • Welke AI‑functies hebben jullie nu al?
   • Welke pilots draaien jullie in Nederland?
   • Hoe delen we data en resultaten?

5. Stuur op leren, niet alleen op ROI
   Zeker in het eerste jaar is kennisopbouw minstens zo belangrijk als directe besparing. Documenteer wat werkt, wat niet, en pas je proces aan.

6.2 Inbedden in je smart‑mobility strategie

Plaats AI‑innovaties niet in een los “innovatiehoekje”, maar koppel ze aan je bredere smart mobility‑strategie:

• Hoe sluiten magazijnautomatisering en routeoptimalisatie op elkaar aan?
• Wat betekent dit voor je investeringsplanning in elektrisch materieel en laadinfrastructuur?
• Hoe communiceer je de voordelen richting klanten (betere service, betrouwbaardere levertijden, lagere CO₂‑footprint)?

Conclusie: AI‑startup als versneller voor de hele keten

Dat een speler als Jungheinrich een aparte AI‑startup opricht, onderstreept hoe snel AI in transport en logistiek volwassen wordt. Voor Nederlandse bedrijven is dit geen ver‑van‑mijn‑bedshow, maar een directe kans om magazijnautomatisering, routeplanning, wagenparkbeheer en vraagvoorspelling op een hoger niveau te brengen.

Wie nu begint met datagedreven werken, integratie van warehouse- en transportdata en gerichte AI‑pilots, staat over twee jaar vooraan als nieuwe oplossingen uit deze AI‑startups de markt opkomen. De vraag is dus niet óf je instapt, maar op welk deel van je operatie je als eerste AI wilt laten meedenken.

Ben jij klaar om jouw magazijn en transportplanning slimmer te maken dan ooit – en zo je concurrentiepositie in de Nederlandse markt te versterken?