Minder kilometers, meer winst: zo helpt AI u op weg

In heel Nederland voelen transporteurs en verladers de druk: stijgende brandstofprijzen, krapte op de arbeidsmarkt, strengere CO₂-doelstellingen en toenemende eisen van klanten. Tegelijkertijd komt er een stroom aan nieuwe regelingen en subsidies beschikbaar voor bedrijven die slimmer, schoner en efficiënter gaan rijden. Eén ding staat daarbij centraal: minder kilometers maken – zonder serviceverlies.

Precies daar ligt de kracht van AI in transport en logistiek. Waar traditionele routeplanning stopt, gaan algoritmes verder: ze herkennen patronen, voorspellen volumes, optimaliseren ritten en verminderen lege kilometers. In combinatie met subsidieregelingen kan dat nu direct euro’s opleveren.

In deze blog uit de serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” laten we zien hoe u minder kilometers kunt rijden, welke rol AI daarin speelt en hoe u zich strategisch positioneert om maximaal te profiteren van subsidies en fiscale voordelen.

Waarom minder kilometers rijden nú extra loont

Minder kilometers rijden was altijd al interessant om kosten te besparen, maar anno 2025 is het een strategische must geworden.

Dubbele winst: kosten en duurzaamheid

Elke kilometer die u niet rijdt, levert direct voordeel op:

• Minder brandstof- en energiekosten
• Minder uren op de weg (chauffeurskosten)
• Minder slijtage en onderhoud aan voertuigen
• Lagere CO₂- en stikstofuitstoot

Daarbovenop sturen overheid en opdrachtgevers steeds nadrukkelijker op CO₂-reductie per tonkilometer. Transporteurs en verladers die aantoonbaar minder kilometers maken – en dus efficiënter plannen – hebben een streep voor bij tenders, aanbestedingen en ketensamenwerkingen.

Subsidies als versneller

De Nederlandse en Europese overheid zetten stevig in op duurzame en slimme mobiliteit. Naast bekende regelingen voor zero-emissie voertuigen en laadinfrastructuur ontstaan steeds meer subsidies voor:

• Digitalisering van de keten
• Data-uitwisseling tussen verladers, transporteurs en logistieke hubs
• Proeftuinen voor synchromodaal vervoer en bundeling van stromen
• Innovatieve projecten rondom AI-gestuurde routeoptimalisatie

De rode draad: u krijgt steun als u aantoont dat u kilometers bespaart en/of uitstoot reduceert door slimmer te plannen en beter samen te werken.

Hoe AI helpt om structureel minder kilometers te rijden

AI in transport en logistiek is geen toekomstmuziek meer. Nederlandse bedrijven, van middelgrote wegvervoerders tot grote verladers, zetten het al in voor concrete resultaten.

1. Slimme routeplanning en dynamische ritoptimalisatie

Traditionele planningssoftware werkt vaak met vaste regels: tijdvensters, voertuigcapaciteit, rij- en rusttijden. AI voegt daar een extra laag intelligentie aan toe.

Een AI-routeplanner kan bijvoorbeeld:

• Historische gegevens combineren met realtime data (weer, verkeer, wegwerkzaamheden)
• Automatisch optimale combinaties van stops maken
• Lege kilometers minimaliseren door retourladingen voor te stellen
• Dynamisch herplannen bij vertragingen of annuleringen

Waar een menselijke planner vooral reageert op problemen, kan een AI-systeem proactief alternatieven berekenen. Dat scheelt niet 1–2%, maar in veel gevallen 5–15% aan gereden kilometers op bepaalde trajecten.

2. Vraagvoorspelling: minder ad-hoc en spoedritten

Onvoorspelbare vraag leidt tot spoedritten, halflege vrachtwagens en inefficiënte routes. Met AI-gedreven demand forecasting kunnen verladers en logistiek dienstverleners beter vooruitkijken.

AI-modellen nemen bijvoorbeeld mee:

• Seizoenspatronen (bijvoorbeeld pieken rond Sinterklaas en kerst)
• Marketingacties en promoties
• Historische orderdata per klant en regio
• Weersinvloeden op vraag (denk aan tuinartikelen, drank, bouwmaterialen)

Door vraag beter te voorspellen, kunt u:

• Tijdig capaciteit inplannen en ritten bundelen
• Spoedleveringen beperken
• Magazijnvoorraad dichter bij de klant positioneren

Indirect resulteert dit in kortere afstanden per order en dus minder kilometers.

3. AI in ketensamenwerking: bundelen en delen

De grootste winst zit vaak níet binnen één bedrijf, maar in de keten als geheel. Hier komt AI voor ketensamenwerking en smart mobility echt tot zijn recht.

AI kan bijvoorbeeld:

• Vrachtstromen van meerdere verladers analyseren en bundelkansen signaleren
• Synchromodale alternatieven voorstellen (bijvoorbeeld binnenvaart + last mile per e-truck)
• Cross-docking-mogelijkheden identificeren om omrijden te voorkomen

Stel: drie verladers leveren dagelijks aan dezelfde retaildistributiecentra. Vandaag rijdt elk zijn eigen vrachtwagens. Een AI-algoritme kan laten zien dat één gecombineerde rit met een optimaal beladen truck of LZV ruim 30% minder kilometers oplevert. Met de juiste contract- en datastructuur wordt dat ineens uitvoerbaar – en subsidiabel.

4. Wagenparkbeheer en inzetoptimalisatie

Met AI-ondersteund fleet management kijkt u niet alleen naar routes, maar ook naar:

• Welk voertuig het meest efficiënt is voor welke rit
• Hoe rijgedrag (snelheid, remmen, stationair draaien) het verbruik beïnvloedt
• Welke voertuigen het eerst ingezet moeten worden (bijvoorbeeld EV’s op kortere ritten)

Dat resulteert in:

• Minder omrijden door beter matchen van voertuig en route
• Hogere beladingsgraad
• Slimmere inzet van zero-emissie voertuigen binnen hun actieradius

Ook dat is een belangrijke basis om subsidies voor emissievrij vervoer en digitalisering te onderbouwen.

Van subsidie-idee naar concreet projectplan

Veel bedrijven horen dat er subsidie is voor “minder kilometers rijden”, maar weten niet goed waar te beginnen. De praktijk laat zien dat een gestructureerde aanpak essentieel is.

Stap 1: Breng uw huidige kilometers en uitstoot in kaart

Zonder nulmeting geen subsidie en geen verbeterplan. Verzamel minimaal de volgende data:

• Gerapporteerde kilometers per voertuig en per type rit
• Gemiddelde beladingsgraad (gewicht/volume)
• Brandstof- of energieverbruik per kilometer
• Aantal stops en leveringen per rit

Gebruik deze data om CO₂-uitstoot per kilometer en per zending te berekenen. Dit vormt de basis voor zowel uw businesscase als uw subsidieaanvraag.

Stap 2: Kies een duidelijke AI-toepassing

Subsidiegevers willen concreet weten wat u gaat doen. Enkele kansrijke AI-projecten:

• Implementatie van AI-routeoptimalisatie in uw TMS
• Opzetten van een AI-model voor vraagvoorspelling per klant
• Een pilot voor ketenbundeling met meerdere verladers, ondersteund door AI-planning
• Integratie van telematica- en ritdata in een AI-dashboard voor fleet optimalisatie

Formuleer per project:

• Doelstelling (bijvoorbeeld: 10% minder kilometers per zending)
• Scope (regio, klanten, type lading, tijdsduur)
• Verwachte CO₂-reductie en kostenbesparing

Stap 3: Organiseer datadeling en ketensamenwerking

Vooral bij ketensamenwerking is het cruciaal om afspraken te maken over:

• Welke data gedeeld wordt (volumes, routes, frequenties, tijdvakken)
• Eigendom en gebruik van data
• Hoe de besparingen eerlijk verdeeld worden

AI heeft voldoende en betrouwbare data nodig. Hoe beter de datakwaliteit, hoe sterker uw onderbouwing richting subsidieverleners en hoe groter de kans op aantoonbare besparingen.

Stap 4: Reken de businesscase door

Subsidies helpen, maar het project moet ook zonder subsidie logisch zijn. Neem in uw businesscase op:

• Investeringen (softwarelicenties, integraties, consultancy, training)
• Operationele besparingen (brandstof, uren, onderhoud, CO₂-heffingen)
• Mogelijke extra opbrengsten (hogere klanttevredenheid, meer volume, sterkere tenderpositie)

Voeg hier een subsidiescenario aan toe: wat gebeurt er met de terugverdientijd als u 30–50% van de projectkosten vergoed krijgt? Vaak wordt een “nice to have” dan ineens een strategische no-brainer.

Praktische tips om vandaag al minder kilometers te rijden

Niet elk bedrijf is meteen klaar voor een groot AI-project. Toch kunt u nu al stappen zetten die later naadloos aansluiten op een slimme mobiliteitsstrategie.

Begin klein, maar datagedreven

• Laat planners experimenteren met een AI- of optimalisatie-tool op een deel van het netwerk (bijvoorbeeld één regio of één grote klant)
• Vergelijk de resultaten structureel met de oude manier van plannen
• Verzamel voorbeelden van ritten waar kilometers zijn bespaard en documenteer die

Dit levert niet alleen ervaring op, maar ook bewijs dat u slimmer en duurzamer rijdt – bruikbaar in subsidieaanvragen en klantpresentaties.

Combineer AI met menselijk vakmanschap

AI is geen vervanging van de planner, maar een versterker. De beste resultaten ontstaan wanneer:

• Planners AI-voorstellen beoordelen, bijsturen en verrijken met praktijkkennis
• Chauffeurs feedback geven over voorgestelde routes (realistisch? knelpunten?)
• Management duidelijke KPI’s opstelt: kilometers per zending, beladingsgraad, CO₂ per stop

Zo ontstaat een lerend systeem waarin zowel mens als algoritme steeds beter worden.

Integreer AI en subsidie in uw strategische roadmap

Bekijk AI en subsidies niet als losse projecten, maar als onderdeel van uw meerjarenplan:

• Koppel investeringen in AI-routeplanning aan de uitrol van zero-emissie voertuigen
• Stem magazijnlocaties en voorraadstrategie af op voorspelde vraag en transportstromen
• Gebruik subsidieprojecten als proeftuin voor nieuwe ketensamenwerkingen

Bedrijven die dit integraal aanpakken, lopen voorop in de transitie naar smart mobility: efficiënt, datagedreven en toekomstbestendig.

Conclusie: minder kilometers als kompas voor smart mobility

Minder kilometers rijden is veel meer dan een mooie duurzaamheidsbelofte. Met de juiste inzet van AI in transport en logistiek wordt het een harde stuurvariabele voor kostenbesparing, CO₂-reductie en concurrentievoordeel. Routeoptimalisatie, vraagvoorspelling, ketensamenwerking en slim wagenparkbeheer zijn geen buzzwords meer, maar bewezen hefbomen om structureel efficiënter te rijden.

Omdat overheid en markt hier vol op inzetten, ontstaan er steeds meer subsidies voor transporteurs en verladers die minder kilometers rijden. Wie nu investeert in data, AI en samenwerking, profiteert dubbel: lagere operationele kosten én financiële ondersteuning bij innovatie.

De vraag is daarom niet óf u met AI en smart mobility aan de slag gaat, maar wanneer en met welk project u begint. Welke route in uw netwerk leent zich het best voor een pilot waarmee u volgend jaar aantoonbaar minder kilometers rijdt – en daarmee de weg vrijmaakt naar de volgende stap in uw digitale en duurzame logistieke strategie?