Hoe een kledingmagazijn zijn opslagcapaciteit verdubbelde met robots

In de regio Utrecht draait sinds kort een kledingmagazijn dat zijn opslagcapaciteit bijna heeft verdubbeld door inzet van robots. Geen extra vierkante meter gebouwd, geen verhuizing naar een nieuw pand – puur slimmer omgaan met de bestaande ruimte. Dit soort projecten laat zien hoe snel AI, robotica en smart warehousing de Nederlandse logistiek veranderen.

In deze blog – onderdeel van de serie AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility – zoomen we in op wat hier nu écht gebeurt. Hoe kan een kledingleverancier zijn capaciteit verdubbelen met robots? Welke rol speelt AI in zo’n robotmagazijn? En vooral: wat betekent dit voor andere Nederlandse logistieke organisaties die worstelen met ruimtegebrek, stijgende kosten en krapte op de arbeidsmarkt?

We nemen je stap voor stap mee langs de belangrijkste keuzes, technologieën en valkuilen, en sluiten af met concrete handvatten om zelf de eerste (of volgende) stap naar magazijnautomatisering te zetten.

Waarom kledinglogistiek schreeuwt om slimme automatisering

De mode- en kledingbranche is logistiek gezien veeleisend:

• Veel verschillende SKU’s, maten en kleuren
• Sterke seizoenspiek (denk aan Black Friday, Sinterklaas, kerst en uitverkoop)
• Hoge retourpercentages in e-commerce
• Klanten die same-day of next-day delivery verwachten

Combineer dat met de realiteit van 2025 in Nederland:

• Schaarse en dure logistieke vierkante meters, zeker in de Randstad
• Personeelstekorten in magazijnen en distributiecentra
• Steeds strengere eisen rond duurzaamheid en efficiency

Het klassieke antwoord – een groter pand huren en meer mensen aannemen – is simpelweg niet meer houdbaar.

Daarom kiezen steeds meer spelers in de kledinglogistiek voor robotisering en AI-gestuurde magazijnautomatisering. Het Utrechtse voorbeeld is daar een concreet en herkenbaar praktijkvoorbeeld van.

Hoe robots de opslagcapaciteit verdubbelen

Magazijnrobots komen in allerlei vormen: AGV’s, AMR’s, shuttles, goods-to-person systemen, AutoStore-achtige cubes, enzovoort. Maar ze hebben één gemeenschappelijk effect: ze maken veel compacter en hoger opslaan mogelijk, terwijl het orderpickproces juist sneller en foutlozer wordt.

1. Van gangpaden naar kubussen: ruimte terugwinnen

In een traditioneel magazijn gaat verrassend veel ruimte verloren aan:

• Brede gangpaden voor heftrucks
• Niet-benutte hoogte in het pand
• Lage bezettingsgraad van picklocaties

Een robotsysteem pakt dat anders aan:

• Robots bewegen op een dichte rasterstructuur of binnen een gesloten opslagkubus
• Gangpaden kunnen nauwer worden of zelfs grotendeels verdwijnen
• De opslag gaat veel meer de hoogte in, vaak tot vlak onder het dak

Daardoor kun je in hetzelfde pand:

• Meer bakken of trays kwijt
• Meer SKU’s per vierkante meter opslaan
• Pieken aan zonder extra externe opslag of dure korte-termijnhuur

In de praktijk zien we in Nederland bij vergelijkbare projecten regelmatig:

• +80–120% opslagcapaciteit in hetzelfde pand
• 30–60% minder loopafstanden voor medewerkers

2. Goods-to-person: geen lopen, maar ontvangen

Een tweede sleutel tot capaciteit en productiviteit is het principe goods-to-person:

• In plaats van dat orderpickers door het magazijn lopen…
• Brengen robots de bakken met artikelen naar vaste werkstations

Voordelen voor een kledingleverancier:

• Medewerkers hoeven niet meer kilometers per dag te lopen
• Minder fouten doordat picklocatie en artikel duidelijk worden gepresenteerd
• Veel beter schaalbaar in piekperiodes: je zet tijdelijk meer pickstations open

De vrijgekomen ruimte door het verdwijnen van brede loop- en rijpaden kan weer worden benut voor extra opslag, waardoor die verdubbeling van capaciteit binnen bereik komt.

3. Slimme slotting met AI: elke centimeter telt

Robots zijn de spieren, maar AI is de hersenen van een modern magazijn. Met AI-gestuurde slotting en planning kun je:

• Artikelen met hoge omloopsnelheid dicht bij de pickstations plaatsen
• Seizoensgebonden artikelen dynamisch verplaatsen naarmate de vraag verschuift
• Retourstromen slim herinrichten zodat waardevolle voorraad snel weer beschikbaar is

Voor een kledingmagazijn in Utrecht kan dat bijvoorbeeld betekenen dat:

• Populaire maten (M en L) en modieuze kleuren dichterbij staan dan nichematen
• Artikelen die in de sale gaan, automatisch naar gunstige locaties worden verplaatst
• Online-data (zoekgedrag, pre-orders) gebruikt worden om voorraad proactief te herschikken

Het resultaat: hogere benutting van de opslagruimte én minder wachttijd bij de pickstations.

AI in de praktijk: van routeplanning tot vraagvoorspelling

Deze blogreeks draait om AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility. Het robotmagazijn in Utrecht laat mooi zien hoe AI niet alleen op de weg (routeplanning, wagenparkbeheer), maar ook in het magazijn waarde creëert.

AI-toepassingen in een geautomatiseerd kledingmagazijn

1. Vraagvoorspelling (demand forecasting)
   Op basis van historische data, weersverwachting en marketingcampagnes voorspelt AI:

   • Welke artikelen wanneer pieken
   • Hoeveel stuks je moet inkopen en waar je ze op voorraad legt

2. Capaciteitsplanning
   AI helpt om magazijncapaciteit, personeel en transport op elkaar af te stemmen:

   • Extra robots activeren in piekperiodes
   • Tijdelijk extra inpakstations inplannen
   • Levermomenten richting winkels en pakketvervoerders optimaliseren

3. Realtime aansturing van robots
   Algorithms bepalen de optimale route en taakverdeling voor robots:

   • Bots vermijden opstoppingen
   • Drukte wordt gelijkmatig verdeeld over het systeem
   • Energieverbruik wordt beperkt door slimme laadstrategieën

4. Koppeling met transport en smart mobility
   De kracht zit in de keten:

   • Orders worden in het magazijn geprioriteerd op basis van geplande transporten
   • AI-routeplanning in het wagenpark houdt rekening met file-informatie, milieuzones en afleverafspraken
   • Voorraadlocatie (bijv. Utrecht versus regionaal depot) wordt gekozen op basis van de totale ketenkosten

Zo ontstaat een end-to-end AI-gedreven logistieke keten, waarin het magazijn en het transport als één slim systeem samenwerken.

Wat betekent dit voor Nederlandse logistieke bedrijven?

Of je nu actief bent in fashion, e-commerce, retail of B2B: de lessen uit dit Utrechtse robotproject zijn breed toepasbaar.

Voordeel 1: Meer groeien zonder te verhuizen

In een markt met hoge vastgoedprijzen is verdubbelen van opslagcapaciteit in hetzelfde pand een enorme strategische winst:

• Geen verhuiskosten, geen dubbele huur, geen risico op leegstand
• Minder CO₂-uitstoot doordat je bestaande locatie efficiënter benut
• Mogelijkheid om groei en seizoenspiek op te vangen met minder ad-hoc oplossingen

Voordeel 2: Minder afhankelijk van schaarse arbeidskrachten

De arbeidsmarkt voor magazijnmedewerkers blijft krap. Robots lossen dat niet volledig op, maar ze:

• Nemen repetitief en fysiek zwaar werk over
• Maken functies aantrekkelijker (meer controleroom / operator-rollen)
• Verlagen het risico dat je groei moet afremmen door personeelsgebrek

Voordeel 3: Foutreductie en betere klantbeleving

In kledinglogistiek is een verkeerde maat of kleur direct een klantfrustratie. Robots en AI helpen:

• Foutkans bij orderpicken te verlagen
• Retouren beter te verwerken en beschikbaarheid te verhogen
• Levertijden betrouwbaarder te maken

Dat vertaalt zich direct in hogere klanttevredenheid en minder kosten in de aftersales.

Hoe begin je zelf met robots en AI in je magazijn?

Veel Nederlandse bedrijven herkennen de noodzaak, maar worstelen met de vraag: waar begin ik? Een volledig geautomatiseerd magazijn bouwen is zelden stap één. Beter is een gefaseerde aanpak.

Stap 1: Analyseer je huidige operatie

Breng eerst de feiten boven tafel:

• Bezettingsgraad van je huidige opslag (per zone en per hoogte)
• Loopafstanden en tijdsbesteding van orderpickers
• Piekmomenten per dag, week en seizoen
• Foutpercentages en retourredenen

Zo wordt zichtbaar waar automatisering de meeste impact heeft.

Stap 2: Kies de juiste automatiseringsvorm

Niet elk magazijn heeft direct een volledig robotsysteem nodig. Mogelijke opties:

• Pick-to-light of put-to-light systemen
• Conveyors en sorters voor piek- en retourstromen
• AMR’s (Autonomous Mobile Robots) voor intern transport
• Volledige goods-to-person installaties met AI-gestuurde slotting

Laat je bij die keuze leiden door:

• Orderprofiel (aantal regels, SKU’s, orderwaarde)
• Beschikbare ruimte in hoogte en breedte
• Groeiambitie voor de komende 3–7 jaar

Stap 3: Verbind magazijn-AI met je transport en planning

Binnen de Smart Mobility-context is het cruciaal dat AI niet in silo’s blijft hangen. Koppel daarom:

• WMS en robotsysteem aan je TMS en ritplanning
• Vraagvoorspelling aan inkoop én transportcapaciteit
• Realtime magazijndata (voorraad, orderstatus) aan klantenportalen

Zo benut je de volledige kracht van AI in transport en logistiek in plaats van een losstaand magazijnproject.

Stap 4: Begin klein, leer snel

• Start met een pilotzone of één productcategorie
• Meet helder: doorlooptijd, foutpercentage, bezetting, arbeidstijd
• Schaal op als de businesscase klopt

Bedrijven zoals de kledingleverancier in Utrecht zijn niet in één dag naar een volledig robotmagazijn gesprongen; het is het resultaat van gefaseerd investeren en continu optimaliseren.

Conclusie: robots als hefboom voor smart mobility in de keten

Het voorbeeld van de Utrechtse kledingleverancier laat zien dat verdubbeling van opslagcapaciteit met robots geen futuristisch verhaal meer is, maar een reële optie in 2025. Door robotica te combineren met AI-gestuurde vraagvoorspelling, slotting en transportplanning ontstaat een logistieke keten die:

• Meer orders verwerkt in hetzelfde pand
• Minder afhankelijk is van schaarse arbeid
• Beter aansluit op slimme mobiliteitsoplossingen op de weg

Voor Nederlandse logistieke bedrijven is de vraag niet langer of ze met AI en robots aan de slag gaan, maar wanneer en hoe. Wie nu begint, heeft over een paar jaar een duidelijk concurrentievoordeel: lagere kosten, hogere betrouwbaarheid en een veel flexibelere operatie.

Sta je voor keuzes rond uitbreiding, nieuwbouw of optimalisatie van je magazijn? Dan is dit hét moment om robots en AI als serieuze optie mee te nemen. Welke stap kun jij de komende 6 maanden zetten om jouw magazijn – net als in Utrecht – slimmer, compacter en toekomstbestendig te maken?