Ontdek hoe AI, robotisering en een modern IT-landschap jouw warehouse omvormen tot een slim, schaalbaar en toekomstbestendig knooppunt in de Nederlandse logistieke keten.
Smart warehousing met AI: wat leert de nieuwste praktijk?
De Nederlandse logistiek staat onder druk. Klanten verwachten same day of next day delivery, personeel is schaars, duurzaamheidseisen nemen toe en marges blijven dun. Tegelijkertijd dendert de golf van digitalisering, robotisering en AI door magazijnen heen. Wie nu de juiste keuzes maakt in smart warehousing en AI-gedreven magazijnautomatisering, legt de basis voor een toekomstbestendige operatie.
Het recente online magazine over smart warehousing bundelt een reeks praktijkvoorbeelden: van de miljoeneninvestering van DHL in Mexico tot AMR’s van Exotec, de Moonshot-ambities van Arvato, robot Rosi bij GLS en het nieuwe IT-landschap van Moonen Packaging. In deze blog destilleren we daaruit concrete lessen voor Nederlandse logistieke spelers – en plaatsen we ze in de bredere context van de serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility”.
Je leest hoe andere bedrijven hun warehouses slimmer maken, welke rol AI daarin speelt, en vooral: welke stappen jij vandaag al kunt zetten. Niet theoretisch, maar praktisch en toepasbaar.
1. Van traditioneel magazijn naar smart warehouse 2.0
Wat is smart warehousing anno 2025?
Waar smart warehousing een paar jaar geleden vooral ging over mechanisatie en WMS, draait het in 2025 om de combinatie van:
- Data (real-time en historisch)
- AI (voorspelling, beslisondersteuning)
- Robotica en automatisering (AMR’s, goods-to-person, vision picking)
- Connected IT-landschap (WMS, TMS, ERP, OMS en soms zelfs klantdata geïntegreerd)
De voorbeelden uit het magazine laten een duidelijke trend zien:
Slimmer werken verschuift van losse projecten naar een geïntegreerde, datagedreven operatie waarin AI en robotisering elkaar versterken.
DHL bouwt in Querétaro een hypermoderne hub die volledig is ingericht op geautomatiseerde sortering, data-gedreven planning en realtime tracking. Arvato werkt met een Moonshot-project aan een blauwdruk voor een geautomatiseerd warehouse voor de komende vijf jaar. En Exotec schuift pickrobots en buffering naadloos in elkaar in één concept.
Voor Nederlandse bedrijven – groot én middelgroot – is de belangrijkste vraag niet óf, maar hoe snel zij diezelfde principes toepassen.
Waarom dit nu urgent is in Nederland
Specifiek voor de Nederlandse markt spelen een paar factoren:
- Arbeidsschaarste: vooral in de Randstad en langs de logistieke corridors wordt het structureel moeilijker om magazijnmedewerkers te vinden.
- Hoge loonkosten: elke fout of inefficiënt proces tikt harder door dan in veel andere landen.
- Ruimte en vergunningen onder druk: nieuwe XXL-dc’s liggen politiek en maatschappelijk gevoelig; meer vierkante meters zijn niet vanzelfsprekend.
- Duurzaamheidsdruk: van emissies tot verpakkingsreductie – klanten, overheid en ketenpartners vragen aantoonbare verbeteringen.
Smart warehousing met AI maakt het mogelijk om meer volume, met minder ruimte, minder fouten en minder mensen te verwerken – en dát maakt het strategisch.
2. Praktijkcases: hoe bedrijven hun warehouse slimmer maken
De verhalen uit het online magazine zijn meer dan inspirerende anekdotes; ze vormen een staalkaart van waar de markt staat.
2.1 DHL: schaal, standaardisatie en AI-gestuurde logistiek
DHL’s nieuwe hub in Mexico is bedoeld als grootste logistieke knooppunt van Latijns-Amerika. Belangrijk voor Nederlandse lezers is niet de locatie, maar de aanpak:
- State-of-the-art sortering met hoge mate van automatisering
- Datagedreven capaciteitsplanning voor pieken (denk aan Black Friday, seizoenspieken)
- Netwerkoptimalisatie op basis van AI en simulaties
Toegepast op Nederland betekent dit: wie meerdere warehouses en transportstromen heeft, moet niet meer per dc optimaliseren, maar netwerkbreed. AI kan hier helpen bij:
- Voorspellen van volumes per regio en tijdsvenster
- Bepalen welke orders vanuit welk dc het slimst worden verstuurd
- Dynamisch alloceren van voorraad in het netwerk
2.2 Arvato & Microsoft: blauwdruk voor het AI-warehouse
Arvato werkt samen met Microsoft aan een Moonshot-project: een soort standaardontwerp voor een geautomatiseerd warehouse dat binnen vijf jaar realiteit moet zijn. Belangrijke elementen zijn:
- Digitale tweeling (digital twin) om scenario’s te simuleren
- AI-gestuurde orderflow: het systeem beslist welke orders wanneer via welke route lopen
- Realtime performance monitoring met dashboards en alerts
Voor Nederlandse bedrijven hoeft het niet meteen zo groot. Maar je kunt dezelfde principes in het klein toepassen:
- Begin met een digitale kopie van je lay-out en processen (desnoods in eenvoudige simulatiesoftware)
- Laat AI je helpen om pickroutes, cut-off tijden en batchgroottes te optimaliseren
- Gebruik data om continu bij te sturen op KPI’s zoals OTIF, picks per uur en loopkilometers
2.3 Exotec en AMR’s: orderpicken wordt een softwarevraagstuk
Exotec laat zien hoe de scheidslijn tussen picking en buffering vervaagt. De nieuwste generatie Skypod-systemen en AMR-concepten:
- Brengen bakken en dozen naar de medewerker (goods-to-person)
- Combineren enkelstuks en casepicking in één systeem
- Worden volledig softwarematig aangestuurd: AI bepaalt volgorde, route en prioriteit
Voor Nederlandse warehouses met veel e-fulfilment betekent dit:
- Minder loopafstanden, minder fysieke belasting
- Hogere flexibiliteit bij pieken (extra robots inzetten is sneller dan extra mensen)
- Meer speelruimte om belofte aan de klant waar te maken (same day, cut-off verlengen)
2.4 GLS en robot Rosi: AI in vision picking
De robot Rosi bij GLS kan uit een onoverzichtelijke stapel pakketten toch het juiste pakket pakken en op de band leggen. De grote uitdaging is de enorme variatie in verpakking, formaat en materiaal.
Hier komt AI-vision om de hoek kijken:
- Camera’s en sensoren herkennen vorm, positie en soms zelfs inhoud (barcode, label)
- AI-modellen sturen de grijper aan om de beste aanpak te kiezen
- Het systeem leert bij; hoe meer pakketten, hoe slimmer de robot wordt
Voor Nederlandse pakketcentra en fulfilment-dc’s is dit interessant op plekken waar:
- Veel handmatig sorteer- of stapelwerk is
- Onregelmatige stromen (retouren, mixed pallets) lopen
- Veiligheid en ergonomie onder druk staan
3. IT als ruggengraat: van WMS naar dataplatform
Technologie in het magazijn valt of staat met de juiste IT-architectuur. Dat blijkt duidelijk uit het verhaal van Moonen Packaging.
3.1 Nieuw IT-landschap bij Moonen Packaging
Moonen Packaging kiest bewust voor een nieuw ERP en WMS, niet alleen voor efficiency, maar ook om duurzaamheid meetbaar te maken. Belangrijke lessen:
- Een modern WMS is geen luxe meer, maar basisvoorwaarde voor robotisering en AI
- Duurzaamheidsdata (CO₂, verpakkingsmateriaal, vulling) worden onderdeel van order- en klantinformatie
- IT bepaalt in hoge mate hoe goed je kunt sturen op zowel kosten als impact
3.2 Van losse systemen naar een AI-ready platform
Veel Nederlandse logistieke bedrijven werken nog met een lappendeken van systemen: een ouder WMS, een TMS van een andere leverancier, Excel ertussen, en hier en daar een zelfgebouwde tool.
Wie echt wil profiteren van AI in smart warehousing, heeft baat bij:
- Een centrale datalaag – alle relevante data uit WMS, TMS, ERP, HR en planning komt samen.
- Gestandaardiseerde processen – zodat AI-modellen niet elke afwijking hoeven te ‘snappen’.
- API’s en integraties – om robots, AMR’s en andere hardware soepel aan te sturen.
Zonder deze basis wordt elk robotproject een kostbare maatwerkuitzondering. Met een goede IT-basis wordt het juist schaalbaar.
4. Van inspiratie naar actie: hoe begin je met AI in je warehouse?
De cases uit het online magazine laten zien wat er mogelijk is aan de top van de markt. Maar hoe vertaal je dit naar je eigen situatie, zeker als je geen XXL-budget hebt?
4.1 Start klein, maar wel datagedreven
Een slimme aanpak voor Nederlandse bedrijven:
- Kaart je processen en datastromen in detail: waar ontstaan fouten, vertragingen, wachtrijen?
- Bepaal 2 à 3 kern-KPI’s (bijvoorbeeld picks per uur, OTIF, foutpercentage, CO₂ per order).
- Start met AI waar de ROI snel zichtbaar is, bijvoorbeeld:
- Slimmere orderbatching en pickrouting
- Vraagvoorspelling voor staffing en voorraad
- Slot- en dockplanning voor inkomende en uitgaande stromen
- Gebruik een pilotzone in het warehouse om te testen, leren, aanscherpen.
4.2 Combineer mens, proces en technologie
Een rode draad in alle praktijkverhalen is dat technologie pas werkt als mensen en processen meebewegen. Denk aan:
- Train je team in datagedreven werken: operators die dashboards kunnen lezen en begrijpen waarom AI een bepaalde keuze maakt.
- Betrek medewerkers vroeg bij ontwerp en selectie van systemen; zij zien vaak direct waar het in de praktijk gaat knellen.
- Ontwerp functies opnieuw: minder fysiek werk, meer beslissingen beoordelen, data interpreteren en uitzonderingen oplossen.
De inspiratie van mensen als Martijn Mevissen – “anders leren kijken” – is hier herkenbaar: succes zit in de mindset om continu te leren en processen aan te passen.
4.3 Koppel warehouse-AI aan smart mobility
Deze blog maakt deel uit van de serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility”. De kracht zit juist in de koppeling tussen magazijn en vervoer:
- Een AI-gestuurde routeplanning heeft weinig aan perfecte routes als orders in het warehouse te laat worden vrijgegeven.
- Wagenparkbeheer en laadtijden optimaliseer je beter als het WMS realtime deelt welke zendingen wanneer gereed zijn.
- Vraagvoorspelling voor transportvolumes wordt nauwkeuriger als AI toegang heeft tot order- en retourdata uit het warehouse.
Kortom: zie je warehouse niet als geïsoleerd project, maar als integraal onderdeel van je smart mobility-strategie.
5. Checklist: is jouw warehouse klaar voor de volgende stap?
Gebruik onderstaande checklist als snelle reality check:
-
Data & inzicht
- Ik heb realtime inzicht in orders, voorraden en capaciteit.
- Mijn belangrijkste proces-KPI’s zijn helder en worden dagelijks gemonitord.
-
IT & integratie
- Mijn WMS kan goed praten met ERP en TMS.
- Ik kan data relatief eenvoudig exporteren voor AI- of analysetools.
-
Proces & standaardisatie
- Werkprocessen zijn beschreven en worden ook zo uitgevoerd.
- We hebben vaste regels voor prioritering, batching en uitzonderingen.
-
Mens & organisatie
- Medewerkers krijgen uitleg bij nieuwe technologie en kunnen meedenken.
- Er is iemand (of een klein team) verantwoordelijk voor data & innovatie.
-
Innovatie & roadmap
- Er is een duidelijke visie op robotisering en AI in de komende 3–5 jaar.
- We werken met pilots en evalueren structureel de businesscase.
Scoor je op meerdere punten ‘nee’, dan is dit het moment om structuur aan te brengen. Wie dat nu doet, kan in 2026–2027 de vruchten plukken – precies op het moment dat de concurrentie zich verder differentieert.
Conclusie: nu de basis leggen voor AI-gedreven smart warehousing
De voorbeelden uit het smart warehousing-magazine – DHL in Mexico, Arvato, Exotec, GLS, Moonen Packaging en anderen – laten zien dat de stap naar AI-gedreven magazijnautomatisering geen verre toekomstmuziek meer is. Het gebeurt nu, en het tempo ligt hoog.
Voor Nederlandse logistieke bedrijven is de kernvraag: hoe zorg je dat jouw warehouse geen bottleneck wordt, maar een slimme schakel in een breder ecosysteem van smart mobility, routeplanning en wagenparkbeheer?
De weg vooruit begint met drie acties:
- Zorg voor een solide data- en IT-basis (modern WMS, integraties, centrale datalaag).
- Experimenteer gericht met AI en robotisering op plekken waar de pijn het grootst is en de ROI het duidelijkst.
- Verbind warehousebeslissingen met transport en netwerkplanning, zodat AI over de hele keten kan optimaliseren.
Wie nu de eerste of volgende stap zet in smart warehousing, maakt zich niet alleen klaar voor piekdrukte en personeelstekorten, maar bouwt aan een concurrerende, schaalbare en duurzamere logistieke operatie. De vraag is daarom niet óf je begint, maar: welke stap zet jij dit kwartaal in jouw smart warehouse-strategie?