Kennisplatform voor noord holland

AI in actie: hoe slimmere logistiek duurzaamheidswinst kan opleveren

Geplaatst op 9 juli 2025
AI in actie: hoe slimmere logistiek duurzaamheidswinst kan opleveren

Hoe verlaag je de CO₂-uitstoot van een industrie die draait op beweging? Alleen vrachtvervoer is volgens McKinsey al verantwoordelijk voor naar schatting 7% van de wereldwijde uitstoot van broeikasgassen – een ruwe herinnering aan de ecologische voetafdruk van de sector. De prijs van inefficiëntie is simpelweg te hoog om te negeren. Naarmate supply chains langer worden en de vraag naar snelle, flexibele levering blijft toenemen, groeit de druk alleen maar.

Van onderbezette wagenparken tot lege ritten en slechte routering: de sector lijdt onder tekortkomingen in planning en uitvoering die niet alleen de uitstoot verhogen, maar ook de winstgevendheid aantasten. Maar deze uitdagingen zijn aan te pakken.

Duurzame verandering aansturen met AI

AI levert nu al tastbare duurzaamheidswinst op in twee cruciale, maar misschien onverwachte, gebieden: onderhoud van voertuigen en transportoperaties. Door snellere besluitvorming, gestroomlijnde processen en slimmere systemen te creëren, kan AI zorgen voor schonere logistiek zónder in te boeten op prestaties.

Er staat hierbij veel op het spel. Volgens Siemens verliezen de 500 grootste bedrijven ter wereld jaarlijks bijna $1,4 biljoen aan ongeplande stilstand. Dat is maar liefst 11% van hun omzet. Logistieke operaties, met krappe levertijden en hoge inzet van middelen, voelen deze impact extra sterk.

Vlootonderhoud wordt vaak vergeten als het gaat om duurzaamheid in transport, maar het is een cruciale aandachtsgebied. Overmatig onderhoud aan voertuigen verspilt middelen, niet alleen materiaal, maar ook tijd. Te weinig onderhoud leidt daarentegen tot storingen, dure reparaties en vervroegde vervanging. Voor zowel het bedrijf als het milieu zijn beide scenario’s slecht nieuws. 

Slim onderhoud met AI om levensduur te verlengen

AI biedt een beter perspectief, te beginnen met gestandaardiseerd onderhoud. Voorspellend en geoptimaliseerd onderhoud wint terrein, vooral in Noord-Amerika, waar nieuwe industrienormen AI-gestuurde benaderingen vooropzetten. De kern van deze evolutie is de noodzaak van gestandaardiseerde data. Want zonder die data zijn wagenparken afhankelijk van inconsistente- of eigen codes om onderhoudsintervallen te volgen, wat het trainen van AI-modellen op grote schaal en het delen van inzichten moeilijker maakt.

Nieuwe kaders zoals de Vehicle Maintenance Reporting Standards (VMRS), ontwikkeld door de Technology and Maintenance Council van de American Trucking Association, brengen daar verandering in. Ze creëren een universele taal voor het volgen van onderhoud, en vormen zo de basis voor adaptieve, AI-gestuurde beslissingen – zoals het vervangen van olie op basis van daadwerkelijke belasting en gebruik van de motor, in plaats van op willekeurige tijdstippen.

Hoewel VMRS voor een sterke stap vooruit zorgt in Noord-Amerika, is er wereldwijd nog een lange weg te gaan. Veel onderhoudsdata is nog steeds gefragmenteerd. Om het volledige potentieel van AI te benutten, heeft de industrie een gedeelde fundering nodig: gecodeerde standaarden die dienen als gemeenschappelijke taal voor wagenparken, platformen en regio’s. Sommige platformen bouwen hier al naartoe, met open, interoperabele datamodellen die zijn ontworpen voor wereldwijde toepassing.

Het effect is tastbaar. AI kan het ‘sweet spot’-moment voor onderhoud bepalen, waardoor verspilling van te vroeg vervangen olie wordt verminderd en onnodige slijtage wordt vermeden. Vandaag de dag vertrouwen we vaak nog op een dashboardlampje, maar AI maakt een toekomst mogelijk waarin het voertuig niet alleen waarschuwt, maar ook zelf een afspraak maakt, prestatiegegevens verstuurt en op het perfecte moment de werkplaats binnenrijdt.

Operaties optimaliseren om lege kilometers te verminderen

Buiten het onderhoud van de voertuigen verandert AI ook hoe vracht wordt gepland, gerouteerd en uitgevoerd. Een van de grootste uitdagingen in logistiek zijn de lege kilometers: vrachtwagens die zonder lading rijden en daarbij brandstof en tijd verspillen. Alhoewel sommige inefficiënties structureel van aard zijn – zoals geografische factoren of de manier waarop het netwerk is opgebouwd – kan er veel worden opgelost met de juiste technologie.

AI-gestuurde systemen analyseren nu real-time data, evenals historische data, om de meest efficiënte routes te bepalen, ladingen met meerdere stops te plannen en routes onderweg continu bij te sturen bij vertraging, verkeer of slecht weer.

AI in planning, inkoop en zichtbaarheid

Cloudplatforms passen deze capaciteiten al toe, met AI die ladingen dynamisch koppelt aan vervoerders en wachttijden aan de laadperrons minimaliseert. Ze verlichten ook de druk van just-in-time-logistiek, waar nauwe tijdvensters weinig ruimte overlaten voor fouten.

Autonome inkooptools kunnen nu transport aanvragen afhandelen met minimale menselijke tussenkomst, door middel van statistische- en symbolische AI die ongestructureerde aanvragen analyseert, geschikte partners identificeert en de beste keuze maakt op basis van tijd, kosten en milieucriteria.

In combinatie met intelligente planningstools voor ladingen, die de laadruimte van vrachtwagens maximaal benutten en het aantal ritten verminderen, dragen deze systemen bij aan het terugdringen van uitstoot per afgelegde kilometer.

De toekomst draait om samenwerking en is AI-gedreven

Wanneer AI wordt toegepast op onderhoud, uitvoering en operationele processen, kan het aanzienlijke duurzaamheidswinst opleveren voor de logistieke sector. Alhoewel AI zelf ook energie verbruikt – vooral bij generatieve AI (GenAI) – zijn de toepassingen in transport en logistiek veel minder rekenintensief. De efficiëntiewinst en emissiereducties wegen in veruit de meeste gevallen zwaarder dan de ecologische voetafdruk van de technologie zelf. Het netto-effect is wat telt. En in deze context laat AI nu al een transformerend potentieel zien voor een duurzamere toekomst.

De realisatie is echter afhankelijk van gedeelde data, interoperabele systemen en samenwerking tussen vervoerders, verladers, OEM’s en technologiepartners. Of het nu gaat om onderhoudsschema’s of routeringsalgoritmes, AI werkt alleen als het toegang heeft tot betrouwbare gegevens met brede toepassing. Alleen dan genereert het waardevolle inzichten.

Daarom is standaardisatie zo belangrijk. We bouwen niet alleen tools, we vormen een slimmer ecosysteem waarin elke beslissing – op de weg of op het terrein – bijdraagt aan een efficiënter en duurzamer geheel.

AI zal de logistiek niet in één klap veranderen. Maar door te focussen op de basisprincipes, verandert het nu al hoe goederen worden vervoerd, hoe wagenparken worden beheerd en hoe duurzaamheidsdoelen worden behaald. Want als de sector samen beweegt, leggen we de basis voor een schonere, veerkrachtige toekomst.

Heeft u interessant nieuws of een bijzonder verhaal?

Laat het ons weten via nieuwsberichten@kijkopnoord-holland.nl of via onze handige nieuwsmodule.

Nieuws aanleveren

Zoeken naar: