De logistieke sector staat onder druk: volumes groeien en consumenten verwachten snellere levering. Tegelijk proberen organisaties om met minder mensen efficiënter te werken, en zien AI daarbij als makkelijke versneller. Maar op de werkvloer zit de grootste frictie vaak in terugkerende problemen, zoals verloren pakketten, opstoppingen, retourfraude, cyberdreigingen en veiligheidsincidenten. Snelle winst begint daarom niet per se met “meer AI”, maar met slimmer starten: realistische verwachtingen en het aanpakken van concrete incidenten en meetbare processen.
Daarbij is zichtbaarheid vaak de ontbrekende schakel: pas als je ziet wat er écht gebeurt op de werkvloer, kun je gericht verbeteren en de impact aantonen. Epko van Nisselrooij, Beveiligingsadviseur bij Axis Communications, zet daarom vijf misverstanden op een rij die in de praktijk tot onnodige kosten en vertraging leiden.
1) “AI biedt nieuwe mogelijkheden”
AI biedt veel mogelijkheden, maar het succes valt of staat bij een heldere focus. Veel organisaties werken nog met oude processen en handmatige stappen die dagelijks tijd en geld kosten. Daar valt vaak sneller winst te halen dan met een grote, complexe AI-implementatie. Begin daarom met één concreet probleem dat aantoonbaar impact heeft. Denk bijvoorbeeld aan een operator die uren kwijt is aan het terugvinden van een pakket, of onnodige wachttijden bij de poort. Formuleer vooral: wat kost dit ons per week of maand, en hoe kan het beter? Als het probleem helder is, kun je veel gerichter kiezen welke oplossing, AI of niet, echt nodig is.
2) “Meer data betekent automatisch betere beslissingen”
Meer scanners, sensoren en systemen leveren niet automatisch beter inzicht op. Data is niet hetzelfde als inzicht, want je mist vaak nog de context. Sensoren kunnen een opstopping detecteren, maar niet de oorzaak. Scanners volgen pakketten tot ze “verdwijnen”, en dan begint het giswerk. Zelfs wanneer er camera’s aanwezig zijn, zijn systemen vaak niet gekoppeld, waardoor medewerkers handmatig gegevens moeten vergelijken en zoeken.
Richt je daarom op data mét context. Combineer registraties met visuele context waar mogelijk. Begin klein met één plek, één proces, één meetpunt en bouw dat uit. Als je bijvoorbeeld ziet dat een band stilstaat, weet je zonder context niet of er een pakket van de band is gevallen, er een verkeerde invoer is geweest of dat er sprake is van een blokkade.
3) “AI moet 100% foutloos zijn”
Veel organisaties denken dat AI pas bruikbaar is als het in elke situatie 100 procent gelijk heeft. Dat klinkt logisch, maar in een magazijn heb je die perfectie vaak niet nodig om vooruitgang te boeken. Het doel is meestal niet om ieder afzonderlijk incident feilloos te bewijzen, maar om patronen zichtbaar te maken: waar gaat het vaker mis, op welke plek, en op welke momenten?
Daarom is patrooninzicht vaak al waardevol. Zie je bijvoorbeeld dat bijna-incidenten bij een bepaalde kruising toenemen, of dat te hard rijden vooral voorkomt bij een specifieke ploeg of in een bepaalde zone? Dan weet je waar je moet ingrijpen met een procesaanpassing, routingwijziging of extra aandacht op de vloer. Combineer zulke signalen met eenvoudige controles, zoals steekproeven of korte verificatie door een medewerker. Zo ga je van aannames naar onderbouwd verbeteren, ook als de meting niet altijd perfect is.
4) “Je hebt altijd ‘de nieuwste AI’ nodig”
Als een AI-implementatie wordt overwogen, denken organisaties vaak dat ze de nieuwste versies of meest geavanceerde tools nodig hebben, anders is het achterhaald. Maar veel logistieke verbeteringen vragen helemaal niet om complexe of ‘trendy’ AI. Veel quick wins zitten in bewezen, praktische technologie die herhaalwerk wegneemt en snel effect laat zien. Denk bijvoorbeeld aan kentekenherkenning bij de poort of congestiedetectie op lopende banden. Kies daarom voor technologie die past bij je vraag. Te complexe oplossingen maken businesscases lastiger en vertragen implementatie.
5) “Afdelingen gaan vanzelf samenwerken”
Organisaties denken vaak: “Als iedereen de waarde ziet, komt die samenwerking vanzelf.” In de praktijk werkt het vaak anders: leveranciers worden nog vaak door één afdeling benaderd. Beveiliging krijgt verzoeken zoals “kun je beelden terugzoeken?” maar heeft beperkt budget en capaciteit. Zo blijven teams in silo’s werken en voelt een investering al snel als een kostenpost in plaats van gezamenlijke bedrijfsverbetering.
Maak er daarom vanaf het begin een gezamenlijke casus van en bepaal eigenaarschap. Wie beheert het proces en de gegevens, en wie pakt opvolging en verbeteracties op? Dit is extra belangrijk omdat logistieke omgevingen steeds meer draaien op gekoppelde IT- en operationele systemen (IT/OT): zonder duidelijke afspraken over eigenaarschap en governance blijft waarde liggen.
Begin met de juiste vraag
AI kan waarde leveren, maar is geen magische oplossing. Daarom begint verbetering met zichtbaarheid: weten wat er écht gebeurt op de vloer, wat het kost en waar het misgaat. En juist onzekerheid – momenten waarop je moet gokken, discussies blijven terugkomen of de oorzaak van verlies/incidenten niet duidelijk is – wijst vaak direct op een verbeterkans.
Begin daarom met het meten van één pijnpunt, zoals verloren tijd, incidenten of discussies en claims. Voeg context toe waar je nu moet gokken, verbeter gericht en meet opnieuw. Begin dus niet met de vraag “Welke AI moeten we hebben?”, maar met: “Waar verliezen we elke week tijd of geld, en waarom kunnen we het niet goed uitleggen?” Als je hier zicht op hebt maak je makkelijker keuzes voor verbeteringen en zijn oplossingen, of je nu AI gebruikt of niet, een stuk duidelijker te onderbouwen.
Deze blog werd geschreven door Epko van Nisselrooij, Beveiligingsadviseur bij Axis Communications.
