Gebruik wat er al draait
We koppelen eerst rondom bestaande tools voordat we iets vervangen.
Logistiek en operatie
AI-transportplanning en logistieke software voor orders, routes, capaciteit en uitzonderingen
Bouw een eigen planningslaag die orders, voorraad, routes, chauffeurs, capaciteit en data uit ERP, WMS of TMS samenbrengt en planners uitlegbare AI-voorstellen geeft.
Zo houden we het bruikbaar
Branchepagina's werken pas goed als ze dicht bij de dagelijkse operatie blijven. We starten bij het rommelige proces, niet bij een algemene AI-demo.
Ontwerp de uitzondering
De workflow moet weten wanneer hij stopt en overdraagt aan een mens.
Meet één uitkomst
Eerste bewijs is praktisch: minder onderbrekingen, snellere opvolging, schonere data of lagere kosten.
Planningsproblemen die niet in simpele SaaS passen
De beste eerste stap is vaak geen volledig TMS, maar een laag die bestaande systemen slim verbindt.
Capaciteit verandert sneller dan de planningssheet kan volgen.
Planningsbesluiten hangen af van lokale kennis in hoofden van een paar mensen.
Uitzonderingen zitten verstopt in telefoontjes en chatthreads.
Management ziet vertragingen pas nadat ze gebeurd zijn.
Planning-SaaS vs eigen planningslaag
De beste eerste stap is vaak geen volledig TMS, maar een laag die bestaande systemen slim verbindt.
| Planning-SaaS vs eigen planningslaag | Gehuurde SaaS | Eigen proces |
|---|---|---|
| Input | Werkt goed als data al in het juiste formaat past. | Koppelt orders, capaciteit, agenda's, vlootdata en handmatige uitzonderingen. |
| Besluiten | Regels zijn vaak generiek. | Regels volgen routes, klanten, chauffeurs, SLA's en lokale beperkingen. |
| Uitzonderingen | Worden buiten het systeem opgelost. | Worden zichtbaar, geprioriteerd en opgevolgd voordat ze de dag breken. |
| AI | Extra functie bovenop de tool. | Planningsassistent rondom jullie beperkingen en goedkeuringsregels. |
Plan voor AI-ondersteunde planning
Geef planners eerst beter overzicht en automatiseer suggesties zodra de data betrouwbaar is.
01
Input samenbrengen
Breng orders, capaciteit, chauffeurs, locaties, tijdvensters en beperkingen in één model.
02
Uitzonderingen zichtbaar maken
Maak een actuele lijst voor vertragingen, ontbrekende capaciteit, spoedorders en conflicten.
03
Suggestielogica toevoegen
Laat AI routewissels, prioriteiten en updates voorstellen met reden.
04
Feedbackloop sluiten
Vergelijk planning met uitvoering en verbeter regels wekelijks.
Voorbeeldproces
- 1
Stap 1: Orders en capaciteit worden elke ochtend ingeladen.
- 2
Stap 2: Systeem toont conflicten, missende chauffeurs en risicoroutes.
- 3
Stap 3: AI stelt wijzigingen voor met impact op SLA en kosten.
- 4
Stap 4: Planner keurt goed, past aan of wijst af.
- 5
Stap 5: Klanten of interne teams krijgen gereviewde updates.
Passende oplossingen
Gebruik deze oplossingspagina's om het branchevoorbeeld te vertalen naar een duidelijke volgende stap.
Operationele automatiseringAI-automatisering laten bouwen voor het MKBLaat AI-automatisering bouwen voor aanvragen, routing, documentverwerking, opvolging en rapportage, gekoppeld aan je bestaande systemen.Strategisch startpuntAI Roadmap implementatie voor het MKBZet losse AI-ideeën om in een uitvoerbaar plan met eerste verbeteringen, data-eisen, risico's en een bouwvolgorde voor 90 dagen.
Praktische gidsen
Lees welke keuzes bij dit proces horen voordat je de scope bepaalt.
AI inzetten voor personeelsplanning en roosteringHoe AI bezetting, roosters en capaciteitsplanning kan verbeteren.Lees de gidsMaatwerk ERP voor het MKB: wanneer heeft het zin?Wanneer bouw je een ERP-achtig intern systeem in plaats van een grote suite te kopen?Lees de gidsAI-documentverwerking voor offertes, contracten en facturenClassificeer, lees, controleer en routeer bedrijfsdocumenten met AI, met menselijke controle op uitzonderingen.Lees de gids
FAQ
Moeten we ons TMS vervangen?
Niet als eerste stap. Veel teams starten met een eigen planningslaag bovenop bestaande systemen.
Kan AI automatisch plannen?
AI kan voorstellen doen. Automatische dispatch hoort pas na duidelijke regels, logging en vertrouwen in goedkeuring.
Welke data is nodig?
Minimaal orders, tijdvensters, middelen, locaties, beperkingen en werkelijke uitkomsten.
Kan dit ook als AI-assistent voor logistieke operatie werken?
Ja. Dezelfde laag kan binnenkomende orders, ontbrekende informatie, capaciteitsconflicten, vertragingen en klantupdates bewaken, terwijl planners belangrijke wijzigingen goedkeuren.
Hoe meet je het rendement van AI-transportplanning?
Meet planneruren, late wijzigingen, lege capaciteit, vermijdbare kilometers, gemiste SLA's en tijd voor klantupdates voor en na de pilot.