De onzichtbare bottleneck: waarom de laatste kilometer begint bij het magazijnschap

De duurste handmatige taak in het magazijn: Waarom logistiek binnenkort onmogelijk zal zijn zonder AI

Levering op dezelfde dag is geen luxe meer, maar de absolute standaard. Terwijl klanten verwachten dat hun bestellingen in recordtijd aan hun deur worden bezorgd, kampt de logistieke sector achter de schermen met een ongekend structureel tekort aan geschoolde arbeidskrachten. Het knelpunt in dit conflict ligt vaak op het punt waar automatisering eerder zijn grenzen bereikte: orderverzameling, de beruchte "laatste stap". Juist hier belooft een nieuwe generatie lerende, AI-gestuurde robots een doorbraak. In plaats van dure, complete vernieuwingen passen deze intelligente systemen zich aan bestaande magazijninfrastructuren aan, leren ze zelfstandig bij elk verzameld artikel en verlichten ze het personeelstekort zonder mensen overbodig te maken. Ontdek waarom rigide systemen achterhaald zijn, hoe de technologie in de praktijk vruchten afwerpt en waarom slimme orderverzamelrobots de concurrentiepositie in het logistieke landschap van morgen zullen bepalen.

Kan uw orderverzamelproces de toenemende vraag bijhouden?

Tegen 2026 zal bezorging op dezelfde dag geen onderscheidend kenmerk meer zijn, maar de nieuwe norm. In de Verenigde Staten wordt meer dan 80 procent van alle online boodschappenbestellingen nu op dezelfde dag bezorgd, en binnen dit segment is het aandeel bestellingen dat binnen drie uur wordt bezorgd in één kwartaal gestegen van iets meer dan de helft naar bijna twee derde van het totaal aantal bezorgingen. Al deze marktgroei in die periode is te danken aan bestellingen die binnen een uur werden afgeleverd. Tegelijkertijd vertegenwoordigde ultrasnelle bezorging binnen een uur al 18 procent van alle bezorgbestellingen en 10 procent van de thuisbezorgbestellingen.

Deze versnelling verplaatst het knelpunt in de waardeketen naar de plek waar het het minst zichtbaar maar het meest impactvol is: de pickzone. Elke verkorting van de levertijd aan het begin van het proces zet direct meer druk op de processen in het magazijn, met name op de zogenaamde "laatste stap", oftewel het uitpakken van individuele artikelen en het verpakken ervan voor verzending. Voor online supermarkten en fulfilmentbedrijven betekent dit tegelijkertijd meer bestellingen, meer productvarianten en steeds kortere doorlooptijden, terwijl de foutmarge tot nul wordt gereduceerd.

Structurele belasting in plaats van een tijdelijk knelpunt

Het tekort aan geschoolde werknemers in de magazijnlogistiek is niet langer een seizoensgebonden verschijnsel, maar een structureel probleem van de sector. Volgens statistieken van de IAB bleven er in 2025 in Duitsland meer dan 60.000 vacatures in de magazijnlogistiek onvervuld, een aanzienlijke stijging ten opzichte van voorgaande jaren. Ter vergelijking: in het vierde kwartaal van 2024 gaf ongeveer 45 procent van de ondervraagde magazijnbedrijven aan dat hun bedrijfsvoering momenteel werd belemmerd door een tekort aan geschoolde werknemers, terwijl dit percentage aan het begin van het onderzoek in 2009 onder de tien procent lag. Hoewel het tekort iets is afgenomen ten opzichte van het recente hoogtepunt, blijft het historisch hoog.

Dit komt door een combinatie van factoren die op korte termijn moeilijk op te lossen zijn. Ongeveer een derde van de logistieke medewerkers is al ouder dan 50, terwijl jongere werknemers steeds vaker kiezen voor een academische carrière in plaats van een beroepsopleiding in de logistiek of expeditie. Daarbij komen nog de fysiek zware taken, ploegendiensten en lagere lonen in vergelijking met andere sectoren, wat de aantrekkelijkheid van magazijnwerk verder vermindert. Hoewel een meerderheid van 63,3 procent van de logistieke professionals gelooft dat mensen die vanuit andere sectoren van carrière veranderen het tekort ten minste gedeeltelijk zouden kunnen verlichten, is dit effect alleen onvoldoende om het structurele tekort te dichten.

Deze combinatie van toenemende vraag en afnemende personeelsbeschikbaarheid creëert precies het conflict tussen doelstellingen dat veel operationeel managers uit eigen ervaring kennen: er wordt verwacht dat de productiviteit en nauwkeurigheid toenemen, terwijl de middelen om deze doelen te bereiken steeds schaarser worden. Schommelende prestaties bij het orderverzamelen, bijvoorbeeld door ziekteverzuim, hoog personeelsverloop of seizoenspieken, leiden vervolgens tot vertragingen die de klanttevredenheid direct beïnvloeden.

Robotica als oplossing voor een procesprobleem, niet als doel op zich

Hier komt een nieuwe generatie AI-gestuurde pickingrobots in beeld, die fundamenteel verschillen van oudere, rigide automatiseringsoplossingen. Eerdere pickingrobots vereisten complexe programmering en vaste grijppunten voor elk nieuw product, waardoor ze onpraktisch waren voor assortimenten met een grote variatie, zoals typisch is voor de online supermarktsector. Moderne systemen daarentegen gebruiken driedimensionale beeldverwerking in combinatie met vooraf getrainde deep learning-algoritmen om items te herkennen en vast te pakken, ongeacht vorm, grootte, transparantie of oppervlaktestructuur, zonder dat voor elk afzonderlijk product aparte training nodig is.

Een treffend voorbeeld komt van de Zwitserse leverancier van beslag OPO Oeschger, die bewust voor de tegenovergestelde aanpak koos bij de integratie van een AI-gestuurde pickingoplossing: in plaats van het magazijn aan te passen aan de robot, werd de robot aangepast aan het bestaande magazijn. De pickingrobot werd direct geïntegreerd in een bestaand orderverzamelstation en neemt precies die werkzaamheden over die voorheen handmatig werden uitgevoerd: het verwijderen van antislipmatten uit de bestemmingscontainers, het ophalen van de benodigde artikelen uit de broncontainers en het plaatsen ervan in de verzenddoos, waarna het bestaande transportsysteem de verdere materiaalstroom overneemt. De kunstmatige intelligentie herkent zelfstandig de artikelen en bepaalt hoe een product in de bestemmingscontainer wordt geplaatst en gestapeld.

Deze integratiebenadering is economisch cruciaal omdat ze de wijdverbreide aanname weerlegt dat automatisering onvermijdelijk een complete herziening van de magazijninfrastructuur vereist. Robotsystemen kunnen steeds vaker worden geïntegreerd in bestaande orderverzamelstations, transportbandsystemen en opslagsystemen zoals AutoStore, in plaats van dat een volledig herontwerp van de faciliteit nodig is. Dit verlaagt de investeringsdrempel aanzienlijk, waardoor operators automatisering geleidelijk in plaats van abrupt kunnen invoeren.

Hoe de technologie zich in de praktijk heeft bewezen

De voordelen van deze systemen komen het best tot uiting bij grootschalige operationele inzet. De Rohlik Group, exploitant van de online voedselplatforms Knuspr en Gurkerl, heeft de uitrol uitgebreid naar 24 AI-gestuurde orderverzamelrobots in haar logistieke centrum in Schönefeld, Berlijn, na de initiële introductie van één robot op die locatie. Deze robots verzamelen nu bestellingen in de distributiecentra in Berlijn en Wenen, en verdere locaties, zoals Frankfurt, zullen naar verwachting in de komende maanden volgen. Het bedrijf is zelfs van plan om op de lange termijn op te schalen naar een driecijferig aantal robots. De robots nemen een van de laatste handmatige stappen in magazijnprocessen over: het nauwkeurig vastpakken en verpakken van individuele producten in zowel gekoelde als ongekoelde omgevingen.

De Group Head of Automation and Expansion bij Rohlik benadrukt dat dit robotiseringsprogramma van de grond af is ontwikkeld om de voedselbezorging fundamenteel te transformeren. De gelijktijdige uitrol naar meerdere markten legt de basis voor de toekomst van geautomatiseerde logistiek in de e-grocerysector. Vergelijkbare effecten zijn ook buiten de voedselsector waarneembaar. In een configure-to-order productiefaciliteit die overstapte op AI-gestuurde procesdiscipline in de interne logistiek, daalde de totale doorlooptijd met 84 procent en de order-to-ship doorlooptijd met 77 procent. In een ander gedocumenteerd geval daalde het foutenpercentage met 68 procent en steeg de productiviteit met dubbele cijfers, waarbij het volledige pickproces binnen één week werd omgezet.

Gevestigde automatiseringsleveranciers uit de machinebouwsector positioneren zich ook op dit gebied. Siemens heeft samen met intralogistiekspecialist Mecalux AI-gestuurde beeldverwerkingssoftware ontwikkeld, genaamd Simatic Robot Pick AI. Deze software stelt robots in staat om elk object, ongeacht vorm en grootte, vast te pakken, waardoor systemen met een hoge doorvoer tot wel 1.000 pick-operaties per uur mogelijk zijn, 24 uur per dag, 7 dagen per week. In een andere samenwerking bundelden Siemens, Universal Robots en camerafabrikant Zivid hun technologieën om zelfs transparante objecten betrouwbaar te detecteren. Dit vormde voorheen een aanzienlijke technische uitdaging, met name bij verpakkingen van glas of transparante folie.

LTW Intralogistics – Ingenieurs van Flow - Afbeelding: LTW Intralogistics GmbH

LTW biedt haar klanten geen losse componenten, maar geïntegreerde totaaloplossingen. Advies, planning, mechanische en elektrotechnische componenten, besturings- en automatiseringstechnologie, software en service – alles is met elkaar verbonden en nauwkeurig op elkaar afgestemd.

De interne productie van belangrijke componenten is bijzonder voordelig. Dit maakt optimale controle mogelijk over de kwaliteit, toeleveringsketens en interfaces.

LTW staat voor betrouwbaarheid, transparantie en samenwerking. Loyaliteit en eerlijkheid zijn stevig verankerd in de bedrijfsfilosofie – een handdruk betekent hier nog steeds iets.

Dit is hiermee gerelateerd:

• LTW-oplossingen

Van starre automaat naar lerend systeem

Vanuit economisch perspectief is de doorslaggevende vooruitgang van deze technologiegeneratie niet alleen de automatisering zelf, maar vooral de verschuiving van regelgebaseerde naar lerende automatisering. Industriële classificaties onderscheiden nu verschillende ontwikkelingsstadia van orderpickautomatisering, variërend van eenvoudige semi-automatische systemen met vaste beeldverwerking en barcodescanning, via grotendeels autonome robots, tot intelligente, lerende robots die orders picken, wat momenteel als het meest geavanceerde stadium wordt beschouwd. Op dit hoogste niveau staat het vermogen van de robot tot continue zelfverbetering centraal, waardoor het systeem niet alleen autonoom, maar ook adaptief en zelfoptimaliserend kan werken.

Deze leercomponent lost een belangrijk economisch probleem van eerdere generaties automatisering op: het gebrek aan schaalbaarheid wanneer productassortimenten veranderen of groeien. Met systemen die al beschikken over voorgeprogrammeerde AI-functionaliteiten, hoeven nieuwe producten niet langer afzonderlijk te worden getraind, omdat de onderliggende mogelijkheden al een breed spectrum aan objecten bestrijken. Dit is met name belangrijk voor sectoren met een zeer dynamisch productassortiment, zoals de farmaceutische industrie, mode, e-commerce en retourverwerking. Een autonome mobiele robot, die zich als een mens met een winkelwagen door de magazijngangen beweegt om bestellingen te verzamelen en te consolideren, is al getraind op meer dan een miljard picks. Machine learning maakt de robot bij elke volgende pick nauwkeuriger, terwijl een complementair goederen-naar-persoon-station voor zware of moeilijk bereikbare artikelen een consistente pickbetrouwbaarheid van 100 procent garandeert.

Bovendien vereisen dergelijke systemen geen vaste infrastructuur zoals stellingen of transportbanden en werken ze met standaard schappen en containers. Dit maakt een snelle implementatie en end-to-end automatisering van de toeleveringsketen mogelijk zonder de bestaande logistieke processen fundamenteel te veranderen. Deze lichtgewicht infrastructuur verschilt aanzienlijk van kubusopslagsystemen of shuttle-oplossingen, die vaste rasterstructuren vereisen, en biedt operators daardoor aanzienlijk meer flexibiliteit bij de geleidelijke automatisering van hun bestaande faciliteiten.

De menselijke factor blijft centraal staan

Ondanks indrukwekkende technologische vooruitgang betekent het gebruik van AI-robots geenszins de volledige vervanging van menselijke arbeid in het magazijn. Integendeel, er ontstaat steeds meer een hybride model waarbij robots op betrouwbare en moeiteloze wijze gestandaardiseerde, repetitieve of ergonomisch veeleisende orderverzameltaken uitvoeren, terwijl werknemers van deze taken worden ontlast en zich kunnen concentreren op uitzonderlijke gevallen, kwaliteitscontrole of het overkoepelende procesmanagement. Deze taakverdeling blijkt met name waardevol gezien het aanhoudende tekort aan geschoolde arbeidskrachten, omdat bestaande personeelsmiddelen specifiek worden ingezet voor taken die daadwerkelijk menselijk oordeel vereisen.

Vanuit economisch perspectief kan deze ontwikkeling ook worden gezien als een reactie op demografische veranderingen. Gezien een beroepsbevolking waarin een derde van de werknemers al ouder is dan 50 en het aantal jongeren dat de arbeidsmarkt betreedt steeds verder afneemt, lijkt de automatisering van fysiek zware, repetitieve taken minder een bedreiging voor banen en meer een noodzakelijke compensatie voor een structureel knelpunt dat niet alleen door werving kan worden opgelost. Dit verband wordt ook expliciet erkend vanuit het perspectief van de leverancier: de effecten van het arbeidstekort zouden kunnen worden verzacht door AI-gestuurde orderverzamelrobots, terwijl tegelijkertijd de operationele efficiëntie in magazijnen wordt verhoogd.

Economische beoordeling van investering versus baten

De centrale zakelijke vraag bij de introductie van dergelijke systemen betreft minder de technische haalbaarheid, die inmiddels grotendeels is opgelost, maar veeleer de economische afweging in elk afzonderlijk geval. Cruciaal is dat moderne AI-robotoplossingen kunnen worden geïntegreerd in bestaande orderverzamelwerkstations in plaats van dat er een volledig nieuw systeem nodig is. Dit verkort de terugverdientijd aanzienlijk in vergelijking met traditionele grootschalige investeringen in geautomatiseerde opslagsystemen. Voor bedrijven met bestaande transportbandtechnologie of AutoStore-systemen betekent dit dat de laatste, voorheen handmatige stap, achteraf kan worden ingebouwd zonder de bestaande materiaalstroom te onderbreken.

Tegelijkertijd tonen de gedocumenteerde efficiëntiewinsten de aanzienlijke economische voordelen aan. Een reductie van 68 procent in het foutenpercentage, in combinatie met een productiviteitsstijging van meer dan 10 procent binnen één week na implementatie, vertegenwoordigt een schaal die met traditionele procesoptimalisaties vrijwel onmogelijk te bereiken zou zijn. Bovendien illustreert een doorvoer van maximaal 1.000 orderpicks per uur bij een continue 24/7-werking dat deze systemen niet alleen personeelstekorten compenseren, maar ook extra capaciteit kunnen creëren, wat essentieel is om pieken in de vraag naar levering op dezelfde dag en ultrasnelle leveringen aan te kunnen.

Het is echter belangrijk om te bedenken dat niet elk productassortiment en niet elke magazijnstructuur even geschikt is voor robotisering. Systemen die afhankelijk zijn van vaste grijppunten en voorgeprogrammeerde objecten bieden minder flexibiliteit dan adaptieve, zelflerende oplossingen. De keuze voor het juiste automatiseringsniveau hangt daarom af van het specifieke productassortiment, het ordervolume en de bestaande infrastructuur. Bedrijven die te vroeg investeren in ongeschikte systemen lopen het risico de verwachte efficiëntiewinsten niet te behalen en in plaats daarvan extra complexiteit in hun processen te introduceren.

Het toekomstbeeld van de komende jaren

De combinatie van een structureel tekort aan geschoolde arbeidskrachten, stijgende operationele kosten en klantverwachtingen die onontkoombaar verschuiven naar levering op dezelfde dag of zelfs binnen een dag, maakt de automatisering van orderverzameling tot een van de meest urgente investeringsbeslissingen in de fulfilmentsector in de komende jaren. Kunstmatige intelligentie in de logistiek evolueert steeds meer van een puur automatiseringsproject naar een alomvattende, AI-gestuurde procesdiscipline die beveiliging, datakwaliteit en procesconformiteit integreert in automatisering, in plaats van geïsoleerde, op zichzelf staande oplossingen te gebruiken. Onderzoeksinstituten zoals het Fraunhofer Instituut voor Materiaalstroom en Logistiek benadrukken ook dat AI-gebaseerde optimalisatie van opslaglocaties, automatische identificatie van ladingdragers en de overdracht van gesimuleerde robotprocessen naar de praktijk steeds vaker hand in hand gaan om proactieve planning mogelijk te maken en extra efficiëntiepotentieel te ontsluiten.

Voor operators die momenteel overwegen te investeren in AI-gestuurde orderverzamelrobots, biedt de markt al betrouwbare benchmarks: van gerichte integratie in een enkel orderverzamelstation tot opschaling naar vloten van meerdere, en mogelijk honderden, robots in verschillende landen. De cruciale vraag is daarom niet langer of kunstmatige intelligentie het orderverzamelen zal veranderen, maar hoe snel individuele bedrijven deze verandering kunnen benutten voordat de kloof met reeds geautomatiseerde concurrenten te groot wordt.

Konrad Wolfenstein

Ik sta graag tot uw beschikking als uw persoonlijke adviseur.

U kunt contact met mij opnemen via wolfenstein∂xpert.digital of

U kunt me bellen op +49 7348 4088 965 .

LinkedIn
 

Advisering, planning en implementatie van totaaloplossingen voor hoogbouwmagazijnen en geautomatiseerde opslagsystemen - Afbeelding: Xpert.Digital

Meer informatie vindt u hier:

• Advies en planning voor hoogbouwmagazijnen: Geautomatiseerde hoogbouwmagazijnen – Optimaliseer palletopslag volledig automatisch – Magazijnoptimalisatie