Trucks
Van de werkplaats tot de bestuurdersstoel: AI biedt enorme mogelijkheden om de productiviteit, de bedrijfszekerheid, het brandstofverbruik en de veiligheid te verbeteren. Op veel gebieden heeft het nu al een grote impact – en die impact zal alleen maar toenemen.
De opkomst van AI luidt nieuwe winsten in op het gebied van efficiëntie en productiviteit in de hele samenleving – en de vrachtwagenindustrie vormt daarop geen uitzondering. Het helpt bestaande trends te versnellen en maakt nieuwe mogelijkheden mogelijk die tot voor kort ondenkbaar waren. Hieronder staan zeven belangrijke gebieden waarop AI een impact heeft op logistiek en wegtransport.
1. Sneller en nauwkeuriger voorspellend onderhoud
Een van de grootste ontwikkelingen in de vrachtwagenindustrie van de afgelopen jaren is de mogelijkheid om gegevens van het voertuig te verzamelen en deze te gebruiken om storingen te voorspellen en te voorkomen voordat ze tot pech leiden. Hoewel dit niet langer nieuw is, maakt AI het mogelijk om veel grotere hoeveelheden data te verwerken en te analyseren – en dat veel sneller.
Hierdoor is het gemakkelijker om patronen in de gegevens te herkennen en verbanden te leggen tussen specifieke fouten en de factoren die daaraan bijdragen. Het levert meer inzicht op in de waarschuwingssignalen die waarschijnlijk tot een storing zullen leiden, zodat deze tijdens gepland onderhoud kunnen worden aangepakt.
De snelheid van AI biedt ook de mogelijkheid om gegevens in realtime op te halen en te analyseren, waardoor de diagnosetijd aanzienlijk wordt verkort. Hoe eerder de vrachtwageneigenaar op de hoogte wordt gebracht, hoe gemakkelijker het is om onderhoud en reparaties te plannen.
2. Serviceplanning op basis van behoefte – niet op basis van kilometers.
Naast voorspellend onderhoud maken connectiviteit en data ook adaptief onderhoud mogelijk. Hoewel servicebeurten traditioneel werden ingepland op basis van de kalender of de kilometerstand van een voertuig, wordt adaptief onderhoud ingepland op basis van de specifieke werkbelasting en conditie van de vrachtwagen. Als een vrachtwagen in goede staat verkeert, kan een onderhoudsbeurt worden uitgesteld. Omgekeerd, als er een mogelijke storing is geconstateerd of als de vrachtwagen onder zware omstandigheden heeft gereden, kan een servicebezoek worden vervroegd om het risico op onverwachte pechgevallen te minimaliseren. In beide gevallen brengt de vrachtwagen meer tijd op de weg door.
Ook dit is niet nieuw, maar AI versnelt en verbetert het proces. Het maakt het nog eenvoudiger en sneller om de conditie van een vrachtwagen op afstand en in realtime te beoordelen. Op deze manier hoeft een vrachtwagen alleen naar de werkplaats te komen voor een onderhoudsbeurt wanneer dat echt nodig is.
3. Efficiëntere routeoptimalisatie en wagenparkbeheer
Nauwkeurige planning en coördinatie zijn essentieel voor elke efficiënte logistieke operatie, en routeoptimalisatie kan ervoor zorgen dat elke vrachtwagen zo productief mogelijk is met minimale lege kilometers. Het kan echter een ingewikkeld proces zijn, met veel variabele factoren zoals verkeer, weer en klantbehoeften. Het is met name complex voor transportbedrijven die gemengde goederen over meerdere afleverpunten vervoeren.
Met behulp van AI kan routeoptimalisatie naar een geheel nieuw niveau worden getild. Het kan worden gebruikt om efficiënte schema's en bezorgroutes te ontwerpen en in realtime aanpassingen te maken op basis van veranderende omstandigheden. UPS, Amazon, FedEx en DHL zijn slechts enkele van de grote logistieke bedrijven die momenteel gebruikmaken van AI-gestuurde routeoptimalisatie.
Dit zal nog waardevoller worden naarmate de industrie overschakelt op elektrificatie. De noodzaak om op te laden voegt een extra laag complexiteit toe aan de routeplanning. AI-gestuurde oplossingen hebben echter de potentie om routes en energieverbruik te simuleren en naadloos oplaadmomenten in te bouwen met minimale verstoring van het bezorgschema van de chauffeur.
4. Betere chauffeursondersteuning – in realtime
Veel van de voertuiggegevens die tegenwoordig worden verzameld, zijn gekoppeld aan het rijgedrag van de bestuurder. Het kan worden gebruikt om zaken te identificeren zoals frequent en abrupt remmen en accelereren – gedrag dat een negatieve invloed heeft op zowel het brandstofverbruik als de veiligheid. Er bestaan al gekoppelde diensten die deze gegevens kunnen analyseren en verwerken, en die gebruikt kunnen worden om bestuurders te helpen hun rijtechniek te verbeteren.
Met behulp van AI kunnen deze diensten worden verbeterd, zodat ze sneller reageren en meer gegevens verwerken. In plaats van statistische rapporten kunnen ze misschien beter realtime coaching bieden.
5. Slimmere actieve veiligheidssystemen
Actieve veiligheidssystemen maken nu al enorme verbeteringen in de verkeersveiligheid mogelijk. Om effectief te zijn, zijn deze oplossingen afhankelijk van complexe algoritmen en rekenkracht die in staat zijn om meerdere datapunten te verwerken voordat er binnen microseconden beslissingen worden genomen. Ze moeten in staat zijn de omgeving van het voertuig in de gaten te houden en zaken zoals voetgangers en andere weggebruikers te herkennen. Actieve veiligheidssystemen moeten tijdens hun ontwikkeling worden getest in een breed scala aan verkeerssituaties om te garanderen dat ze in elke situatie effectief zijn.
Met AI kunnen nog meer gegevenspunten worden verwerkt, waardoor snellere besluitvorming mogelijk is. Testsimulaties kunnen sneller worden uitgevoerd en een breder scala aan situaties omvatten. Dit zal hopelijk hun vermogen verbeteren om verschillende bewegende objecten te herkennen, evenals verkeersborden en verkeerslichten. En in de verdere toekomst bestaat de mogelijkheid om meer ondersteunende functies voor zelfrijdende auto's te ontwikkelen die de bestuurder in gevaarlijke situaties kunnen helpen. Een voorbeeld hiervan is een functie die de vrachtwagen ertoe aanzet om autonoom aan de kant te gaan staan en veilig tot stilstand te komen als het systeem detecteert dat de chauffeur bewusteloos is.
6. Digitale workshops
Digitalisering heeft ook invloed op werkplaatsen, waar technici steeds vaker afhankelijk zijn van IT-systemen voor het raadplegen van instructies en documentatie voordat ze service en reparaties uitvoeren.
Een mogelijke oplossing die wordt onderzocht, is om technici uit te rusten met AI-gestuurde handheld apparaten, waarmee ze deze informatie veel sneller kunnen raadplegen dan nu het geval is. Veel mensen gebruiken al met succes AI-tools om complexe problemen op te lossen met behulp van gewone taal en geüploade afbeeldingen. Het moet daarom mogelijk zijn om dezelfde ondersteuningsfunctie voor technici te creëren. Het resultaat zal snellere en effectievere reparaties zijn.
Niemand kan met zekerheid zeggen wat de toekomst in petto heeft, maar één ding is zeker. AI zal de vrachtwagenindustrie blijven voorzien van tal van spannende mogelijkheden.
Als je meer wilt lezen over digitalisering, connectiviteit en data, dan vind je de volgende artikelen wellicht interessant:
- Hoe connectiviteit en AI de beschikbaarheid van vrachtwagens verbeteren
- Hoe technologie bijdraagt aan efficiënt rijden
- Welke rol kan machine learning spelen in de vrachtwagenindustrie?
[1] Sarah Whitman, 'Real-World Examples of AI Being Used for Route Optimization', 298 september 2025, Debales, https://debales.ai/blog/real-world-examples-of-ai-route-optimization-in-logistics
