AI in je logistieke Control Tower: slimme zet of risicovolle sprong?
Simacan gebruikt AI met gezond verstand (en beleid)
Het gonst van de AI-hype. Elke week lijkt er wel een nieuwe ontwikkeling uit de grond te schieten die “de toekomst van transport en logistiek” gaat veranderen. Maar wat betekent dat eigenlijk voor jouw operationele systeem? Wat doet AI écht in een supply chain, en minstens zo belangrijk: wat zou het juist níét moeten doen?
Bij Simacan geloven we dat kunstmatige intelligentie een krachtige sidekick kan zijn. Geen onvoorspelbare tovenaar, maar een slimme assistent die je voorziet van inzichten, zonder dat je de controle verliest. In dit artikel vertellen we je precies hoe wij AI inzetten binnen het Simacan-platform, en wanneer we daar juist bewust níét voor kiezen.
Waarom AI niet altijd het antwoord is
We zijn er eerlijk in: AI is geen magische oplossing die alles beter maakt. Zeker in de wereld van transport en logistiek, waar nauwkeurigheid, realtime betrouwbaarheid en transparantie essentieel zijn, kan AI ook flinke risico’s met zich meebrengen.
Een verkeerd getraind model kan leiden tot foute voorspellingen. Bias in data zorgt voor oneerlijke beslissingen. En een AI die zonder toezicht beslissingen mag nemen? Dan verlies je de grip op je supply chain, en ontstaat er chaos. Tel daar de nieuwe Europese AI-wetgeving bij op, met boetes tot wel 7% van je jaaromzet, en je snapt: dit vraagt om een slimme, bewuste aanpak.
Data orkestreren over systemen heen
Kunstmatige intelligentie klinkt indrukwekkend, maar zonder de juiste en correcte data komt er weinig van terecht. AI valt of staat met wat je erin stopt. Zolang data versnipperd, verouderd of simpelweg onbetrouwbaar is, kan AI zijn werk niet goed doen, of erger nog, het maakt verkeerde inschattingen.
Daarom is de eerste stap richting een AI-ready supply chain níét “meer AI”. Maar zorg eerst voor een goede basis: zorg voor verbonden, ‘schone’ en gestroomlijnde data over de hele keten. Pas dan kan AI de ruimte gaan krijgen om echt waarde toe te voegen.
Daarom is de eerste stap richting een AI-ready supply chain níét “meer AI”. Maar zorg eerst voor een goede basis: zorg voor verbonden, ‘schone’ en gestroomlijnde data over de hele keten. Pas dan kan AI de ruimte gaan krijgen om echt waarde toe te voegen.
Wat Simacan wél doet met AI
Laten we meteen duidelijk zijn: we gebruiken géén real-time AI in operationele omgevingen. Geen black box die zelfstandig besluit of een chauffeur links of rechts moet afslaan. In plaats daarvan maken we gebruik van voorspellende modellen en deterministische algoritmen.
Hoe dat werkt?
We gebruiken machine learning om verkeersintensiteiten te voorspellen. Op basis van historische data schatten we in waar en wanneer files ontstaan. Die inzichten gebruiken we vervolgens als input voor onze deterministische algoritmen in de Simacan Control Tower waarmee we de ETA’s berekenen op een manier die 100% transparant en reproduceerbaar is. Wat je erin stopt, bepaalt exact wat eruit komt. Geen verrassingen.
We gebruiken machine learning om verkeersintensiteiten te voorspellen. Op basis van historische data schatten we in waar en wanneer files ontstaan. Die inzichten gebruiken we vervolgens als input voor onze deterministische algoritmen in de Simacan Control Tower waarmee we de ETA’s berekenen op een manier die 100% transparant en reproduceerbaar is. Wat je erin stopt, bepaalt exact wat eruit komt. Geen verrassingen.
Daarnaast zetten we generatieve AI zoals LLM's (Large Language Models), in om taalconfiguraties op het platform te automatiseren. Denk aan het genereren van nieuwe taalversies, die vervolgens handmatig worden gecontroleerd voordat ze live gaan. AI doet dus een voorstel, maar de mens houdt de regie.
Wat we juist níét doen met AI
AI die zelfstandig operationele beslissingen neemt? Nee, bedankt.
We kiezen bewust voor een aanpak waarbij AI inzichten levert, maar nooit het laatste woord heeft. Zeker niet in real-time productieomgevingen. Daar draait alles op deterministische algoritmen, simpel gezegd: systemen waarvan je precies weet wat ze gaan doen, zolang je de input kent. Die voorspelbaarheid is cruciaal voor betrouwbaarheid en compliance.
We kiezen bewust voor een aanpak waarbij AI inzichten levert, maar nooit het laatste woord heeft. Zeker niet in real-time productieomgevingen. Daar draait alles op deterministische algoritmen, simpel gezegd: systemen waarvan je precies weet wat ze gaan doen, zolang je de input kent. Die voorspelbaarheid is cruciaal voor betrouwbaarheid en compliance.
Dus nee, geen real-time AI in productie. Alleen AI-voorspellingen die slim voeden, maar niet zelfstandig handelen.
Waarom dit belangrijk is, ook juridisch gezien
Met de komst van de EU AI Act, die sinds 1 augustus 2024 van kracht is, zijn er duidelijke regels voor het gebruik van kunstmatige intelligentie in Europa. AI-toepassingen worden gecategoriseerd van laag tot hoog risico. In veel gevallen moet je als organisatie transparant kunnen aantonen hoe een AI-systeem tot zijn beslissingen komt.
Dat betekent: geen zwarte dozen, maar controleerbare logica. Bij Simacan zijn we daar al jaren op ingericht. Binnen ons ISO 27001 Information Security Management System is het beleid over AI volledig ingebed, inclusief richtlijnen over veiligheid en privacy.
En vanaf augustus 2025 gelden ook de eerste verplichtingen voor zogenaamde GPAI-systemen (general purpose AI), waaronder ook taalmodellen zoals ChatGPT vallen. Tijd dus om je AI-strategie op orde te hebben.
De risico’s van ‘domme’ AI in supply chains
Gebruik je AI ondoordacht? Dan kun je flink de mist in gaan. Denk bijvoorbeeld aan:
- Foute data = foute beslissingen. One wrong traffic or demand prediction, and you’ve got a truck in the wrong place, or customers waiting for nothing.
- Gebrek aan menselijk toezicht. Laat je AI zijn gang gaan zonder controle? Dan loop je het risico dat beslissingen gemaakt worden die niemand meer begrijpt of kan verklaren.
- Securityrisico’s. AI-modellen kunnen doelwit worden van aanvallen of via de supply chain worden geïnfecteerd.
- Complianceproblemen. Niet voldoen aan de EU AI Act? Denk aan reputatieschade, juridische issues en financiële gevolgen waar je ‘u’ tegen zegt.
De Simacan‑aanpak:
AI met een menselijk hart
Bij Simacan draait alles om balans. We geloven in technologie die ondersteunt maar niet vervangt. In slimme voorspellingen, gecombineerd met robuuste, uitlegbare logica. In innovatie die compliant is én mensgericht blijft. We gebruiken AI dus waar het waarde toevoegt, maar zetten altijd de mens centraal in het beslissingsproces. Zo houden we grip op de operatie, en blijft jouw supply chain betrouwbaar, inzichtelijk en futureproof.
Nieuwsgierig hoe we dat in de praktijk doen? Of wil je sparren over hoe jouw supply chain toekomstbestendig wordt in dit nieuwe AI-tijdperk? Neem contact met ons op of vraag een gratis Simacan-demo aan.
Dit is misschien ook interessant voor jou:
Met digitalisering naar duurzaam transport: data als sleutel tot succes
Digitale logistiek stimuleert duurzaam transport: ontdek hoe realtime data en slimme integratie, emissievrije en aan de regelgeving conforme transportactiviteiten mogelijk maken.
Wat als je met een Digital Twin de realtime locatie van spot-carriers zou kunnen berekenen?
De digitale twin van Simacan transformeert de logistiek door locatiegegevens te optimaliseren, de nauwkeurigheid van ETA's te verbeteren en de operationele efficiëntie te verhogen. Ontsluit realtime inzichten, voorspellende analyses en naadloze samenwerking om
