Onverwachte afhaalverzoeken worden voorspelbaar én planbaar

ENGLISH BELOW

In de dynamische wereld van logistiek draait alles om timing en efficiëntie. Toch krijgen transportbedrijven regelmatig te maken met last-minute ophaalverzoeken die niet in de oorspronkelijke planning passen. Het gevolg? Extra kilometers, hogere kosten en een verstoorde routeplanning. Dominik Szewczyk, student Data Science and Artificial Intelligence van Breda University of Applied Sciences, ging voor De Rooy Transport aan de slag en ontwikkelde een voorspellend systeem dat potentiële afhaallocaties voorspelt en integreert in de dagelijkse truckplanning.

De Rooy Transport – deelnemer in het project Circulaire Stromen – Next Level Logistics - ontvangt regelmatig onverwachte ophaalverzoeken voor dezelfde dag, die niet zijn opgenomen in de oorspronkelijke planning. Deze last-minute toevoegingen zorgen voor extra kilometers, verstoren de routeplanning en verhogen de operationele kosten. Omdat vrachtwagens eerst hun geplande route volgen en pas daarna ongeplande afhalingen oppakken, komt de efficiëntie onder druk te staan. Dat moet anders vond de directie van De Rooy Transport.

Met behulp van kunstmatige intelligentie wist Dominik - samen met softwareontwikkelaar Hub Base - een dashboard te bouwen dat met een nauwkeurigheid van 88% voorspelt waar en wanneer extra afhalingen zullen plaatsvinden. Deze voorspellingen worden al tijdens de planningsfase meegenomen en vervangen door daadwerkelijke bevestigingen zodra die binnenkomen. Het resultaat: minder omrijden, lagere kosten en een veel efficiëntere inzet van vrachtwagens.

“Ik heb echt genoten van dit project,” vertelt Dominik. “Het was geweldig om te werken aan een echte use case waarbij ik het gevoel had dat mijn werk een betekenisvolle impact kon hebben. Ik ben er vooral trots op dat ik een werkend dashboard heb opgeleverd dat ook daadwerkelijk wordt geimplementeerd.”

De oplossing is niet alleen een succesverhaal voor De Rooy Transport, maar ook een voorbeeld van hoe AI steeds vaker wordt ingezet in de logistieke sector. Waar kunstmatige intelligentie voorheen vooral een buzzwoord was, bewijst dit project dat het ook in de praktijk een tastbaar verschil kan maken.

……………………..

The dynamic world of logistics is all about timing and efficiency. Yet transportation companies regularly encounter last-minute pickup requests that don't fit into the original schedule. The result? Extra miles, higher costs and disrupted route planning. Dominik Szewczyk, a Data Science and Artificial Intelligence student from Breda University of Applied Sciences, went to work for De Rooy Transport and developed a predictive system that predicts potential pickup locations and integrates them into daily truck planning.
 

De Rooy Transport - a participant in the ‘Circulaire Stromen - Next Level Logistics’ project - regularly receives unexpected same-day pickup requests that are not included in the original planning. These last-minute additions cause extra mileage, disrupt route planning and increase operational costs. Because trucks follow their scheduled route first and only then pick up unplanned pickups, efficiency comes under pressure. The management of De Rooy Transport thought this had to change.

Using artificial intelligence, Dominik - along with software developer Hub Base - was able to build a dashboard that predicts with 88% accuracy where and when additional pickups will occur. These predictions are already taken into account during the planning phase and replaced with actual confirmations as soon as they come in. The result: fewer detours, lower costs and a much more efficient use of trucks.
 

“I really enjoyed this project,” Dominik says. "It was great to work on a real use case where I felt like my work could have a meaningful impact. I am especially proud to have delivered a working dashboard that is actually being implemented."

The solution is not only a success story for De Rooy Transport, but also an example of how AI is increasingly being used in the logistics sector. Where artificial intelligence was previously mainly a buzzword, this project proves that it can also make a tangible difference in practice.