Van schaarste naar slimheid: hoe slimme magazijnen het arbeidstekort te lijf gaan
De Nederlandse logistieke sector kampt met een hardnekkig probleem: er zijn simpelweg te weinig handen om alle bestellingen te verwerken. Vacatures blijven maandenlang openstaan, het ziekteverzuim loopt op, en de werkdruk neemt toe. Maar terwijl veel bedrijven automatisering zien als dé oplossing, blijkt dat er nog een wereld te winnen valt door slimmer om te gaan met de tools en systemen die je al hebt en mensen die er wél zijn.
De cijfers liegen er niet om
In magazijnen en distributiecentra is het tekort aan order pickers een van de grootste operationele uitdagingen. Volgens cijfers van ABN AMRO staan er meer dan 40.000 vacatures open in de logistieke sector. Tegelijkertijd groeit de e-commerce markt met dubbele cijfers, waardoor de druk op bestaande processen alleen maar toeneemt.
De reflex is vaak: investeren in robotica en volledige automatisering. Maar die investeringen zijn enorm, vaak miljoenen euro’s, en niet haalbaar of zinvol voor veel kleine en mid-size operaties. Bovendien blijft menselijke flexibiliteit essentieel in omgevingen waar SKU diversiteit en variabele orderpatronen de norm zijn.
Efficiëntie begint bij processen, niet bij robots
Uit onderzoek blijkt dat order pickers in traditionele magazijnen 50-70% van hun tijd kwijt zijn aan lopen. Laat dat even indalen: niet aan picken, maar aan lopen. Dat betekent dat er enorme efficiëntie winst valt te behalen door beter te plannen: welke orders worden samen gepickt? In welke volgorde worden items gepickt? Hoe minimaliseer je loop- en rijafstanden?
Deze optimalisatie vraagt niet om miljoeneninvesteringen in hardware, maar om slimme inzet van data en algoritmes. Door orders strategisch te bundelen in batches en pick routes te optimaliseren, kunnen pickers 20-40% meer orders verwerken zonder sneller te hoeven werken. Voor een magazijn met 20 pickers kan dat neerkomen op de output van 4 tot 8 extra medewerkers
Technologie als enabler, niet als vervanger
De slimste magazijn operaties zien technologie niet als vervanging van mensen, maar als versterking. Denk aan:
- Intelligente order batching: algoritmes die orders slim groeperen op basis van een aantal criteria, zoals opslaglocatie, prioriteit en capaciteit.
- Dynamische routeplanning: real time berekening van de kortste pick routes door het magazijn
- Predictive analytics: voorspellen van piek periodes zodat je vooruit kunt plannen
Deze oplossingen zijn vaak binnen weken te implementeren, werken samen met bestaande Warehouse Management Systemen, en leveren direct meetbare resultaten op
De menselijke kant van optimalisatie
Wat vaak wordt vergeten: efficiëntere processen zijn ook beter voor werknemers. Minder lopen betekent minder fysieke belasting, wat het ziekteverzuim verlaagt. Duidelijkere processen en taken verminderen stress en verhogen de werkplezier. En snellere throughput betekent dat ook tijdens piek periodes de werkdruk beheersbaar blijft
Klein beginnen, snel leren
Het goede nieuws voor alle magazijnen die niet onder de categorie ‘mega DC’ vallen is dat je niet alles in één keer hoeft om te gooien. Begin met een pilot op één deel van het magazijn of één SKU type. Meet de resultaten. Leer wat werkt. Schaal daarna op.
Die pragmatische aanpak maakt optimalisatie toegankelijk voor bedrijven die geen budgetten hebben voor robot armen en complexe conveyor systems, maar wel willen groeien en concurrerend willen blijven. Bovendien zijn dit gezonde tussenstappen die automatisering, mocht dat uiteindelijk wel opportuun zijn, een grotere slagingskans zullen geven.
Van schaarste naar kansen
Het personeelstekort in de logistiek is een feit, maar het hoeft geen showstopper te zijn. Door slimmer te werken kunnen magazijnen meer bereiken met de mensen en systemen die ze hebben. En in een tijd waarin goede arbeidskrachten schaars zijn, is dat misschien wel de beste zet die je kunt doen.
Author Bio
Nassim Laachir is oprichter en eigenaar van MagentIQ.
MagentIQ helpt logistieke operaties order picking productiviteiten structureel te verhogen met AI-gedreven order picking optimalisatie software. Nassim heeft meer dan dertien jaar ervaring binnen intra-logistics – van operationele verbeteringsprojecten en het ontwerpen van mega DC’s tot het verkopen en implementeren van software en robotica bij grote logistieke dienstverleners en warehouse integrators.
Zijn grotere doel: warehousing veerkrachtiger en aantrekkelijker maken door toegankelijke, AI-gedreven applicaties te ontwikkelen die de brug slaan tussen mens en systeem en deze beide te versterken.
De afbeelding bij dit artikel is door ChatGPT gemaakt op basis van de tekst van dit artikel.
