Amersfoort, 9 juni 2026 - Descartes
Systems Group kondigt uitgebreide kunstmatige intelligentie
(AI)-mogelijkheden aan op zijn Global Logistics Network™ (GLN) met de
introductie van het
Descartes Fleet Data Intelligence™-platform.
Het platform is gebouwd op de schaal en operationele praktijkdata van het
GLN en combineert een nieuwe AI-agent met machine learning-mogelijkheden
om tijdige leveringen te verbeteren, naleving van serviceniveaus te
versterken en de kosten per levering te verlagen. Tegelijkertijd biedt
het de zichtbaarheid die nodig is om verbeteringen in wagenparkprestaties
op lange termijn te meten, vast te houden en op te schalen.
“Voor
wagenparken die opereren met private of dedicated distributienetwerken
ligt de grootste impact van AI in het verbeteren van de dagelijkse
uitvoering”, zegt James Wee, General Manager Fleet Management bij
Descartes. “Uitvoeringsdata bevatten de signalen die nodig zijn om
wagenparkprestaties te verbeteren, maar historisch gezien werd die data
niet volledig benut. Met het Fleet Data Intelligence-platform passen we
AI toe op de betrouwbare uitvoeringsdata uit het GLN, zodat we ruis van
relevante signalen kunnen onderscheiden en dagelijkse wagenparkoperaties
bijdragen aan voortdurende prestatieverbetering.”
Nieuwe
AI-agent vereenvoudigt analyse van wagenparkprestaties en stimuleert
continue verbetering
Het
Fleet Data Intelligence-platform introduceert René, een AI-agent die
zowel realtime inzichten als kansen voor langetermijnverbeteringen
zichtbaar maakt, zonder dat handmatige data-extractie of gespecialiseerde
analytische expertise nodig is.
Voor
dagelijkse wagenparkprestaties stelt René planners, dispatchers en
operationele managers in staat om snel problemen te onderzoeken,
hypotheses te testen en direct antwoorden te krijgen door simpelweg
vragen te stellen. Bijvoorbeeld waarom routes in een bepaalde periode
sneller verliepen, waardoor overuren ontstaan of waar serviceniveaus
onder druk staan.
Daarnaast
ontdekt René diepere, structurele patronen door grote hoeveelheden
uitvoeringsdata van wagenparken te analyseren. Zo identificeert de agent
trends en achterliggende oorzaken van inefficiënties. Denk aan een groep
chauffeurs die consequent extra kilometers rijdt door handmatige
routeafwijkingen, zodat gerichte maatregelen genomen kunnen worden om
prestaties te verbeteren.
Machine learning verhoogt routedichtheid
Het
platform introduceert ook machine learning-mogelijkheden die in vroege
implementaties hebben geleid tot een toename van routedichtheid tot wel
30 procent. Hierdoor kunnen wagenparken meer stops uitvoeren zonder extra
voertuigen of chauffeurs toe te voegen.
Het
platform genereert nauwkeurigere voorspellingen van servicetijden door te
leren van werkelijke leveringsduur en routeomstandigheden op basis van
variabelen zoals klanttype, producteigenschappen, leveringsvolume,
voertuigtype, locaties van laadstops en geografische factoren.
Dankzij
verbeterde planningsnauwkeurigheid worden overtollige buffertijd,
ongebruikte capaciteit, gemiste leveringsvensters en routeplannen die
tijdens uitvoering afwijken, geminimaliseerd. Hierdoor kunnen bedrijven
meer stops per chauffeur in dezelfde werktijd plannen.
Prestatie-inzichten
helpen verbeteringen te behouden en op te schalen
Daarnaast
biedt het platform gestructureerd inzicht in belangrijke
prestatie-indicatoren, zodat organisaties serviceniveaus kunnen
benchmarken en de impact van operationele veranderingen in de tijd kunnen
volgen.
Door
verbeteringen te meten op gebieden zoals route-efficiëntie, naleving van
serviceniveaus en chauffeurproductiviteit, kunnen wagenparken resultaten
valideren, best practices versterken en prestatieverbeteringen opschalen
binnen hun operatie.
“Voor
organisaties met leveringsmodellen met hoge dichtheid en vaste routes,
zoals foodservice, drankendistributie en logistiek van groothandels,
kunnen zelfs kleine verbeteringen in wagenparkprestaties een aanzienlijke
financiële impact hebben,” zegt Ken Wood, EVP Product Management bij
Descartes. “Dankzij het gebruik van betrouwbare, operationele
praktijkdata uit het GLN kunnen wagenparken
AI op schaal toepassen om de uitvoering
continu te verbeteren met de data die ze dagelijks genereren, en zo
meetbare prestatieverbeteringen realiseren.”
Lees meer over de Fleet
Management-oplossingen van Descartes.
Over Descartes
Descartes maakt responsievere, efficiëntere, veiligere en duurzamere
internationale en binnenlandse toeleveringsketens mogelijk door
logistiek-intensieve bedrijven samen te brengen in zijn Global Logistics
Network (GLN). Verladers, vervoerders en logistieke dienstverleners
werken samen in het GLN en maken gebruik van technologie, data en AI om
last mile-leveringen, binnenlandse en internationale zendingen,
transporttarieven en betalingen, wereldwijd handelsonderzoek, naleving
van douanevoorschriften en diverse regelgevingsprocessen te beheren. Lees
meer over Descartes op
https://www.descartes.com en volg
ons op
LinkedIn en
X.
Voor meer informatie
Whizpr
Willem Roosjen, Linda van Essen
descartes@whizpr.nl
Descartes
Andra Schaz
aschaz@descartes.com