AI Business Essentials 2025/2026

TransportIQ

GenAI-gedreven dispatch suite voor MKB-transport, gebouwd om ritdata om te zetten in direct bruikbare beslisinformatie.

Hogeschool Rotterdam - Business School

Jespen Haak · Floris Strijker · Armand Swirc · Dino Ngudie

Sector: Transport · Docent: Ronald Faas

Het probleem

~25%

van alle kilometers wordt leeg gereden

Structurele inefficiënties blijven onzichtbaar: de planner heeft de data wel, maar mist de tooling en tijd om hier dagelijks slim op te sturen.

0%

Leeg-km in demo-vloot

Huidige situatie, weekbasis.

EUR 0

Brandstofkosten per week

Direct merkbaar op operationele marge.

0 km

Leeg gereden per week

Kilometers zonder omzet of klantwaarde.

Zonder een nieuwe dispatchlaag blijft optimalisatie reactief, handmatig en vooral achteraf zichtbaar.

Huidige situatie

Digitaal, maar nog niet AI-gedreven

Van den Most Transport werkt al met TMS, telematica en dashboards, net als veel bedrijven in MKB-transport. De stap die nog ontbreekt is een AI-laag die die data vertaalt naar directe keuzes voor planners en management.

01

Excel & TMS als basis

De operationele workflow steunt al op bestaande systemen, maar optimalisatie blijft afhankelijk van handmatige interpretatie door de planner.

02

Data zonder vertaalslag

Ritdata, stops en prestaties zijn beschikbaar, maar worden niet automatisch omgezet naar prioriteiten, adviezen of patroonherkenning.

03

Achteraf in plaats van realtime

Rapportage en bijsturing gebeuren pas later, waardoor lege ritten, afwijkingen en besparingskansen te laat zichtbaar worden.

Reveal

TransportIQ

TransportIQ brengt realtime overzicht, AI-advies en rapportage samen in één dispatchlaag voor planners. Dat is kansrijk omdat de ritdata al beschikbaar is en de beslissingen in transport iedere dag terugkerend, tijdkritisch en patroonrijk zijn.

Realtime overzicht Brengt dashboard, live kaart en operationele alerts samen in één cockpit voor de planner.

AI-advies Signaleert lege ritten, vergelijkt routes en geeft concrete optimalisaties per truck of transportmoment.

Rapportage Zet dezelfde operationele context direct om naar managementoutput zonder extra handwerk.

Technologie

Twee AI-modellen, één productervaring

Het systeem is bewust opgesplitst: lokaal en snel waar dat moet, dieper redenerend waar meer context en nuance waarde toevoegen. Daarmee past de implementatie ook bij de praktijk van MKB-transport: snel in de operatie, zorgvuldiger voor analyse en rapportage.

Qwen 3.5:9b

Lokaal, snel en privacy-first voor dagelijkse plannersflows.

Lokaal Snel Realtime

Beantwoordt dagelijkse chatvragen voor planners.
Genereert alerts op basis van route- en ritdata.
Scort routes snel op efficiëntie en risico.
Geeft directe suggesties zonder data buiten het netwerk te sturen.

Claude Opus 4.6

Diepere analyses en managementinzichten voor complexere vragen.

Reasoning Rapportage Analyse

Maakt weekrapportages en managementsamenvattingen.
Ondersteunt complexe plannings- en routeanalyses.
Levert genuanceerde output met lage temperatuurinstelling.
Wordt alleen gebruikt waar extra denkkracht de uitkomst verbetert.

Lokale modellen waar mogelijk, data-minimalisatie standaard ingebouwd, geen training op bedrijfsdata en menselijke controle blijft altijd leidend.

Live demo

Plannercockpit

Overzicht, alerts en modules in één flow

Eén centrale cockpit bundelt KPI's, meldingen en navigatie zodat planners direct vanuit prioriteit naar de juiste actie gaan.

Één ingang voor de operatie Dashboard, alerts en modules komen samen in één logische startplek voor dispatchers.

Sneller schakelen De planner beweegt zonder omwegen van overzicht naar kaart, optimalisatie of rapportage.

Directe prioritering AI-signalen en uitzonderingen worden vroeg zichtbaar, zodat actie niet pas achteraf volgt.

Live demo

Live kaart

Realtime context voor trucks en routes

Locatie, status en routecontext komen samen in één kaartlaag zodat planners eerder zien waar capaciteit, afwijkingen en bijsturing nodig zijn.

Realtime vlootzicht De planner ziet direct waar voertuigen, stops en knelpunten zich in de operatie bevinden.

Context per rit Locatie, status en routecontext komen samen in één beeld in plaats van losse databronnen.

Sneller ingrijpen AI helpt afwijkingen eerder te signaleren zodat planners proactiever kunnen bijsturen.

Toekomstige mogelijkheden

Brandstof en routekeuzes met onderbouwing

Brandstofimpact

Besparing zichtbaar op vlootniveau

AI maakt patronen in verbruik en leeg-km zichtbaar, zodat een bedrijf gericht kan sturen op marge, inzet en toekomstige verbeteringen.

Routevergelijking

Prioriteren op de ritten met hoogste winstpotentie

Toekomstig kan AI per rit alternatieven vergelijken, terugvrachtkansen prioriteren en planners helpen betere keuzes te maken onder tijdsdruk.

Live demo

AI-chat naar rapportage

Van operationele vraag naar managementrapport

De assistent beantwoordt plannersvragen, bewaart de context en zet dezelfde analyse zonder extra handwerk door naar managementoutput.

Vraaggestuurd werken Dispatchers kunnen operationele vragen direct stellen op basis van bestaande rit- en routecontext.

Contextbehoud Dezelfde analyse loopt van chat naar managementoutput zonder opnieuw opgebouwd te hoeven worden.

Snellere rapportage AI helpt rapportages consistenter op te bouwen en vermindert handmatig werk voor managementoutput.

Evaluatie

KPI's en meetbare doelen

De pilot wordt beoordeeld op vier metrics die direct uit TMS-data, ritdata en rapportagetijd te valideren zijn. Daarmee blijft de implementatie vakinhoudelijk scherp: AI moet meetbare waarde toevoegen, niet alleen interessant klinken.

0%

Lege kilometers

Doel: 25% naar minder dan 18% binnen 6 maanden.

0%

Brandstofkosten per rit

Gemeten op TMS-data, maandelijks geëvalueerd.

0%

Rapportagetijdreductie

Van circa 4 uur naar ongeveer 30 minuten per week.

EUR 105K

Jaarlijkse besparing

Prognose na 12 maanden op basis van een eerste pilot.

Verantwoord AI

Ethiek, compliance en vertrouwen

TransportIQ is niet alleen gebouwd om slimmer te plannen, maar ook om verantwoord om te gaan met data, medewerkers en AI-output. In transport zijn privacy, menselijke controle en herleidbaarheid randvoorwaardelijk voor echte adoptie.

Privacy

AVG en dataminimalisatie

Chauffeursnamen worden geanonimiseerd voor elke AI-call.
Data blijft waar mogelijk lokaal binnen het netwerk.
Geen onnodige cloudopslag of brede data-export.

Governance

EU AI Act en menselijke controle

Output wordt herkenbaar als AI-gegenereerd gemarkeerd.
De planner houdt altijd de eindbeslissing.
Het systeem neemt geen autonome operationele beslissingen.

Mitigaties

Hallucinaties en auditability

Een lage temperatuurinstelling verkleint ongewenste variatie.
Analyse en output blijven herleidbaar in een audit trail.
Dataminimalisatie en verwerkersafspraken zijn onderdeel van het ontwerp.

Mens

Ondersteunen in plaats van vervangen

Open communicatie over de rol van AI in de workflow.
Geen individuele monitoring van medewerkers.
AI ondersteunt planners en management, maar vervangt hun vakkennis niet.

Haalbaarheidscheck

Projectbeoordeling op 8 dimensies

Bron: Analyse Schema DATA & AI | Eigen onderzoek + interviews

Dimensie	Score
Technische Haalbaarheid	6/7
Ethisch & Juridisch	6/7
Klantwaarde	5/7
Concurrentievoordeel	5/7
Waarde voor het Bedrijf	5/7
Eenvoud van Integratie	5/7
Risico's & Uitdagingen	5/7
Budget	3/7
Gemiddelde	5,0/7

Technisch en juridisch haalbaar — adoptiedrempel ligt bij budget en gedragsverandering. Mitigatie: gefaseerde pilot van 4 weken.

Business case

Wat de pilot moet bewijzen

De conclusie van deze deck is niet een extra feature, maar een toetsbare claim: TransportIQ moet aantonen dat één dispatchlaag minder verspilling, minder handwerk en een schaalbare business case oplevert. De belangrijkste les uit de cursus blijft daarbij leidend: AI werkt pas echt als probleem, data, proces en menselijke controle op elkaar aansluiten.

Aanbevolen besluit: start een gefaseerde pilot van 4 weken met echte ritdata en beoordeel doorgang alleen op meetbare KPI-impact.

25% → 18%

Lege kilometers

Gericht op een reductie van 28% in zes maanden.

4u → 30m

Rapportagetijd

Minder handwerk, sneller sturen op uitzonderingen.

EUR 105K

Jaarprognose

Potentiële besparing bij succesvolle doorvertaling naar de operatie.

01

Pilot met echte ritdata Aannames direct toetsen in live operatie.

02

Herhaalbare demo's Productmomenten consistent en overtuigend kunnen laten zien.

03

Meten op 3 en 6 maanden KPI's valideren op leeg-km, brandstof en rapportagetijd.

04

Doorontwikkelen op feedback Kaart, advies en rapportage verfijnen met gebruikersinput.