AI voor herstel van het mkb in de logistiek

Aanleiding

De logistieke sector draait steeds meer op digitale systemen. Denk aan ritplanning, communicatie met chauffeurs en het beheren van voorraden. Dat maakt processen efficiënter, maar ook kwetsbaarder. Incidenten zoals ransomware‑aanvallen kunnen bedrijven platleggen en zorgen soms dagenlang voor verstoringen in de hele keten. Vooral mkb‑bedrijven hebben moeite om snel op te krabbelen na zo’n digitale klap. Vaak ontbreekt het aan tijd, expertise of middelen om een incident goed op te vangen. Tegelijk is het mkb een onmisbare schakel in de weggebonden logistiek. De vraag uit de praktijk is dan ook duidelijk: hoe kunnen bedrijven zich sneller herstellen? En kan AI daarbij helpen?

Onderzoek

In dit project onderzoeken we hoe AI het herstelvermogen van mkb‑logistieke bedrijven kan versterken. We brengen eerst in kaart welke bestaande AI‑toepassingen relevant zijn voor de fase ná een cyberincident. Vervolgens kijken we wat bedrijven in de dagelijkse praktijk nodig hebben om zulke oplossingen te kunnen gebruiken. Dat doen we via literatuuronderzoek, focusgroepen en interviews met logistieke professionals, planners, IT‑specialisten en ondernemers.
De inzichten vertalen we naar concrete voorbeelden en praktische adviezen waarmee mkb‑bedrijven direct iets kunnen. Daarmee sluiten we aan bij de realiteit van de sector: weinig tijd, hoge tijdsdruk en systemen die simpelweg móeten blijven draaien.

Partners

Het project is een samenwerking tussen Avans Hogeschool en bedrijven:

• Lectoraat Cyberweerbare Organisaties – projectleiding en expertise op digitale veiligheid in het bedrijfsleven.
• Lectoraat Applied Responsible AI (Centre of Expertise Perspectief in Gezondheid) – kennis op het gebied van toepasbare, uitlegbare en veilige AI‑oplossingen.
• J. Heebink Logistic Services
• Auditagent
• Rietveld Logistics Group
• E. van Wijk Logistics

Resultaten

Aan het einde van het project liggen er:

• Voorbeelden van manieren waarop AI kan helpen bij herstel na incidenten;
• Inzichten in praktische obstakels en risico’s voor mkb‑bedrijven;
• Adviezen en handvatten om met AI‑toepassingen aan de slag te gaan;
• Toekomstgerichte route om deze oplossingen verder te ontwikkelen.

De uitkomsten worden gedeeld met het werkveld en opgenomen in het onderwijs, zodat zowel huidige professionals als toekomstige logistieke medewerkers ermee verder kunnen.