Logistieke data: de verborgen stuurkracht in het mkb
Voor veel mkb-bedrijven is logistiek geen kernactiviteit. Een bouwbedrijf richt zich op projecten en op vakmensen. Een groothandel op assortiment, klanten en service. Toch rijden er dagelijks vracht- en bestelwagens, wordt er materieel verplaatst en liggen er voorraden in magazijnen. Logistiek is misschien geen hoofdtaak, maar het beïnvloedt wél klanttevredenheid, duurzaamheid en kosten.
Omdat logistiek vaak een ondersteunend proces is, krijgt het misschien minder strategische aandacht. Maar juist in die processen zijn veel data beschikbaar, data die kunnen helpen om gerichter te sturen op kostenbeheersing, efficiëntie en CO₂-reductie.
De data zijn aanwezig, de benutting ervan blijft achter
In 2025 deed evofenedex onderzoek naar de inzet van data-analyse binnen bedrijven. De conclusie was helder: veel bedrijven beschikken over realtime inzichten, maar gebruiken die nog beperkt voor strategische sturing.
- Slechts een kwart van de bedrijven gebruikt data structureel voor voorspellende sturing of continue optimalisatie
- Slechts vijf procent heeft data-analyse volledig geautomatiseerd en realtime ingericht
- Slechts achttien procent beschikt over volledig geïntegreerde softwaresystemen met realtime inzichten
- Bij een aanzienlijk deel van de bedrijven vinden analyses nog nauwelijks of alleen handmatig plaats
Met andere woorden: de informatie is er, maar wordt nog onvoldoende benut als strategisch stuurinstrument.
Meer data in huis dan je denkt
Veel ondernemers denken bij data-analyse aan langdurige ICT-trajecten en aan complexe wiskundige formules. Of dat data-analyse alleen is weggelegd voor grote bedrijven met ICT-afdelingen en data-analisten. Maar in werkelijkheid begint data-analyse vaak met de softwaresystemen, die al dagelijks worden gebruikt.
Denk bijvoorbeeld aan:
- Warehouse management systemen (WMS), die data bevatten over doorlooptijden, foutpercentages, voorraadbewegingen en orderpicktijden.
- Plannings- en orderdata, die patronen laten zien in spoedleveringen, in piekmomenten en/of in inefficiënte ritten.
- Tankpasgegevens, die inzicht geven in brandstofverbruik per voertuig, per chauffeur of per periode. Daarmee wordt niet alleen kostenontwikkeling zichtbaar, maar ook CO₂-uitstoot en afwijkingen in rijgedrag.
- Voertuig- en boordcomputerdata, die informatie bevatten over stationair draaien, routes, stilstand en rijstijl.
Vaak worden deze data wel verwerkt, maar zelden actief geanalyseerd. Daardoor blijven verbeterkansen onbenut.
Artikel gaat verder onder banner.
9 april - Webinar Waarde halen uit je logistieke data
Dit webinar is speciaal ontwikkeld voor mkb’ers en logistiek professionals van grote bedrijven die méér willen doen met data en praktisch aan de slag willen. Exclusief voor leden van evofenedex
Wat levert het concreet op?
De waarde van logistieke data ontstaat zodra je gerichte vragen stelt, dit met data gaat beantwoorden en keuzes kunt onderbouwen. Een bouwbedrijf kan bijvoorbeeld ontdekken dat bij bepaalde projecten structureel meer transportkilometers dan begroot worden gemaakt, doordat materieel vaker wordt verplaatst dan gepland. Dergelijke inzichten leiden tot andere afspraken in de werkvoorbereiding.
Een groothandel kan zien dat een deel van de klanten vrijwel altijd met spoed bestelt. Door orderpatronen te analyseren, kunnen levertijden, uiterste bestelmomenten en/of voorraadposities, worden aangepast.
Een mkb-bedrijf kan via brandstofdata, constateren dat enkele voertuigen structureel afwijken in verbruik. Gerichte rijstijlcoaching of een aanpassing in routeplanning levert direct kosten- én emissiereductie op.
Dit zijn geen ingewikkelde data-analyses met speciale analysesoftware of AI-toepassingen. Het zijn praktische inzichten, die direct zichtbaar kunnen worden in bestaande softwaresystemen en vervolgens bijdragen aan betere bedrijfsbeslissingen.
Klein beginnen, gericht sturen
De grootste valkuil is te groot willen starten. Effectief werken met logistieke data begint juist klein en concreet:
- Breng in kaart welke databronnen je al hebt
- Formuleer één duidelijke vraag, bijvoorbeeld: bij welke klanten verliezen we structureel tijd, kilometers of marge?
- Bepaal welke data nodig zijn om de vraag te beantwoorden en in welke databron de data beschikbaar zijn
- Maak de data (visueel) inzichtelijk in het softwaresysteem zelf of met een analysetool, zoals Microsoft Power BI of Excel
- Gebruik de uitkomsten als het startpunt voor gesprek en verbetering.
Zo wordt het analyseren van data geen omvangrijk technisch project, maar een hulpmiddel om gerichter te sturen.
Praktisch aan de slag
Om mkb-bedrijven te helpen deze stap te zetten, organiseert evofenedex op 9 april een webinar waarin we laten zien:
- hoe je verborgen logistieke databronnen herkent
- hoe je eenvoudig start met analyseren
- hoe je inzichten vertaalt naar concrete verbeteringen in kosten, duurzaamheid en efficiëntie.
Dit webinar is bedoeld voor bedrijven die weten dat ze iets met data moeten, maar zoeken naar een praktisch en werkbaar startpunt.
Vragen over SCM en digitalisering?
Anneloes en haar collega's helpen je graag verder
