Descartes Fleet Data Intelligence™-platform combineert AI-agent en machine learning voor betere wagenparkprestaties

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. 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.”

James Wee, General Manager Fleet Management bij Descartes

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.

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.

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.

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.