Large Language Models in de Logistiek
Large Language Models in de Logistiek
Stedelijke logistiek staat onder druk door groeiende e-commerce, ruimtegebrek en ambitieuze klimaatdoelen. Dit artikel laat zien dat de toekomst van stadslogistiek niet ligt in één dominante vervoersvorm, maar in slimme combinaties van modaliteiten. Van lopen en cargobikes tot watertransport, drones en zelfs Hyperloop: elke modaliteit heeft een eigen rol in een efficiënt en emissiearm systeem. Op basis van een brede literatuurstudie wordt inzicht gegeven in kansen, beperkingen en randvoorwaarden voor succesvolle toepassing. Het artikel biedt beleidsmakers en onderzoekers een kader om modaliteitskeuzes systematisch te beoordelen en beter op elkaar af te stemmen.
Naar het artikel
Ron van Duin (Hogeschool Rotterdam, TU Delft)
Walther Ploos van Amstel (Hogeschool van A)msterdam)
Bram Kin (Hogeschool van Arnhem Nijmegen
Hans Quak (BUas)
Nilesh Anand (Hogeschool van Rotterdam)

Large Language Models in de Logistiek
Datagedreven magazijnoptimalisatie voor het mkb
Circulaire ketens: van uitdaging naar kans voor logistieke dienstverleners