Lege kilometers verminderen: een dataprobleem

Lege kilometers, of leeg rijden, verwijst naar de afstand die een vrachtwagen aflegt zonder lading aan boord. In de praktijk gaat het om kilometers die geen omzet genereren maar het vraagt wel brandstof, tijd van de chauffeur en slijtage aan het voertuig, zonder dat er een lading op zit.

Hoe hard transportbedrijven ook proberen te voorkomen dat hun vloot in deze situatie terechtkomt, het is vaak moeilijk te vermijden.

De oorzaak van leeg rijden is meestal niet het planningsteam of de chauffeur, maar omdat de juiste datastroom simpelweg ontbreekt. De informatie die nodig zou zijn om betere beslissingen te nemen, bestaat niet, komt te laat binnen, of bevindt zich in een systeem dat niemand anders kan inkijken. Het is een datavraagstuk dat vermomd gaat als een “menselijk” probleem.

In deze blog laten we zien dat lege kilometers meestal veroorzaakt worden door een gebrek aan data.

Hoe lege kilometers ontstaan

Uit de Domestic Road Freight Statistics van het Britse DfT blijkt dat leeg rijden in 2025 opliep tot 31% (5.897 miljoen van de 18.975 miljoen totale HGV-kilometers werden leeg gereden) in het Verenigd Koninkrijk.

Het VK doet het slechter dan de rest van Europa: één op de drie vrachtwagenkilometers in het VK is leeg, tegenover ongeveer één op de vier (25,9%) gemiddeld in de EU.

Dit een aanzienlijk probleem in het VK en de EU. Toch is nalatigheid in de meeste gevallen niet de oorzaak van lege kilometers.

Vaker is een storing in verschillende datapunten de eigenlijke boosdoener.

Hier is een veelvoorkomende reeks gebeurtenissen die tot een lege rit leidt:

1. De verzender bevestigt een lading te laat
2. De vervoerder vindt op tijd geen retourlading
3. De chauffeur vertrekt leeg in plaats van te wachten en later terug te keren

Het is heel eenvoudig om naar deze reeks gebeurtenissen te kijken en te denken: “waarom kon de chauffeur gewoon geen retourlading vinden?” Maar vaak is dat een stuk moeilijker dan het klinkt.

Sommige transportbedrijven bekijken laadborden om te zien of er iets relevants is dat de chauffeur mee terug kan nemen. Laadborden kunnen helpen, maar ze tonen alleen wat op de markt is geplaatst en niet het volledige beeld van toekomstige vraag, timing, compatibiliteit of netwerkgeschiktheid. En omdat een groot deel van de vracht onder contract vervoerd wordt, verschijnen veel ladingen nooit als mogelijkheden.

Tot slot betekent een gebrek aan realtime zichtbaarheid dat vervoerders niet weten waar hun vrachtwagens zich bevinden ten opzichte van beschikbare ladingen, waardoor het moeilijk is om opdrachten te bevestigen voordat een concurrent ertussen springt.

Een onvolledige datastroom is in al deze scenario’s de bottleneck, niet de chauffeur.

Waar de data vastloopt

Data over de hele transportcyclus is vaak versnipperd en verborgen. Dit zijn enkele belangrijke plekken waar de datastroom vastloopt:

• Afzonderlijke systemen: het TMS van de verzender, het TMS van de vervoerder en broker-platformen communiceren zelden met elkaar
• Late bevestigingen: ladingen die kort voor de ophaling bevestigd worden, laten weinig tijd over om een retourrit te plannen
• Geen zicht op wat komt: verzenders delen geen toekomstige vraag; vervoerders kunnen niet vooraf inspelen op die vraag
• Denken in trajecten: historische trajectdata stuurt de planning, niet de actuele vraagsignalen
• Manuele overdrachten: bij elke stap in de keten (boeking, dispatch, CMR) moeten gegevens opnieuw ingevoerd worden terwijl die data al die ergens anders bestaat

De neiging kan bestaan om lege kilometers te framen als een planningsfout aan de kant van de vervoerder, of erger nog, als een probleem op chauffeursniveau. Vooral omdat zij het laatste en meest zichtbare deel van de keten zijn.

Maar zoals hierboven blijkt, mist die framing de kern van het probleem volledig en helpt ze niet om het op te lossen.

Hoe je het probleem oplost

Bij Qargo zien we de oplossing als een proces in drie stappen:

1. Maak lege kilometers zichtbaar
2. Plan om ze te verminderen
3. Elimineer lege kilometers door samen te werken

Laten we dit stap voor stap bekijken.

Maak lege kilometers zichtbaar

Je kan niet verminderen wat je niet gemeten hebt. Dus moet je zeer nauwkeurig zijn in het vastleggen van deze data.

De dashboards van Qargo helpen lege kilometers zichtbaar te maken door de afstand op te splitsen in geladen, lege en overbrengingskilometers (deadhead) per resource, zoals chauffeurs, voertuigen en onderaannemers. Dit geeft transporteurs een duidelijker beeld van waar leeg rijden het vaakst voorkomt, en welke routes, voertuigen of werkwijzen de grootste verliezen veroorzaken.

In combinatie met de juiste FMS- of telematica-integraties kan de werkelijk gereden afstand dichter bij de planningsweergave gebracht worden, waardoor de kloof tussen wat gepland was en wat er op de weg gebeurde, kleiner wordt.

Plan om ze te verminderen

Nu je ziet waar de lege kilometers het vaakst insluipen, kan je gerichter plannen.

Het planbord binnen Qargo toont de benutting van de lading bij elke stop, zodat planners meteen kunnen zien waar extra ladingen op een gedeeltelijk lege rit passen. Dankzij route-optimalisatie en integraties kunnen planners stoppen met buikgevoel en beginnen met datagedreven beslissingen.

Betere datakwaliteit verbetert ook de planningsbeslissingen: wanneer orderdetails volledig en consistent zijn, heeft de optimalisatie de context die nodig is om betrouwbaardere routes te produceren.

Verminder lege kilometers door samen te werken

Tot slot pak je de structurele oorzaak aan door de zichtbaarheid binnen het netwerk waarin je al opereert te verbeteren. Voor vervoerders die internationale ritten rijden tussen het VK, de Benelux en Frankrijk, is gefragmenteerde zichtbaarheid tussen planners, onderaannemers en partnervervoerders op verschillende trajecten van dezelfde corridor een van de grotere risico’s.

Met één gedeeld overzicht van ladingen en onderaannemerscapaciteit over verschillende depots heen, kunnen planners een retourrit vanuit Rijsel of Antwerpen matchen met beschikbare capaciteit voordat de vrachtwagen leeg vertrekt, zonder dat elke partner eerst op een gedeeld netwerkplatform aangesloten hoeft te zijn.

Conclusie

Lege kilometers worden vaak beschouwd als een onvermijdelijke kost, maar de data vertelt een ander verhaal.Het hoge percentage lege ritten is niet te wijten aan het feit dat het probleem onoplosbaar is, maar aan het feit dat de informatie die nodig is om het op te lossen meestal te laat komt, ontbreekt of verspreid is over systemen die niet met elkaar communiceren. Wanneer planners pas achteraf zien waar er capaciteit was, is er geen manier om er vooraf op te plannen.

De oplossing is niet ingewikkeld: maak lege kilometers zichtbaar voordat ze zich voordoen, en plan eromheen. Dat betekent dat je orders, capaciteit en routedata in één systeem hebt, in plaats van achteraf samen te rapen.

Als je wil weten hoe Qargo jouw bedrijf kan helpen om lege kilometers te verminderen, neem contact op.