Hoe LLMs data-uitwisseling in logistiek en havens vereenvoudigen zonder uniforme standaarden

In logistieke ketens en havens komen data uit tientallen bronnen: AIS-signalen, ERP-systemen, terminal-software, weerdata, e-mails, PDF-rapporten, spreadsheets en API’s van verschillende partijen. Standaarden zoals EDI (EDIFACT, ANSI X12), GS1 of recente initiatieven (bijv. IMO FAL, Port Community Systems) dekken lang niet alles. Veel systemen blijven heterogeen, semi-gestructureerd of zelfs ongestructureerd. Dit leidt tot handmatige conversie, vertragingen en fouten.

Large Language Models (LLMs) bieden sinds 2024-2025 een alternatieve route: semantische interpretatie en transformatie zonder rigide mapping. Ze begrijpen natuurlijke taal, context en patronen in data, en kunnen daardoor bruggen slaan tussen incompatibele formaten.

1. Semantische extractie en normalisatie

LLMs kunnen ongestructureerde of semi-gestructureerde data direct lezen en omzetten naar een gemeenschappelijke interne representatie.

• Voorbeelden → Een LLM (bijv. fine-tuned op domeinspecifieke data) haalt uit PDF vrachtbrieven, e-mailbevestigingen of Excel-sheets automatisch velden zoals container-nummer, ETA, ladingtype, gewicht en afzender. Het herkent synoniemen (“ETA”, “verwachte aankomst”, “arrival estimated”) en eenheden (“MT”, “metric tons”, “tonnes”).
• Voordeel zonder standaard → Geen voorafgaande mapping nodig per partner. Het model redeneert over de inhoud: “dit veld in Zweeds rapport betekent hetzelfde als ‘consignee’ in Engels systeem”.

Recente studies en pilots (o.a. in maritieme data-analyse) tonen dat LLMs met minimale prompting al 85-95% nauwkeurigheid halen bij extractie uit heterogene maritieme documenten, mits ze domain-adapted zijn.

2. Natuurlijke taal als intermediair formaat

Partijen wisselen data uit via LLM-gemedieerde conversatie of prompts in plaats van gestandaardiseerde berichten.

• Multi-agent aanpak → In een keten kunnen autonome LLM-agents (één per bedrijf) onderling communiceren in natuurlijke taal. Een agent van terminal X vraagt aan agent van rederij Y: “Wat is de verwachte ladingssamenstelling voor voyage 2026-045?” De ander antwoordt gestructureerd of ongestructureerd; de ontvangende agent parseert het terug naar interne database.
• Consensus-seeking → LLM-agents onderhandelen over afwijkingen (bijv. voorraadcorrecties, routewijzigingen) via iteratieve dialoog, zonder vaste protocollen. Pilots in supply chain (2025) laten zien dat dit bullwhip-effect vermindert door betere afstemming, zelfs bij egoïstische doelen per partij.

Dit werkt omdat LLMs al getraind zijn op enorme hoeveelheden conversatie- en onderhandelingsdata.

3. Integratie met bestaande tools en retrieval

LLMs combineren vaak met retrieval-augmented generation (RAG) of tool-use.

• RAG voor context → Het model haalt relevante documentatie (handleidingen, IMO-regels, partner-specifieke formats) op uit een vector database en gebruikt die om data correct te interpreteren.
• Tool calling → De LLM roept APIs aan, converteert Excel naar JSON, of queryt databases. Zo wordt heterogene input omgezet naar uniforme output (bijv. JSON-schema voor interne systemen).

In logistiek zien we dit al in pilots waar agents real-time data uit ERP, TMS, WMS en externe portals aggregeren zonder centrale middleware.

4. Praktijkvoorbeelden uit maritiem en logistiek

• AIS en ongestructureerde logs → LLMs analyseren ruwe AIS-data gecombineerd met scheepslogs en weerberichten voor emissie-schattingen of anomaliedetectie, zonder dat alle bronnen hetzelfde formaat hebben.
• Havencommunicatie → In Rotterdam-achtige omgevingen worden LLMs getest voor vessel arrival planning (zoals Pronto), waar ze vrije-tekst meldingen van schippers interpreteren naast gestructureerde data.
• Offshore en ketenpartners → Bij offshore wind of complexe supply chains helpen LLMs bij het matchen van onderhoudsdata uit verschillende asset-management systemen, ondanks ontbrekende gemeenschappelijke ontologie.

Beperkingen en aandachtspunten

• Hallucinaties → Bij kritieke data (gewicht, gevaarlijke stoffen) blijft validatie nodig; pure zero-shot werkt niet altijd.
• Privacy en beveiliging → Data delen via LLM-prompts vereist lokale of private modellen (on-premise of federated).
• Nauwkeurigheid domein → Algemene modellen falen vaak op maritieme jargon; fine-tuning op sector-data (boeken, papers, logs) is essentieel.

Ondanks deze uitdagingen bieden LLMs een flexibele tussenstap: ze verlagen de drempel voor data-uitwisseling nu standaarden nog ontbreken of traag doorgevoerd worden. In 2026 zien we toenemende adoptie van agent-based systemen die semantische interoperabiliteit brengen waar syntactische standaarden tekortschieten.