/01
Forecasting & optimalisatie
Vraag- en voorraadprognoses, personeelsplanning, dynamic pricing, route-optimalisatie. Met externe data (weer, kalender, events) en confidence-intervals voor business-beslissingen.
OPLOSSING — AI & MACHINE LEARNING
AI die echt waarde creëert.
Praktische AI- en machine-learning oplossingen: forecasting, classificatie, fraude-detectie, computer vision, RAG en LLM-toepassingen. Geen hype — meetbare ROI.
AI is overal — vooral in marketing-decks. De kloof tussen "we hebben AI" en meetbaar bedrijfsresultaat is groot. Veel AI-projecten falen niet op modellen, maar op data-kwaliteit, productie-deployment, monitoring en change-management bij gebruikers.
Wij bouwen praktische AI-oplossingen die ROI leveren: forecasting voor vraag/voorraad/personeel, classificatie voor support-tickets en compliance, fraude-detectie voor betalingen, computer vision voor kwaliteitscontrole, en LLM-applicaties met RAG voor interne kennis-systemen.
Onze aanpak is altijd: begin met de business-vraag, niet met het model. ROI-case eerst, dan POC met simpel model en echte data, dan productie-deployment met monitoring, A/B-vergelijking en menselijke oversight. Geen AI-fata-morgana.
WAT WE BOUWEN
Een oplossing op uw situatie
Geen one-size-fits-all aanpak. We bouwen op uw specifieke behoeften en groeien met u mee.
/02
Classificatie & detectie
Support-ticket triage, document-classificatie, fraude-detectie, compliance-screening, anomalie-detectie. Met explainability (SHAP, LIME) en review-flow voor borderline cases.
/03
Computer vision & LLMs
Object-detectie en kwaliteitscontrole in productielijnen, OCR voor documenten, RAG-applicaties op interne kennis, en LLM-agenten voor specifieke taken. Met human-in-the-loop voor kritieke flows.
VOOR WIE
Situaties waar deze oplossing past
Wij zijn niet voor iedereen de juiste partner. Voor deze profielen zijn we juist sterk:
01
Vraag- & voorraadprognose
SKU-niveau forecasts met seizoens-, promotie-, weers- en kalender-effecten. Inclusief safety-stock optimalisatie.
02
Dynamic pricing
Hotel-rooms, vlucht-tickets, tweedehands, marketplace-listings. Met competitor-monitoring en price-elasticity modellering.
03
Fraude- & risk-detectie
Real-time scoring op betalingen, KYC, account-take-over. Met explainability en human-review queue.
04
Document- & ticket-classificatie
Auto-routing van support-tickets, document-tagging in archieven, e-mail-classificatie en compliance-screening.
05
Computer vision
Kwaliteitscontrole productielijn, OCR voor facturen/contracten, kentekenherkenning, package-tracking.
06
LLM-applicaties (RAG)
Interne kennis-zoekmachines, AI-assistenten voor specifieke domeinen, document-samenvatting, code-generatie.
KLANTVERHAAL
Hoe we het bij vergelijkbare klanten deden
01
Voorraadprognose-engine voor B2B-distributeur (12.000 SKUs)
Een B2B-distributeur in industriële artikelen werkte met statische ROP-formules: te veel voorraad op slow-movers, frequente stock-outs op A-items. Externe consultants hadden eerder een SAP IBP-implementatie geprobeerd — €600k besteed, geen meetbare verbetering.
We bouwden in 4 weken een POC: XGBoost-model per SKU-cluster met seizoens-, kalender- en macro-economische features. Eerste validatie tegen 18 maanden historische data: 22% accuracy-verbetering tov ROP. Daarna productie-versie in 3 maanden.
Lees deze case volledigVEELGESTELDE VRAGEN
AI & Machine Learning — uw vragen beantwoord
Wanneer is AI/ML zinvol vs. een eenvoudige rule-based aanpak?
AI is zinvol bij voldoende data, voldoende complexiteit en waar rules tekortschieten. Voor eenvoudige problemen pleiten we vaak juist tegen ML — onderhoudbaarheid, transparantie en kosten zijn dan beter met regels. We zijn eerlijk hierin.
Hoeveel data heb je nodig?
Hangt af van probleem en methode. Voor classification typisch 10k+ gelabelde voorbeelden per klasse. Voor forecasting 2-3 jaar historie. Voor LLM-applicaties (RAG) heb je geen training nodig, alleen je kennisbron. We doen altijd eerst een data-audit.
Hoe zit het met explainability en bias?
Cruciaal — vooral in HR, finance en compliance. We gebruiken SHAP/LIME voor feature-importance, audit-logs op alle voorspellingen, en bias-monitoring per cohort. Bij hoge stakes altijd human-in-the-loop voor borderline cases.
OpenAI/Anthropic of self-hosted?
Voor de meeste use-cases is een API (Anthropic Claude, OpenAI) sneller en goedkoper. Self-hosted (Llama, Mistral) zinvol bij compliance-vereisten, schaal-economie boven 10k+ calls/dag, of waar latency/availability kritiek is.
Hoe meten jullie ROI?
Eerst baseline meten, dan A/B test in productie. We deployen modellen vaak parallel aan bestaande process voor X weken om de werkelijke business-impact te kwantificeren — niet alleen model-accuracy maar de KPI die telt voor uw business.
Hoe lang tot productie?
POC in 4-8 weken op echte data. Productie-deployment met monitoring, A/B-test en stakeholder-acceptatie nog 8-16 weken. Total time to ROI typisch 4-6 maanden. Niets meer dan 6 maanden zonder werkende versie — dat is een red flag.
AI & Machine Learning voor uw organisatie?
Plan een eerlijke kennismaking. Een Project Manager met domeinkennis belt binnen 24 uur. We kijken samen of onze aanpak past.
WAT KUNT U VERWACHTEN
- Reactie binnen 24 uur
- Project Manager met sector-ervaring
- Geen verkoopgesprek — eerst luisteren
- Eerlijke aanbevelingen, ook negatief
- Vrijblijvend — geen verplichtingen