Een verhaal over Productiebedrijf in Noord-Brabant (naam onder NDA). Hoe een concreet probleem in de praktijk werd opgelost — met meetbaar resultaat binnen 10 weken (2 weken IoT setup, 6 weken AI model training, 2 weken testing).
Geanonimiseerde case gebaseerd op een echt klantenproject. Resultaten kunnen varieren afhankelijk van specifieke bedrijfssituatie.
Dit productiebedrijf had constant te maken met voorraadverschillen. Maandelijkse handmatige tellingen toonden 15-20% afwijking tussen administratie en werkelijkheid. Dit leidde tot productiestops (te weinig voorraad) en overcapaciteit (te veel voorraad op basis van slechte data). Significant voorraadverlies door telfouten.
We analyseerden de huidige voorraadprocessen en identificeerden de oorzaken van voorraadverschillen. IoT-sensor mogelijkheden en ERP-integratie werden in kaart gebracht.
We integreerden het ERP-systeem met IoT-sensoren en AI-voorspellingsmodellen via AI Integratie. AI-agents monitoren nu real-time voorraadniveaus.
Het systeem voorspelt verbruik op basis van productieplannen en triggert automatisch bestellingen bij leveranciers. Afwijkingen worden direct gemeld aan het operations team.
Het warehouse team werd getraind op het nieuwe systeem en het interpreteren van AI-aanbevelingen. Predictive alerts worden nu proactief opgevolgd.
10 weken (2 weken IoT setup, 6 weken AI model training, 2 weken testing)
1 IoT Specialist, 1 Data Scientist, 3 AI Agents (Inventory Monitoring, Demand Forecasting, Supplier Communication)
We hadden geen idee hoeveel geld we verloren door slechte voorraaddata. Het AI-systeem voorspelt nu precies wat we nodig hebben en wanneer. Onze productie draait soepeler en we zien significant minder verliezen door telfouten.
Deze case ging over ai oplossingen voor productie & industrie. Jouw situatie is anders — maar het ritme van ontdek, pilot, productie is vaak hetzelfde. Begin met een AI-scan of een kort gesprek.
