Voor TU Delft-spin-offs in robotica, aerospace en cleantech, YES!Delft-start-ups die snel moeten schalen en engineering-bureaus zoals Witteveen+Bos, Royal HaskoningDHV en Movares die complexe multidisciplinaire projecten uitvoeren
Delft is de meest technologisch gedreven gemeente van Nederland. De TU Delft is met ruim 27.000 studenten en acht faculteiten de grootste technische universiteit van het land, en het TU Delft AI Lab-programma koppelt sinds 2020 AI-onderzoek direct aan domeinen als robotica, aerospace, quantum computing en civil engineering. Rond de campus ligt het YES!Delft-ecosysteem, een deep-tech incubator die al meer dan 250 start-ups heeft voortgebracht in robotica, aerospace, AI, medtech en cleantech. Daarnaast huisvest de Delftse regio internationale engineering-consultancies zoals Witteveen+Bos, Royal HaskoningDHV en Movares, en grote R&D-spelers als TNO en Deltares. Deze combinatie maakt Delft uniek: nergens anders in Nederland zit zoveel academische AI-expertise, venture-gedreven deep-tech en ingenieurs-consultancy binnen een straal van vijf kilometer.
Voor AI Solutions betekent dit dat de vraag in Delft fundamenteel anders is dan in een reguliere MKB-stad. Klanten hier hebben geen behoefte aan een standaard RAG-chatbot op een FAQ-pagina; ze hebben behoefte aan AI-infrastructuur die werkbaar is in technisch veeleisende contexten. Een spin-off die sensor-data uit autonome drones analyseert wil een pipeline die petabytes aan telemetrie doorzoekbaar maakt via natural-language queries. Een engineering-bureau dat honderden multidisciplinaire projectdossiers beheert wil een RAG-systeem dat over CAD-tekeningen, berekeningsrapporten, vergunningen en correspondentie kan redeneren. Een TU Delft-spin-off in quantum computing wil patent-literatuur en wetenschappelijke publicaties automatisch monitoren en samenvatten voor zijn onderzoekers. Dit is het niveau van AI Solutions waar Delft om vraagt — en waar wij voor bouwen.
Use-case 1: RAG op multidisciplinaire engineering-dossiers voor consultancies. Een middelgroot engineering-bureau zoals de lokale kantoren van Witteveen+Bos of Royal HaskoningDHV voert tientallen parallelle infraprojecten uit — snelwegen, waterwerken, spoorverdubbelingen, kademuren — die elk een dossier opbouwen van honderden tot duizenden documenten: voorontwerpen, definitief ontwerpen, constructieberekeningen, milieueffectrapportages, vergunningaanvragen, RAW-bestekken, contractstukken en briefwisseling met Rijkswaterstaat, ProRail of provincies. Wanneer een nieuwe medewerker instroomt of een vergelijkbaar project in aanvang komt, gaat er eerst een week verloren aan handmatig zoeken in Relatics, SharePoint of interne DMS-systemen. Wij bouwen een RAG-systeem dat over het volledige projectarchief heen zoekt: "laat alle recente projecten zien waarbij we een geboorde paalfundering naast bestaande bebouwing hebben toegepast, met de constructieve berekeningen en de vergunningsbrieven erbij". De engineer ziet binnen tien seconden een gestructureerde samenvatting met bronverwijzing naar de originele documenten. Dit verkort offertevoorbereiding met 30-50 procent volgens vergelijkbare implementaties in de sector.
Use-case 2: R&D-data automatisering voor TU Delft-spin-offs. Een deep-tech spin-off uit het TU Delft Robotics Institute of Aerospace Engineering genereert tijdens ontwikkeling en testing enorme hoeveelheden data: sensor-telemetrie uit vluchtproeven, vision-model-outputs uit autonome navigatiesystemen, simulatie-resultaten uit finite-element-modellen. Veel van deze data blijft handmatig verwerkt in Jupyter-notebooks of Excel-sheets door PhDs en junior engineers. Wij bouwen data-pipelines die ruwe meetdata automatisch ingesten, conformiteit valideren (bijvoorbeeld tegen DO-178C voor aerospace software of ISO 13849 voor machinery safety), afwijkingen detecteren en de resultaten publiceren in dashboards die het oprichters-team en investeerders kunnen raadplegen. Voor een quantum-computing spin-off bouwden we recent een systeem dat qubit-kalibratiedata uit cryostaat-meetsessies automatisch analyseerde — 20 uur handwerk per week vervangen door een pipeline die binnen 15 minuten een rapport genereerde.
Use-case 3: AI-agents voor patent- en literatuur-monitoring in cleantech en medtech. Cleantech- en medtech-start-ups uit YES!Delft moeten continu patent-databases (Espacenet, USPTO, WIPO), wetenschappelijke publicatiebronnen (arXiv, PubMed, IEEE Xplore) en regelgevings-updates (FDA, EMA, EU AI Act) monitoren om niet achter te lopen op concurrenten of regulatoir stuck te komen. Wij bouwen AI-agents die dagelijks nieuwe publicaties filteren op relevantie (via embedding-similarity met de eigen research-agenda), samenvattingen genereren in het Nederlands of Engels, en de relevante stukken doorsturen naar de CTO, IP-manager of regulatory affairs-verantwoordelijke. Dit vervangt 5-10 uur per week aan handmatige scans en zorgt dat niets langs de eigen organisatie glipt.
Use-case 4: technische support-automatisering voor SaaS en hardware-producenten. Delftse scale-ups zoals de robotica-, drone- en sensor-bedrijven in het YES!Delft-ecosysteem verkopen vaak complexe technische producten (cobots, autonomous vehicles, meetinstrumenten) aan professionele B2B-klanten wereldwijd. Een eerstelijns-support-team dat elke technische vraag — "hoe kalibreer ik sensor Y onder conditie Z", "waarom geeft de robot error-code E-214" — zelf moet afhandelen schaalt slecht. Wij bouwen AI-support-agents die zijn getraind op de volledige productdocumentatie, firmware-release-notes, bekende troubleshooting-scenario's en historische support-tickets. De agent lost 50-70 procent van eerste-lijn-tickets autonoom af, escaleert complexe cases met volledige context naar een menselijke engineer en leert continu bij op basis van nieuwe tickets. Integratie met Zendesk, Intercom, Jira Service Management of Freshdesk is standaard.
Use-case 5: offerte- en tender-automatisering voor engineering-consultancy. Bureaus als Movares, Witteveen+Bos en Royal HaskoningDHV besteden honderden uren per tender aan het verzamelen van referentieprojecten, CV's van sleutelmedewerkers, gedetailleerde planningen en risicoanalyses. Veel van dit werk is samenstellings-werk: relevante gegevens bestaan al in interne systemen maar moeten handmatig gecompileerd worden in de vaak strikte tenderformat van de aanbesteder (Aanbestedingskalender, TenderNed, EU-S). Wij bouwen AI-workflows die op basis van de tender-eisen automatisch de juiste referenties samenstellen, CV's aanpassen aan de gevraagde expertise en een eerste-concept tendertekst opleveren die de tender-manager nog alleen hoeft te reviewen en aan te scherpen. Dit reduceert tender-voorbereidingstijd typisch met 40-60 procent.
Uniek lokaal feit: TU Delft AI Lab-structuur als blueprint. Een onderscheidende eigenschap van het Delftse AI-ecosysteem is dat de TU Delft al sinds 2020 zogeheten AI Labs heeft opgezet — inmiddels meer dan 30 stuks — waarin AI-onderzoek gekoppeld wordt aan een specifiek domein (transport, quantum, climate, health, robotics, education). Elk lab heeft een AI-expert en een domein-expert die samen werken, plus PhDs, postdocs en external partners uit industrie. Dit co-creatie-model is de blueprint waarop wij onze eigen service voor Delftse klanten baseren: wij plaatsen geen losse AI-engineer bij de klant, maar bouwen met een team van AI-engineer plus domein-specialist (logistiek, engineering, cleantech, medtech) zodat de AI-oplossing écht past bij het werk van de klant. Dit past bij de Delftse werkwijze en wordt hier hoger gewaardeerd dan in regio's waar AI als zwarte doos geleverd wordt.
Technische keuzes en architectuur. Voor Delftse klanten werken wij standaard met moderne Python-stacks (FastAPI, LangChain, LlamaIndex), vector-databases (Pinecone, Weaviate, PGVector), moderne LLMs (GPT-4o/5, Claude Sonnet/Opus 4, lokale Llama-3/4 waar data-residency eist) en GPU-infrastructuur (Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI of on-premise NVIDIA-stacks). Voor engineering-bureaus koppelen we standaard aan Relatics, SharePoint, Autodesk Construction Cloud en Bentley SYNCHRO. Voor R&D-contexten aan JupyterHub, Databricks, Weights & Biases en MLflow. Voor support-automatisering aan Zendesk, Intercom, Jira Service Management. Integratie-duur is typisch 2-6 weken per systeem afhankelijk van API-volwassenheid en data-kwaliteit. Wij leveren gedocumenteerde, testbare code met CI/CD, automated testing, performance-benchmarks en monitoring — geen zwarte-doos-demo's.
Data-governance en IP-bescherming voor deep-tech. Delftse spin-offs hebben vaak IP als kernwaarde: een quantum-algoritme, een roboticacontrollercode, een cleantech-procesformule. Wij deployen standaard op EU-only infrastructuur (AWS Frankfurt, Azure West Europe, of on-premise GPU-clusters) en werken met strikte data-scheiding per klant. Voor klanten die geen enkele data buiten de eigen perimeter willen sturen, leveren we volledig on-premise oplossingen met lokale LLMs (Llama 3/4, Mistral, DeepSeek) op eigen of gehoste NVIDIA-hardware. Dit is kritisch omdat universitaire spin-offs licentie-afspraken met de TU Delft hebben over IP-eigendom en derdenpartij-toegang; standaard cloud-LLM-API's zijn dan niet acceptabel. Wij kennen deze governance-eisen uit eerdere trajecten met TU Delft-spin-offs.
Indicatieve investering. Voor een RAG-systeem op engineering-dossiers met SharePoint- of Relatics-integratie en multidisciplinaire documenttypes: 2.500-6.000 euro per maand. Voor een R&D-dataplatform met automatische ingest, validatie, analyse en dashboards: 3.000-8.000 euro per maand. Voor een AI-support-agent met integratie op Zendesk of Intercom en productdocumentatie-training: 1.800-4.500 euro per maand. Voor tender-automatisering met referentie-project-extractie en CV-matching: 2.500-6.000 euro per maand. Eenmalige implementatie en integratie 10.000-40.000 euro afhankelijk van scope, datavolume en aantal te koppelen systemen. On-premise LLM-deployment voegt 1.500-4.000 euro per maand toe voor dedicated GPU-hosting.
Implementatie-traject. Fase 1 (weken 1-2): technische discovery-workshop met engineers of researchers van de klant, inventarisatie van databronnen, definieren van success-criteria. Fase 2 (weken 3-4): architectuur-ontwerp, pilot op een afgebakende use-case (bijvoorbeeld "alleen projecten uit 2023-2025 indexeren"). Fase 3 (weken 5-8): uitbouw naar productie-scope, integratie met kernsystemen, user-acceptance-testing met power-users van de klant. Fase 4 (weken 9-10): soft-launch bij beperkte user-groep, monitoring-setup. Fase 5 (vanaf week 10): uitrol naar volledige organisatie en continue tuning op basis van usage-patterns en feedback. Wij werken graag in sprints van twee weken met wekelijkse demo's voor de klant — dit past bij de agile development-cultuur van Delftse tech-bedrijven.
Zie voor naastgelegen diensten en hoeken ook AI agents Delft voor autonome workflow-automatisering voorbij RAG, AI chatbots Delft voor conversationele interfaces op klantportalen en de hoofdpagina AI solutions voor de algemene dienst-specificatie. Parent-pagina voor deze regio is /regio/delft met het volledige overzicht van Delftse branche-focus en deep-tech use-cases.
Opgesteld met AI-tools en gecontroleerd door het redactieteam van CleverTech — tech-leads met ervaring in AI, procesautomatisering en IT-consulting.
Delftse tech-bedrijven gebruiken AI Implementatie voor het automatiseren van R&D-data-analyse, technische documentatie-verwerking en support-automatisering. Van AI agents voor experimentanalyse tot RAG-systemen die complexe technische content doorzoekbaar maken.
Wij bouwen niet voor generieke MKB-use-cases maar voor de technische realiteit van Delftse deep-tech: sensor-telemetrie uit drones, qubit-kalibratiedata uit cryostaten, vision-outputs uit autonome systemen. Onze engineers spreken de taal van jouw PhDs en CTOs — API-design, data-pipelines, model-performance, systeem-architectuur.
Voor Witteveen+Bos, Royal HaskoningDHV, Movares en kleinere Delftse ingenieursbureaus bouwen wij RAG-systemen op multidisciplinaire projectarchieven (SharePoint, Relatics, Autodesk Construction Cloud) die constructieberekeningen, MER-rapporten, vergunningen en correspondentie doorzoekbaar maken via natural-language. Verkort offertevoorbereiding met 30-50 procent.
Analoog aan de structuur van de 30+ TU Delft AI Labs werken wij standaard met een AI-engineer plus domein-specialist (engineering, robotica, cleantech, medtech) per project. Dat past bij de Delftse werkwijze waar AI geen zwarte doos mag zijn maar echt gekoppeld moet zijn aan het vakgebied.
Voor TU Delft-spin-offs met strikte IP-licentie-afspraken deployen wij op EU-only infrastructuur (AWS Frankfurt, Azure West Europe) of volledig on-premise met lokale LLMs (Llama 3/4, Mistral, DeepSeek) op dedicated NVIDIA-hardware. Geen data-lekkage naar publieke LLM-API-endpoints en geen trainings-gebruik door derden.
Antwoorden voor bedrijven in Delft
De vier hoogste-impact toepassingen voor deep-tech in Delft zijn: (1) R&D-data automatisering — pipelines die sensor-telemetrie, simulatie-resultaten of meetdata automatisch ingesten, valideren en analyseren; (2) patent- en literatuur-monitoring-agents die dagelijks relevante publicaties filteren uit Espacenet, PubMed, arXiv en IEEE Xplore; (3) technische support-automatisering voor B2B-producten (cobots, drones, sensoren) met integratie op Zendesk of Intercom; en (4) RAG op interne technische documentatie en productspec-sheets. Wij bouwen deze systemen met Python, LangChain, vector-databases en moderne LLMs — standaard integratie met JupyterHub, Weights & Biases, MLflow voor R&D-workflows.
Voor engineering-consultancies is de belangrijkste use-case RAG op multidisciplinaire projectarchieven. Wij koppelen aan Relatics, SharePoint, Autodesk Construction Cloud of Bentley SYNCHRO en indexeren constructieberekeningen, MER-rapporten, RAW-bestekken, vergunningaanvragen en correspondentie met Rijkswaterstaat, ProRail of provincies. Engineers kunnen dan met natural-language queries zoeken over het volledige projectarchief — "toon recente projecten met geboorde paalfundering naast bestaande bebouwing, met berekeningen en vergunningsbrieven". Voor tender-teams bouwen we aanvullend AI-workflows die automatisch referentieprojecten samenstellen en CV`s matchen met tender-eisen (Aanbestedingskalender, TenderNed). Typisch 30-50 procent verkorting van offerte-voorbereiding.
Ja. Wij hebben ervaring met het integreren van AI-modules in bestaande SaaS-producten, firmware voor hardware, embedded systemen en interne tools via REST-API`s, GraphQL en event-streaming (Kafka, AWS SQS, Azure Service Bus). We werken graag samen met jouw eigen development-team — in pair-programming, code-review en sprint-planning — om AI-functionaliteit te bouwen die naadloos aansluit op jouw tech stack en architectuur. Onze engineers kennen moderne patterns (feature flags, progressive rollout, A/B-testing, shadow-mode deployment) zodat AI-functionaliteit veilig uitgerold kan worden naar productie.
Voor klanten met strikte IP-restricties (TU Delft-licentie, NDA`s met klanten, patent-pending technologie) bieden wij drie deployment-modellen: (1) EU-only cloud met Azure OpenAI of AWS Bedrock in Frankfurt/West Europe, expliciete data-residency en no-training-use garanties; (2) volledig on-premise met lokale open-source LLMs (Llama 3/4, Mistral Large, DeepSeek-R1) op dedicated NVIDIA-hardware in jouw eigen datacenter of bij Leaseweb/True; of (3) hybride met prompt-anonimisering waarbij gevoelige entiteiten (klantnamen, algoritme-parameters) vervangen worden voordat de prompt naar een publieke LLM gaat. We kennen de governance-eisen van universitaire spin-offs uit eerdere trajecten en documenteren data-flows expliciet voor jouw Data Protection Officer.
Indicatieve maandtarieven: RAG op engineering-dossiers met SharePoint/Relatics-integratie 2.500-6.000 euro; R&D-dataplatform met automatische ingest en dashboards 3.000-8.000 euro; AI-support-agent met Zendesk/Intercom-integratie 1.800-4.500 euro; tender-automatisering met referentie-matching 2.500-6.000 euro. Eenmalige implementatie 10.000-40.000 euro afhankelijk van scope, datavolume en aantal systemen. On-premise LLM-deployment voegt 1.500-4.000 euro per maand toe voor dedicated GPU-hosting. Voor YES!Delft-start-ups bieden we een scale-friendly pilot-traject vanaf 15.000 euro eenmalig dat binnen 4-6 weken werkende technische haalbaarheid én business-value aantoont.
Fase 1 (weken 1-2): technische discovery met engineers of researchers, databron-inventarisatie, success-criteria. Fase 2 (weken 3-4): architectuur-ontwerp en pilot op afgebakende use-case. Fase 3 (weken 5-8): uitbouw naar productie-scope, integratie met kernsystemen, user-acceptance-testing. Fase 4 (weken 9-10): soft-launch bij beperkte user-groep met monitoring-setup. Fase 5 (vanaf week 10): volledige uitrol en continue tuning. Een basis-RAG-systeem is binnen 4-6 weken live als pilot; een volledige R&D-dataplatform-integratie duurt 10-14 weken afhankelijk van data-hygiene en API-volwassenheid. Wij werken in sprints van twee weken met wekelijkse demo`s — past bij de agile cultuur van Delftse tech-teams.
Wij hebben ervaring met trajecten bij TU Delft-spin-offs en YES!Delft-portfolio-start-ups in robotica, cleantech, aerospace en AI. Ons co-creatie-model is expliciet geïnspireerd op de TU Delft AI Labs-structuur: wij plaatsen niet een losse AI-engineer, maar leveren een duo van AI-engineer plus domein-specialist (engineering, robotica, cleantech, medtech) zodat de oplossing werkelijk past bij het vakgebied. Voor YES!Delft-start-ups in de Validation- of Scale-fase hebben we lean pilot-trajecten die binnen 4-6 weken technische haalbaarheid én business-value aantonen — kritisch voor start-ups die zowel investeerders als technical due diligence moeten overtuigen. Voor academische samenwerking (stageplekken, afstudeerprojecten, gezamenlijke publicaties) staan we open.
Vraag niet beantwoord?
Neem contact met ons op - ga naar de contactpaginaGeen verplichtingen. Een kort gesprek of AI-scan is vaak het snelste begin.
