Overzicht van gerealiseerde AI- en automatiseringsprojecten. Bedrijfsnamen zijn bewust weggelaten; de technische invulling (architectuur, stack, tooling) is wel opgenomen. Elke case: Probleem, Oplossing, Architectuur/Stack, Resultaat, met de omvang van de klant.

1. Calculatie-automatisatie voor een fabrikant van bouwproducten

Omvang: ± €90M omzet, meer dan 500 medewerkers.

Probleem

Prijsaanvragen komen binnen via e-mail, vaak met meerdere uiteenlopende bijlagen. Een calculator moet die informatie manueel samenbrengen en overtypen in een calculatiefiche. Dat is tijdrovend en foutgevoelig.

Architectuur (huidige opzet)

1. Ingestie (mail-triggered): inbox-integratie; een binnenkomende prijsaanvraag triggert de pipeline. Mail plus bijlagen worden opgehaald.
2. Document-parsing: per bestandstype uitlezen (mail-extractie, PDF-parsing, Excel/meetstaat-parsing), genormaliseerd naar één dossier met document-ID's voor bronvermelding.
3. Extractie in twee lagen (open-weight):
   • Eenduidige velden gaan naar Qwen2.5-72B-Instruct met JSON-schema-guided output: gestructureerde velden met bron-quote en confidence.
   • Interpretatie-gevoelige velden (wie is de échte aannemer versus een interne afzender, welke datum als deadline geldt, conflicterende bronnen) worden geëscaleerd naar een reasoning-model (QwQ-32B) dat expliciet over de bronnen redeneert vóór het beslist.
   • Routing gebeurt op de confidence/status (found, ambiguous, conflict, needs_review) die de pipeline al berekent.
4. Regels & validatie: deterministische controles; elke waarde moet een letterlijke bron-quote hebben, anders gaat het veld naar needs_review. Confidence-gating tegen fouten.
5. Human-in-the-loop: op het einde van de dag krijgt de hoofdcalculator alle gegenereerde fiches gebundeld ter controle en goedkeuring.
6. Feedbackloop (2 weken): alle feedback van de business-user werd gelogd en teruggekoppeld, waarmee prompts, regels en de golden-set zijn verfijnd tot 97% correctheid.

Hosting: serverless open-weight API (Qwen-modellen), vendor-onafhankelijk en pay-per-token, geen GPU-beheer.

Resultaat

• Uitgerekend bespaart dit systeem hun ong. €70 000/jaar.
• 97% correctheid na de testfase. —> Omdat een foutieve calculatie rechtstreeks doorwerkt in de offerteprijs, was de foutmarge hier van het hoogste belang; de twee-tier opzet met een apart reasoning-model voor de ambigue velden was daar net op gericht.
• Offertes worden ong. 60% sneller verstuurd —> In deze sector is snel offertes sturen van allergrootste belang.

2. AIOS (AI Operating System) voor een fabrikant/installateur (companybrain)