Naar de inhoud
AI Business Academy
Aanpak per sector

Hoe een AI-implementatie eruitziet, per sector.

Per discipline laten we zien hoe wij een AI-implementatie aanpakken: het werkproces, de keuzes en het resultaat waarop we sturen. Concreet, binnen uw normen, met de mens die beslist en tekent.

Geen beloofde percentages, wél de methode, de wetenschappelijke onderbouwing en precies hoe we het resultaat tegen uw eigen nulmeting afrekenen.

Deze scenario's zijn illustratief en gebaseerd op typische werkprocessen in de sector, geen namen van bestaande klanten.

  1. Logistiek & transport: voorbeeld van een werkomgeving
    01Logistiek & transport

    Dynamische routeoptimalisatie binnen een 3PL met dagelijkse plancyclus.

    Hoe een VRP-aanpak met live verkeer en EU-rijtijden eruitziet voor een mid-size 3PL. Het model levert voorstellen, de planner houdt de finale beslissing.

    Aanpak
    De dagritten worden gemodelleerd als een capacitated VRP met tijdvensters (CVRPTW): per order een tijdvenster, per voertuig een laadvermogen. Een metaheuristiek (guided local search / ALNS) vindt binnen seconden een sterk verbeterde planning, die de planner naast de eigen versie ziet.
    Onderbouwing
    Het VRP is NP-lastig: exact oplossen is bij honderden stops onhaalbaar, dus heuristieken die aantoonbaar dicht bij optimaal komen. Reistijden zijn tijdsafhankelijk (spits ≠ dal) en de EU-rijtijdenwet, Verordening (EG) 561/2006 (max 9 uur rijden, pauze na 4,5 uur, 11 uur dagrust), zit als harde constraint in het model, niet als controle achteraf.
    Zo meten we
    Gemeten tegen uw planning van vandaag: kilometers, ritten en beloofde-vs-gehaalde tijdvensters (OTD). We ijken eerst op historische dagen voordat er één rit live gaat.
    Wat we nodig hebben
    Orderhistorie met adressen en tijdvensters, voertuig- en chauffeurscapaciteit, en de OTD-cijfers van nu als nulmeting.
    • CVRPTW
    • Verordening (EG) 561/2006
    • TMS-IFTMIN
    • OTD-nulmeting
  2. Food manufacturing: voorbeeld van een werkomgeving
    02Food manufacturing

    Predictive maintenance op een verpakkings- of sorteerlijn, met audit-klare registratie.

    Hoe een sensorstroom (trilling, temperatuur, cyclustijd) op een verpakkings- of sorteerlijn in een gekoelde omgeving wordt ingericht, zonder de productie te onderbreken.

    Aanpak
    Trillings-, temperatuur- en cyclustijdsensoren op de kritische aandrijvingen. Uit het trillingssignaal worden via enveloppe-analyse (demodulatie rond de lagerresonantie) de lagerschade-frequenties gevolgd (BPFO/BPFI, afhankelijk van lagergeometrie en toerental); een stijgende trend plant het CMMS als werkorder ín de geplande omsteltijd, niet tijdens de run.
    Onderbouwing
    Beginnende lagerschade verschijnt als energie op specifieke defectfrequenties en als oplopende kurtosis/RMS-snelheid (vgl. de trillingsklassen uit ISO 20816, opvolger van ISO 10816), vaak weken vóór hoorbare uitval. Onderhoud is een basisvoorwaardenprogramma (PRP) onder FSSC 22000, geen CCP; dezelfde sensor- en logging-backbone legt wél de koelketen-CCP (producttemperatuur) vast in een hash-chained audit-trail.
    Zo meten we
    Ongeplande stilstand en uitloop per lijn, afgezet tegen uw onderhoudshistorie. De vals-alarmratio bewaken we expliciet: een voorspeller die te vaak alarm slaat, kost omsteltijd en vertrouwen.
    Wat we nodig hebben
    Toegang tot bestaande PLC-/sensordata of een paar bijgeplaatste trillingssensoren, lagerspecificaties en toerentallen, en de stilstandsregistratie van nu.
    • FFT-lageranalyse
    • PRP-onderhoud
    • Koelketen-CCP
    • Hash-chained audit-trail
  3. Agri-food & glastuinbouw: voorbeeld van een werkomgeving
    03Agri-food & glastuinbouw

    Yield-forecast en arbeidsplanning binnen een trostomatenkwekerij.

    Hoe een 7-daagse opbrengstprognose per kas-vak wordt opgezet uit klimaatdata en historische pluk-data, om de pluk-ploegplanning aan te sturen.

    Aanpak
    Een statistisch model voorspelt per kas-vak de plukbare kilo's voor de komende zeven dagen op basis van de PAR-lichtsom, CO₂, 24-uurs temperatuur en EC, geijkt op úw historische plukgewichten. De prognose voedt direct de ploegplanning: hoeveel pluk-uren, welke dag, per vak.
    Onderbouwing
    Tomaatopbrengst wordt sterk gedreven door de onderschepte PAR-lichtsom (DLI, mol/m²/dag): meer licht geeft meer assimilaten en vruchtgewicht, met weken vertraging tussen bloei en oogst. De 24-uurs gemiddelde temperatuur bepaalt de ontwikkelsnelheid (trosverschijning volgt graaddagen); CO₂ en EC sturen fotosynthese en vruchtkwaliteit.
    Zo meten we
    Voorspelde vs. werkelijk geplukte kilo's per vak per dag; we rapporteren de afwijking eerlijk en sturen bij. Het doel is rustiger arbeidsplanning, geen perfecte voorspelling.
    Wat we nodig hebben
    Klimaatcomputer-export (PAR/CO₂/temperatuur/EC), historische plukregistratie per vak, en de huidige manier van ploegplannen als vergelijking.
    • PAR-lichtsom / DLI
    • Graaddagen
    • Pluk-arbeid
    • GlobalG.A.P.
Klaar om te starten

Benieuwd wat dit voor uw organisatie betekent?

Start met de gratis Praktijk Scan of plan een introductiegesprek om uw situatie te bespreken.

Start de Praktijk ScanPlan een introductiegesprek