De uitdaging
Hemubo, een grote speler in renovatie en onderhoud, stond voor een klassiek dataprobleem: cruciale kennis zat opgesloten in ongestructureerde documenten (SharePoint, fileshares) en losstaande softwaresystemen.
- Leveranciersselectie: Het vergelijken van complexe leveranciersvoorstellen van meerdere pagina's met aanbestedingen was een handmatig proces dat weken duurde.
- Interne ondersteuning: HR-, Finance- en ICT-teams werden overspoeld met repetitieve vragen die verstopt zaten in beleidsdocumenten.
- Langetermijnplanning: Het beoordelen van de staat van gebouwen voor 30-jarige onderhoudsplannen vereiste het analyseren van enorme hoeveelheden verspreide inspectierapporten.
Onze aanpak
We hebben deze niet als losstaande problemen opgelost. In plaats daarvan hebben we een enkel, AI-ready dataplatform gearchitecteerd dat de hele organisatie veilig bedient:
- Unified Data Backbone: We ontwikkelden een pipeline om data uit zowel gestructureerde systemen als ongestructureerde kantoordocumenten in te nemen en te normaliseren. Dit creeerde een enkele "source of truth" die toegankelijk is via een centrale AI-interface met strikte, op rollen gebaseerde toegangscontroles.
- Deep-Tech-documentanalyse (offertevergelijking): We gingen verder dan eenvoudige keyword-matching. We bouwden een gespecialiseerde agent die complexe leveranciersvoorstellen kan lezen, regelitemdetails kan extraheren en deze kan kruisverwijzen met de oorspronkelijke aanbesteding.
- Voorspellende intelligentie: We zetten modellen in om duizenden historische inspectierapporten te verwerken, waarbij patronen werden geidentificeerd om onderhoudsbehoeften en -kosten tientallen jaren vooruit te voorspellen.
- Soevereine kennisbanken: Voor de interne "Ask Hemubo"-tool gaven we afdelingen (HR, ICT, Finance) volledig eigenaarschap over hun kennisbanken, waardoor de AI alleen antwoordt vanuit goedgekeurde, actuele documentatie.
De resultaten
Het platform heeft de dagelijkse operatie bij Hemubo fundamenteel veranderd:
- Van weken naar uren: De offertevergelijkingstool verkortte de reviewcyclus van voorstellen van weken naar slechts uren. De tool creeert interne "prijsboeken" door leveranciersdata op te slaan en te analyseren, waardoor Hemubo marktprijzen kan benchmarken en in sommige gevallen het offerteproces volledig kan overslaan.
- Strategische automatisering: Naast analyse handelt het systeem nu ook workflows af, waarbij e-mails naar leveranciers worden geautomatiseerd en bijgewerkte voorstellen direct worden verwerkt.
- 30 jaar precisie: Onderhoudsplanning is nu datagedreven, waarbij AI geoptimaliseerde langetermijnonderhoudsscenario's en kostenprognoses genereert op basis van de werkelijke staat van gebouwen.
- Selfservice-cultuur: Medewerkers lossen routinevragen direct op via de interne AI, wat de ondersteuningslast op administratieve teams aanzienlijk verlaagt.
