Scrumble ondersteunt MULTIFIX bij opschalen van orderverwerkingsproces
MULTIFIX heeft de ambitie om verder te groeien. Om dit te ondersteunen, heeft de technisch groothandel delen van zijn orderverwerking geautomatiseerd en een nieuw digitaal bestelplatform voor maakdelen (1-2-ORDER) ontwikkeld met behulp van AI.
De Nederlandse technische groothandel MULTIFIX Group stond voor een strategische koerswijziging. Waar het bedrijf traditioneel werkte met grote series metaal- en kunststofonderdelen voor industriële klanten, richt het zich steeds meer op kleinere productieseries voor een grotere groep afnemers.
De verschuiving in koers brengt een uitdaging met zich mee: het bedrijf gaat van een beperkt aantal grote orders naar honderden kleinere, elk met eigen tekeningen, specificaties en productie-eisen. Daardoor neemt niet alleen het ordervolume toe, maar ook de hoeveelheid administratief en technisch werk dat nodig is om iedere aanvraag te verwerken.
De verwerking van een individuele order kostte gemiddeld zo’n half uur. Bij een sterke groei van het aantal orders zou dat vragen om een forse uitbreiding van het personeelsbestand of de marges onder druk zetten.
Zo ontstond het digitaal bestelplatform voor maakdelen: 1-2-ORDER. Via dit platform kunnen kunnen inkopers zelf (meerdere) leveranciers benaderen voor het laten produceren van onderdelen.
Herontwerp van het proces
Om de groeiambities te verwezenlijken, onderzocht MULTIFIX samen met Scrumble (een IT-adviesbureau uit Tilburg) en Bankai (een digital designbureau uit Eindhoven) welke onderdelen van het gehele orderproces konden worden vereenvoudigd of geautomatiseerd.
Daarbij werd niet alleen gekeken naar de technologie, maar ook naar bestaande werkwijzen. Zo werd onderzocht welke controles noodzakelijk zijn, welke informatie meerdere keren wordt verwerkt en welke stappen door leveranciers kunnen worden uitgevoerd.
“Het resultaat? Een nieuw proces waarbinnen AI een ondersteunende rol speelt”, aldus Vincent van Laarhoven van Scrumble.
AI leest tekeningen en documenten
Een belangrijk kenmerk van de technische maakindustrie is de grote verscheidenheid aan documenten. Orders bestaan vaak uit pdf-bestanden, Excel-sheets en 3D-bestanden zoals STEP- en STL-formaten. Daarnaast verloopt veel communicatie per e-mail.
“Juist die combinatie maakt automatisering interessant”, zegt Van Laarhoven. “Moderne AI-systemen kunnen namelijk informatie uit verschillende documenttypen halen en deze combineren tot bruikbare procesinformatie.”
Inmiddels wordt AI bij MULTIFIX onder meer ingezet voor automatische prijsberekeningen. Op basis van technische kenmerken zoals afmetingen, materiaalsoorten, toleranties en nabehandelingen, kan het systeem geschikte leveranciers selecteren en een indicatie geven van prijs en levertijd.
Daarnaast wordt AI gebruikt om klantgevoelige informatie uit tekeningen te verwijderen voordat documenten met leveranciers worden gedeeld. Namen, adressen, logo’s en andere herleidbare gegevens kunnen automatisch worden herkend en geanonimiseerd.
Digitale kwaliteitscontrole
Ook kwaliteitscontroles zijn deels geautomatiseerd. AI-systemen kunnen namelijk toleranties en maatvoeringen uit technische tekeningen halen en deze koppelen aan digitale meetrapporten die leveranciers rechtstreeks invullen.
Verder wordt geëxperimenteerd met visuele inspecties tijdens het logistieke proces. Foto’s van verpakte producten worden automatisch gecontroleerd op aspecten zoals beschadigingen, correcte etikettering en naleving van verpakkingsrichtlijnen.
“Al vrij snel bleek dat dit het aantal handmatige controles vermindert zonder dat de kwaliteitsborging verloren gaat”, geeft Van Laarhoven aan.
Mens blijft noodzakelijk
Hoewel AI een steeds grotere rol speelt, blijft de menselijke controle noodzakelijk binnen MULTIFIX. De systemen functioneren niet foutloos en worden daarom ingezet binnen duidelijke kaders.
“Medewerkers blijven betrokken bij kritische beslissingen en kunnen afwijkingen corrigeren wanneer systemen fouten maken”, zegt Van Laarhoven. “Die correcties worden vervolgens gebruikt om de prestaties van de AI-modellen verder te verbeteren.”
Nieuwe groeimarkt
De invoering van AI heeft niet alleen geleid tot efficiëntiewinst, maar maakt ook een nieuw bedrijfsmodel mogelijk. Dat komt doordat de verwerkingstijd per order is teruggebracht van ongeveer dertig minuten naar minder dan vijf.
Daardoor wordt een marktsegment bereikbaar dat voorheen moeilijk rendabel te bedienen was: een groot aantal klanten met relatief kleine, sterk uiteenlopende opdrachten.
“Deze casus laat zien dat AI niet alleen kan worden ingezet om bestaande processen sneller uit te voeren, maar ook kan bijdragen aan het ontwikkelen van nieuwe verdienmodellen”, aldus Van Laarhoven.
