Vang het defect op voor het de werkvloer bereikt.

Pijpleidingen, verkeersinfrastructuur, tunnels, industriële uitrusting. We bouwen de modellen, de integraties en het run-book die signaleren wat op het punt staat te falen, zodat je operationsteam het signaal vertrouwt voor het hun scherm bereikt.

← Alle signatures

Symptomen

De pijn die je waarschijnlijk voelt.

Assetinspecties zijn kalendergedreven, niet conditiegedreven, wat betekent dat je overinspecteert wat in orde is en onderinspecteert wat faalt.
Je hebt AI-pilots op sensordata geprobeerd maar niets bereikte productie omdat operations het signaal niet kon vertrouwen.
Elke toezichthouder vraagt een ander risicomodel en je moet telkens vanaf nul herbouwen.
De data is er, SCADA, sensoren, inspectierapporten, helikopterbeelden, maar ze leeft in zes verschillende systemen zonder gedeeld schema.
Een model dat 90% nauwkeurigheid scoort in het lab wordt nog steeds genegeerd op het scherm van de operator die ermee moet handelen.

Aanpak

Hoe we het aanpakken.

Begin met de asset-taxonomie, niet met het model.Twee weken om in kaart te brengen hoe je de asset echt segmenteert, hoe risico nu gekwantificeerd wordt, wie op wat handelt. De data-architectuur volgt daarop, niet andersom.
Combineer de bronnen.SCADA, inspectiedatabases, GIS, beeldmateriaal, in één OneLake-medallion met een gedeelde asset-key. Het model ziet alleen schone, gegoverneerde inputs.
Modellen die de operators vertrouwen.Uitleg naast scores, confidence-intervallen, vergelijking met het manuele risicomodel. Operators zien waarom de AI dit segment markeerde, niet alleen dat het gebeurde.
Run-book voor go-live.Wat doet een operator wanneer de score een drempel overschrijdt? Wie escaleert, wie sluit de lus, hoe weten we dat het model zes maanden later nog gekalibreerd is? Gedocumenteerd, afgesproken, afgetekend.
Compliance en audit standaard ingebouwd.Risicobeslissingen gelogd, modelversies bijgehouden, hertrainingstriggers gedefinieerd. EU AI Act-ready by default, niet achteraf ingebouwd.

Bewijs

Waar deze signature landde.

FluxysComputer vision en risk analytics op 450.000 pijpleidingsegmenten, elk gescoord op risico × impact voor onderhoudsprioritering.

Kennedy TunnelOperationele AI op tunnelmonitoring, ter ondersteuning van verkeers- en veiligheidsoperaties.

SchréderPredictive analytics op de conditie van verlichtingsassets, die sensortelemetrie omzet in onderhoudssignalen waarop operators handelen.

Deliverables

Wat we doorgaans in 90 dagen leveren.

Uniform asset-en-conditie-datamodel in OneLake, met de bestaande systemen (SCADA, inspecties, GIS) netjes geïntegreerd.
Eerste risk-scoring-model dat op één assetklasse end-to-end draait: trainingpipeline, scoring-service, monitoring-dashboard.
Operator-interface die de score, de redenen en de aanbevolen actie toont. Gebouwd in Power BI of je bestaande operationsplatform.
Run-book: wat gebeurt er wanneer de score een drempel overschrijdt, hoe omgaan met false positives, hoe hertrainen wanneer de omstandigheden veranderen.
Compliance-documentatie afgestemd op het EU AI Act-niveau dat op jouw use case van toepassing is.

Zit je met een vloot assets en een operationeel team dat het AI-dashboard niet vertrouwt?

Breng ons één assetklasse. We overlopen hoe betrouwbare operationele AI ervoor eruitziet, en wat 90 dagen bouwen zou opleveren.

Boek een discovery call