Solvice: deze Belgische scale-up regelt complexe planning met gespecialiseerde software

Groot zijn in een niche? Dat is exact wat de Gentse AI scale-up Solvice doet: wiskundige optimalisatie om de meest complexe planningen snel op te lossen.

Het Belgische technologiebedrijf Solvice, gevestigd in Gent, heeft zich gespecialiseerd in het oplossen van complexe planningsvraagstukken met behulp van wiskundige optimalisatie en geavanceerde algoritmes. Met een focus op sectoren zoals field services, personeelsplanning en logistieke operaties, biedt Solvice API-gebaseerde oplossingen die bedrijven helpen efficiënter te werken, hun reistijd te reduceren of de inzet van middelen te optimaliseren. Toen we dit hoorden, was onze eerste reactie toch: kunnen bestaande softwarepakketten van grote spelers dat dan niet? ‘Nee’, is CEO en start-up veteraan Bert Van Wassenhove categoriek: ‘Waarom komen zoveel bedrijven en organisaties anders aankloppen bij ons?’ ICT-integrator Atos deed het deze zomer nog toen het de werkroosters voor 45.000 vrijwilligers in 150.000 evenementen van de Olympische Spelen in Frankrijk moest vastleggen. ‘Een opdracht waar mensen makkelijk vijf volle werkdagen voor nodig hebben werd nu in enkele minuten gedaan door onze solver’, zegt Van Wassenhove. Het komt neer op een combinatie van diepgaande specialisatie, schaalbaarheid van technologie en flexibiliteit in het omgaan met complexiteit.

Aanvulling op andere software

Van Wassenhove geeft ons ook het voorbeeld van De Lijn waar de technologie van Solvice werd ingezet om onderhoudsplanningen voor bushokjes te optimaliseren. Microsoft Dynamics Field Service – die kunnen we toch wel een grote naam in de software-industrie noemen – was hier al in gebruik, maar de ingebouwde solver van Microsoft kon de complexiteit van de specifieke planning niet aan. Van Wassenhove: ‘Onze solver is gebouwd om met veel complexere constraints te werken dan wat standaardtools aankunnen. We kunnen bijvoorbeeld rekening houden met specifieke tijdsvensters, vaardigheden van werknemers en zelfs fairness binnen teams. Bij de Olympische Spelen was het trouwens een uitdrukkelijke vereiste om gender-evenwichtige teams samen te stellen.’ Bij De Lijn werd de oplossing van Solvice uiteindelijk via Cronos Groep geïntegreerd in het bestaande Microsoft-platform. Dat kon ook makkelijk via de API-benadering van Solvice. ‘Microsoft moet het van generieke oplossingen hebben en doet dat zeer goed. Maar wij zitten in een niche waarin je zeer specifieke expertise nodig hebt,’ aldus Van Wassenhove. ‘Onze solver is ontworpen om planningen sneller en efficiënter te maken, en dat kan het verschil maken in sectoren waar complexiteit alles bepaalt.’

Travelling salesman problem

Solvice is opgericht door Christophe Van Huele. Toen hij zijn doctoraat over combinatorische optimalisatie afrondde, zag hij het potentieel voor de wereld van het plannen en organiseren van middelen. De eerste praktische oplossing die hij bouwde was meteen zeer succesvol in het optimaliseren van de complexe werkplanning van een groot universitair ziekenhuis in Leuven. Terwijl hij zijn team van experts opbouwde, groeide de ambitie om de toepassing van combinatorische optimalisatie uit te breiden tot veel meer dan alleen individuele oplossingen voor eindklanten. Dit leidde tot het business decision intelligence platform dat Solvice vandaag is.

‘In seconden tot minuten bereken je quasi-optimale oplossingen voor vraagstukken die anders een kleine eeuwigheid vergen’

Te complex voor manuele berekeningen? Dan is Solvice allicht de moeite. ‘Een kernvoorbeeld is het bekende travelling salesman problem, waarin je zoekt naar de meest efficiënte route tussen meerdere bestemmingen. Met onze technologie berekenen we niet alleen afstanden en reistijden, maar houden we ook rekening met factoren zoals tijdsvensters, vaardigheden van technici en specifieke klantbehoefte,’ legt Van Wassenhove uit.
De wiskundige engine berekent binnen seconden tot minuten quasi-optimale oplossingen voor vraagstukken die anders een kleine eeuwigheid zouden vergen. Door gebruik te maken van heuristieken, slimme wiskundige regels, wordt de complexiteit beheersbaar. ‘We streven er naar dat onze oplossing met meer dan 95% zekerheid de meest optimale is, al kan dat niet altijd exact bewezen worden door de immense hoeveelheid mogelijkheden,’ aldus Van Wassenhove.

Toepassingen in diverse sectoren

Ingewikkelde planningen vindt u in uiteenlopende sectoren. Maar een belangrijk deel richt zich op field service management, waarbij mobiele technici efficiënt worden ingepland. Voor een Amerikaanse klant met meer dan 400 voertuigen kon Solvice bijvoorbeeld een reductie van 25 à 35% in reistijd realiseren. Dit vertaalt zich direct in kostenbesparingen en een hogere operationele efficiëntie. Een andere toepassing is in logistiek en magazijnbeheer, zoals dus bij De Lijn. Daarnaast speelt personeelsplanning een cruciale rol. Bedrijven zoals McDonalds gebruiken Solvice voor het optimaliseren van shiften. Van Wassenhove: ‘Met onze technologie wordt exact bepaald hoeveel medewerkers nodig zijn, welke vaardigheden vereist zijn en hoe de shifts eerlijk en efficiënt worden verdeeld.’

De oplossingen – vaak ook bij internationale klanten – worden meestal geïntegreerd via API’s in bestaande systemen zoals Microsoft Dynamics of SAP en in softwareplatformen met een planningcomponent. Vaak speelt Solvice de rol van verborgen AI achter platformen zoals Skedulo (managen van mobiel werknemers) of Strobbo (personeelsplanning). Partners helpen bij de implementatie en integratie in bredere IT-ecosystemen. Al is het wel belangrijk dat bedrijven dan eerst en vooral hun data op orde hebben. Dat bijvoorbeeld gegevens over reistijden, vaardigheden of expertise van medewerkers en klantvoorkeuren correct zijn en volledig geïntegreerd worden.

Change management

Change management speelt ook een grote rol. ‘Dat hebben we gaandeweg ondervonden. Mensen zijn vaak huiverig tegenover nieuwe planningen, vooral als die niet overeenkomen met hun intuïtie’, geeft Van Wassenhove toe. Daarom integreert Solvice functies zoals fairness in haar algoritmes, waarmee werkdruk eerlijk wordt verdeeld en menselijke voorkeuren gerespecteerd blijven. Bovendien wordt het vertrouwen in technologie vergroot door transparantie. ‘Explainability tools waarmee gebruikers inzicht krijgen in hoe beslissingen tot stand komen helpen zeker om de adoptie te versnellen en weerstand te verminderen’, aldus nog de CEO.