Dat bedrijf werd 52 jaar geleden opgericht als deel van de Dexis Belgium Group en stelt meer dan 260 mensen te werk die samen meer dan 100 miljoen omzet draaien. Imes Dexis is de marktleider in de Belgische distributie van MRO, wat staat voor Maintenance, Repair and Overhaul: onderhoud, herstellingen en revisies. Deze toeleverancier beschikt over een assortiment van meer dan 400.000 producten, zo leerden we tijdens hun presentatie voor de jury. Denk dan aan producten rond pakweg aandrijf-, meet- en regeltechnieken, technisch onderhoud, gereedschappen, bevestiging- en machineonderdelen, maar evengoed ook persoonlijke beschermingsmiddelen of hydraulische en pneumatische componenten.

Denk dus vooral ook aan héél veel offertes en facturen voor grote maar zeker ook kleine bestellingen. Operational excellence is hier dus razend belangrijk en dat is waar Project Phoebe om draait.

Neurale netwerken en AS400

Project Phoebe bestaat uit een 'convolutional neural network' dat aangepast is voor gebruik met 'natural language processing' (NLP) en voorzien is van een 'deep learning' (DL) laag. Dat mengsel wordt over de enkele jaren oude BPM-oplossing (business process management) gegoten en dat levert volgens ICT-manager Erik Diris operational excellence op. De grootste uitdaging was niet eens het technologische aspect, maar vooral zorgen dat alle werknemers er vertrouwen in hebben dat voortaan een machine teksten interpreteert, op basis daarvan taken uitzet en zelfs beslissingen neemt.

Inkomende mails en attachments worden door Phoebe geïnterpreteerd - de zogeheten 'intent' van een vraag: is het een bestelling, de vraag voor een offerte of een herwerkte offerte die binnen komt? Phoebe maakt vervolgens de juiste taken aan in het Java BPM én in het AS400 ERP-systeem: jawel, good old mainframe dus. Iets wat bij menig jurylid voor nostalgie zorgde, maar dit terzijde. Phoebe bepaalt verder ook in welke productcategorie alles precies past, en brengt zo de taken onder bij de meest geschikte - menselijke - collega.

Overal Phoebe

Het eindresultaat? Dat zit 'm dus vooral in operational excellence voor de interne en externe klanten, maar met een zakelijke kapstok er aan vast: meer klanten halen, betere marges draaien, en via meer productgroepen ook tot meer omzet komen.

Project Phoebe is ondertussen al in de meeste kantoren van Imes Dexis geïmplementeerd. De bedoeling is om het project helemaal uitgerold te hebben over de volledige organisatie - inclusief dochterbedrijven - binnen enkele maanden. De eerste effecten zijn wel duidelijk merkbaar, klinkt het in de presentatie van Imes Dexis: minder administratieve taken, werknemers hebben opnieuw meer tijd voor hun échte expertise en kunnen zich opnieuw verdiepen in hun specifieke kennisgebieden, en - minstens zo belangrijk - de klant staat helemaal centraal.

Machine versus mens?

De machine wordt nooit moe, antwoordt altijd op een vraag onder eender welke omstandigheid en is gefocust op die ene taak. Een mens moet meerdere taken combineren. Bij Imes Dexis doet een werknemer gemiddeld 9,4 seconden over een handeling waarvoor de AI-machine maar 54 milliseconden nodig heeft. De vrijgekomen tijd wordt door werknemers ingezet om zich te specialiseren in hun expertise.

Dat bedrijf werd 52 jaar geleden opgericht als deel van de Dexis Belgium Group en stelt meer dan 260 mensen te werk die samen meer dan 100 miljoen omzet draaien. Imes Dexis is de marktleider in de Belgische distributie van MRO, wat staat voor Maintenance, Repair and Overhaul: onderhoud, herstellingen en revisies. Deze toeleverancier beschikt over een assortiment van meer dan 400.000 producten, zo leerden we tijdens hun presentatie voor de jury. Denk dan aan producten rond pakweg aandrijf-, meet- en regeltechnieken, technisch onderhoud, gereedschappen, bevestiging- en machineonderdelen, maar evengoed ook persoonlijke beschermingsmiddelen of hydraulische en pneumatische componenten. Denk dus vooral ook aan héél veel offertes en facturen voor grote maar zeker ook kleine bestellingen. Operational excellence is hier dus razend belangrijk en dat is waar Project Phoebe om draait. Project Phoebe bestaat uit een 'convolutional neural network' dat aangepast is voor gebruik met 'natural language processing' (NLP) en voorzien is van een 'deep learning' (DL) laag. Dat mengsel wordt over de enkele jaren oude BPM-oplossing (business process management) gegoten en dat levert volgens ICT-manager Erik Diris operational excellence op. De grootste uitdaging was niet eens het technologische aspect, maar vooral zorgen dat alle werknemers er vertrouwen in hebben dat voortaan een machine teksten interpreteert, op basis daarvan taken uitzet en zelfs beslissingen neemt. Inkomende mails en attachments worden door Phoebe geïnterpreteerd - de zogeheten 'intent' van een vraag: is het een bestelling, de vraag voor een offerte of een herwerkte offerte die binnen komt? Phoebe maakt vervolgens de juiste taken aan in het Java BPM én in het AS400 ERP-systeem: jawel, good old mainframe dus. Iets wat bij menig jurylid voor nostalgie zorgde, maar dit terzijde. Phoebe bepaalt verder ook in welke productcategorie alles precies past, en brengt zo de taken onder bij de meest geschikte - menselijke - collega. Het eindresultaat? Dat zit 'm dus vooral in operational excellence voor de interne en externe klanten, maar met een zakelijke kapstok er aan vast: meer klanten halen, betere marges draaien, en via meer productgroepen ook tot meer omzet komen. Project Phoebe is ondertussen al in de meeste kantoren van Imes Dexis geïmplementeerd. De bedoeling is om het project helemaal uitgerold te hebben over de volledige organisatie - inclusief dochterbedrijven - binnen enkele maanden. De eerste effecten zijn wel duidelijk merkbaar, klinkt het in de presentatie van Imes Dexis: minder administratieve taken, werknemers hebben opnieuw meer tijd voor hun échte expertise en kunnen zich opnieuw verdiepen in hun specifieke kennisgebieden, en - minstens zo belangrijk - de klant staat helemaal centraal.