Probleem-modelleren
Wij vertalen jouw constraints naar een wiskundig model. Capaciteit, volgordes, voorkeuren, deadlines, alles komt erin. Niet één keer goed, maar onderhoudbaar als morgen de regels veranderen.
Wiskunde boven magie
Als AI niet het antwoord is, maar wiskunde wel.
Planning, routing, snijpatronen, bezetting. Problemen waar je geen LLM voor nodig hebt, maar een optimization-model. 61% minder snijverlies, 45 naar 75% tafelbezetting. Bewezen resultaten, geen hype.
Een greep uit de 87+ klanten
Slimme software en slimme IT bij grote en kleine makers.
Even eerlijk zijn
Planners doen hun best. Alleen niet met wiskunde.
In elke fabriek, elk DC, elk planningskantoor draait dezelfde film. Ervaren mensen schuiven met orders, kiezen rollen op gevoel, maken een rooster dat "meestal wel werkt". En iedereen voelt: hier ligt nog winst, maar waar?
De goede planner is niet de slimme planner. De goede planner is degene met wiskunde in z'n rug.
Vier symptomen die je herkent
100+
Regels in je hoofd
Planners puzzelen op gevoel met tientallen constraints tegelijk. Als er eentje valt weten ze niet welke keuze morgen anders moet.
RAND()
Excel is niet eerlijk
Handmatig schuiven en een =RAND() op de verkeerde plek. Niet reproduceerbaar, niet uit te leggen aan een auditor.
1 pakket
Generiek voor iedereen
Standaard-planningssoftware rekent op gemiddelden van andere fabrieken. Jouw setup is uniek, jouw uitkomst dus ook.
LLM?
ChatGPT rekent niet
Een taalmodel kan jouw snijpatroon niet optimaliseren. Dat is geen tekst-probleem, dat is een MILP-probleem met harde constraints.
Zo rekenen we
Geen magie. Gewoon een solver.
Vier onderdelen die een standaard-planningspakket niet levert, en die het verschil maken tussen 'meestal goed' en 'aantoonbaar optimaal'.
Solver-keuze
CP-SAT, Gurobi, CPLEX of open-source: wij pakken de solver die past bij jouw schaal en budget. Geen vendor-lock, wel de performance die je nodig hebt als het rekenvenster krap is.
Uitlegbaar
Geen black-box. Elke beslissing is herleidbaar naar input + constraints. Directie snapt het, auditor snapt het, en je planners vertrouwen het omdat ze zien waarom.
Productie-integratie
De uitkomst landt in je ERP of MES, niet in een Excel-tabje dat iemand handmatig overneemt. API, database-koppeling of direct een operator-scherm, wij bouwen tot de werkvloer.
Nog niet zeker of jouw probleem met optimization op te lossen is? Begin met een AI-advies-sessie, dan kijken we of er wiskunde-winst in zit.
Start Discovery ZeroEcht gebeurd
61% minder snijverlies. Eén solver later.
Bij een internationale textielfabriek met 7.000 SKU's en duizenden orders per dag. Jaren op ervaring gedraaid. Toen kwam de wiskunde erin.
Case, Textiel
/ Internationale textielfabriek, ~180 medewerkers 12 weken 548% ROI
Voorheen
€1,03M
verlieskosten / jaar
- Snijproces op gevoel en Excel
- Rollengte vastgepind 'omdat het altijd zo was'
- Planners puzzelen handmatig per order
−61,2%
snijverlies
Nu met skrepr
€397K
verlieskosten / jaar
- MILP-model bovenop bestaand ERP
- Rolbewegingen −46%
- 6.577 uur bespaard (3,7 FTE)
Bespaard / jaar
€863K
Snijverlies
−61,2%
FTE bespaard
3,7
ROI 3 jaar
548%
"De cijfers spraken voor zich. We hoefden intern niemand meer te overtuigen."
Over alle optimization-projecten
Wiskunde rekent zich terug. Gemiddeld 17 tot 30% output-winst.
Cijfers over alle Skrepr optimization-projecten heen: textiel, prefab, maakindustrie, food. Afgerond op resultaten die we zwart-op-wit kunnen laten zien.
61%
minder snijverlies
75%
tafelbezetting prefab
30%
output-winst (max)
548%
ROI over 3 jaar
Elk getal hierboven hoort bij een klant die we met naam kunnen noemen zodra NDA het toelaat.
Vier stappen, koffie erbij
Van use-case naar productie-draai.
Geen consultancy-fee voor een rapport. Gewoon: verkennen, bouwen, benchmarken, uitrollen. Einde-traject draait het in je eigen systeem.
Stap 1, verkennen
Use-case + data
Wat speelt er, welke constraints gelden, welke data heb je. Een halve dag aan tafel, niet een consultancy-traject van zes weken. Einde-dag weet je of er wiskunde-winst in zit.
Stap 2, bouwen
Model-build
We bouwen een wiskundig model van jouw probleem en draaien een pilot-solve op echte data. Geen poppenkast met synthetische cijfers, jouw eigen orders, jouw eigen voorraad.
Stap 3, meten
Benchmark
Model-uitkomst tegenover jouw huidige situatie, uitgedrukt in euro's en procenten. Klopt de ROI? Dan door. Klopt 'ie niet? Dan zeggen we dat ook, zonder factuur.
Stap 4, uitrollen
Productie
Model wordt ingebouwd in je workflow. ERP, MES, operator-scherm. Inclusief nazorg: constraints veranderen, data evolueert, wij blijven meekijken tot het draait.
Vast de vragen die je hebt
Veelgestelde vragen over optimization
Wat is het verschil tussen optimization en machine learning?
Machine learning leert patronen uit historische data en voorspelt: 'waarschijnlijk gebeurt X'. Optimization rekent uit wat de beste beslissing is gegeven harde constraints: 'dit is aantoonbaar de goedkoopste oplossing'. Voor snijpatronen, planning en routing wil je optimization, niet ML. De uitkomst is wiskundig bewijsbaar, reproduceerbaar en uitlegbaar aan je directie.
Kan een LLM zoals ChatGPT dit ook niet?
Nee. Een taalmodel genereert tekst die plausibel klinkt, maar kan geen MILP-probleem met 10.000 variabelen oplossen. Vraag ChatGPT om je snijpatroon te optimaliseren en je krijgt een verhaal terug, geen oplossing. Voor echte optimization heb je een solver nodig (CP-SAT, Gurobi, CPLEX). Zie ook /ai/in-software voor wanneer LLM's wél zinvol zijn.
Hoe lang duurt een typisch optimization-project?
Van akkoord tot pilot-resultaat: gemiddeld 8 tot 12 weken. Eerste 2 weken: use-case + data. Weken 3 tot 8: model bouwen en benchmarken. Weken 9 tot 12: productie-integratie. Complex project (multi-site, realtime): tel er een kwartaal bij op. Simpel probleem (single-solve, niet-realtime): kan in 4 weken klaar zijn.
Werkt dit alleen voor productie of ook andere sectoren?
Werkt voor elk probleem met harde constraints en een meetbare doelfunctie. Productie (snijpatronen, bezetting), logistiek (routing, belading), distributie (warehouse-slotting), zorg (roosters), energie (dispatch). Overal waar planners nu op gevoel puzzelen met tientallen regels, rekenen wij uit wat bewijsbaar het beste is. Zie /sectoren/textiel en /sectoren/prefab voor concrete cases.
Klaar om te rekenen?
Wij kijken in je data. Zit er wiskunde-winst?
Een Discovery Zero is gratis. We duiken in jouw planning-, routing- of snijprobleem en rekenen in een halve dag uit of er een optimization-case ligt. Is 'ie er niet? Dan zeggen we dat ook, zonder factuur.
Bellen werkt altijd. Ciao!