Snellere documentverwerking met AI voor Bebeka
Maatwerk AI-oplossing verwerkt snel en volledig alle brandstofrapporten
Bebeka verloor veel tijd aan het handmatig verwerken en controleren van verschillende brandstofrapporten. Als coöperatie voor de scheepvaart koopt Bebeka op grote schaal brandstof in voor haar leden en laat de kwaliteit testen in 10 tot 15 laboratoria. De rapporten daarvan bevatten belangrijke informatie over een aantal ISO-specificaties en worden in diverse bestandstypes en lay-outs aangeleverd. Voorheen werd maar een deel van deze datarapportages automatisch ingelezen, en niet in zijn volledigheid. Dit vereiste achteraf veel controlewerk, waardoor veel tijd verloren ging. Met AI kon dit slimmer.
Daarnaast wilde Bebeka afscheid nemen van een on-premise applicatie en overstappen naar een toekomstbestendige oplossing in de cloud. De organisatie zocht daarom een partner die zowel de technische modernisering als de verdere automatisering van documentverwerking kon realiseren. Zo kwam Bebeka bij New Nexus uit.
Opdrachtgever
Geleverde diensten
Projectresultaat
- 98% van alle binnenkomende documenten automatisch verwerkt
- Minder handmatige controles en invoerwerk
- Schaalbare cloudoplossing
Al na twee maanden draaien, merkten we verschil
Dick Nieborg – Directeur Bebeka
De oplossing
AI-gestuurde documentverwerking in de cloud
We ontwikkelden een nieuwe cloudapplicatie die de bestaande oplossing vervangt en met behulp van AI automatisch gegevens uit binnenkomende rapporten verwerkt. De oplossing monitort de mailbox waarin rapporten worden ontvangen en herkent automatisch het type document. Vervolgens gebruikt de software AI om relevante gegevens uit verschillende bestandsformaten te halen, waaronder PDF-, XML- en JSON-bestanden. Deze informatie wordt direct verwerkt in Exact.
Een belangrijk onderdeel van het project was dus het ontwikkelen van slimme prompts waarmee AI de documenten van verschillende leveranciers correct interpreteert. Omdat dezelfde informatie op uiteenlopende manieren wordt weergegeven, zijn specifieke controles en validaties ingebouwd om de betrouwbaarheid van de resultaten te waarborgen.
Door de applicatie in de (Microsoft Azure) cloud te ontwikkelen, is de oplossing beter schaalbaar, eenvoudiger te beheren en minder afhankelijk van lokale infrastructuur.
Het resultaat
98% van de documentenverwerking gebeurt automatisch
Waar medewerkers voorheen grote delen van de rapportages handmatig moesten invoeren of controleren, hoeft nu meestal alleen nog een laatste controle plaats te vinden. De nieuwe oplossing levert Bebeka direct tijdswinst, minder foutgevoelige handmatige verwerking en meer grip op het rapportageproces.
Concreet:
- 98% van alle documenten wordt automatisch verwerkt
- Meer tijd voor medewerkers om zich op inhoudelijk werk te richten
- Betere schaalbaarheid bij groeiende aantallen rapportages
- Minder afhankelijkheid van vaste documentformaten
- Toekomstbestendige cloudoplossing
Samenwerking
Wekelijkse afstemming
Het project werd in ongeveer 3 maanden uitgevoerd door een AI-engineer/software developer en een teamlead vanuit New Nexus, in nauwe samenwerking met de inhoudelijk specialisten en directeur van Bebeka.
De grootste uitdaging lag niet alleen in de techniek, maar vooral in het begrijpen van de specifieke kennis die nodig is om brandstofrapporten door AI correct te laten interpreteren. Daarom werkten beide teams gedurende het traject nauw samen in regelmatige afstemmingen en testmomenten. Al tijdens de ontwikkeling kon Bebeka de eerste versie in gebruik nemen, waarna verdere optimalisaties zijn doorgevoerd.
Inmiddels draait de oplossing zelfstandig. Nieuwe inzichten en uitzonderingen worden verzameld om de automatisering verder te verfijnen en het resterende handmatige werk verder terug te brengen.
Meer informatie?
Meer over deze case
7 mei 2025
7 mei 2025
Met behulp van artificial intelligence en een nieuwe applicatie in de cloud konden we de tijdrovende documentverwerking voor Bebeka met 98% versnellen. Lees hier het interview met Bebeka directeur Dick Nieborg en New Nexus teamlead Marco Tenback.