Context uit de operatie
In bouw, productie en engineering zit de kritieke kennis in specificaties, tekeningen en handboeken, en in de hoofden van mensen die richting pensioen gaan. Ondertussen worden projecten complexer en marges dunner. Op het Laava Platform lezen agents specs en datasheets, toetsen ze aan eisen, beantwoorden ze technische vragen vanuit jullie eigen documentatie en bereiden ze het papierwerk voor dat projecten laat doorlopen. Voor productielijnen en geïnstalleerde apparatuur bouwen we predictive-maintenance-modellen die leren van sensor- en onderhoudsdata en storingen signaleren voordat de lijn stilvalt. Ervaring loopt niet langer de deur uit, en engineers besteden hun tijd aan engineering.
Waar dit meestal misloopt
- Kennis zit versnipperd over mailboxen, mappen en mensen
- Documentgedreven werk kost te veel handmatig tijd
- Handovers en approvals vertragen uitvoering en opvolging
- Bestaande systemen zijn aanwezig, maar werken niet slim samen
Waar dit nu staat
gepubliceerde cases in deze sector
uitgelichte voorbeelden op deze pagina
concreet proces nodig om scherp te starten
behoefte aan losse AI-hype of experimenten
Uitgelichte case studies
Projecten die laten zien hoe dit in de praktijk landt.
Drie projecten. Drie maanden. Eén FDE.
Bij een industrieel bedrijf verving Laava een extern consultancyteam van vier engineers, een projectmanager en een Scrum Master door één Forward Deployed Engineer (FDE) en een agentic software factory. Het resultaat: drie softwareprojecten opgeleverd in drie maanden.
Afwijkingen vinden in leveranciersspecificaties
Een gevalideerd concept helpt engineers om leveranciersdocumenten naast projecteisen te leggen. Het maakt verschillen en ontbrekende gegevens zichtbaar, zodat de engineer gericht kan controleren.