Laava LogoLaava

Projectcontext

Logistieke knowledge-retrievallaag

Kennislaag voor logistieke teams die operationele vragen beantwoordt vanuit interne documentatie met antwoorden mét bronverwijzing, zodat medewerkers minder tijd verliezen in handleidingen, mappen en collega-escalaties.

Werkende pilotLogistieke operatie met complexe interne procedures2025

Klantidentiteit vertrouwelijk gehouden

Soft macro of layered paper — depth of accumulated knowledge
84%
Relevantie antwoorden
Gemeten
~150
Documenten geïndexeerd
Geobserveerd
8
Pilotgebruikers
Geobserveerd

Onderbouwing

Gemeten met acht pilotgebruikers over ongeveer 150 geïndexeerde documenten. Een bredere productie-uitrol was de voorgestelde vervolgfase.

De uitdaging

De oplossing

Gebruikte technologie

Qdrant + Azure OpenAILangGraph RAG-agent

Het resultaat

De pilotgroep beoordeelde 84% van de antwoorden als bruikbaar of correct, en gebruikers vonden antwoorden in minder dan 30 seconden op vragen die eerder 15 tot 20 minuten zoeken of interne escalatie kostten.

Voor de operatie betekent dat minder afhankelijkheid van steeds dezelfde ervaren collega’s en minder tijdverlies aan procedureel zoekwerk. Daarom was de volgende stap logisch: meer dekking en bredere uitrol.

Volgende stap

Ook verkennen waar dit als eerste kan landen?

Begin met één concreet proces. In de AI Opportunity Scan maken we scherp waar AI waarde toevoegt en wat de beste eerste route is.

Logistieke knowledge-retrievallaag Case Study | Laava