Maandagochtend 08:07. De werkplaatsplanner opent zijn mailbox: 43 nieuwe mails, 12 foto’s van storingen, 6 “spoed”-appjes en drie klanten die “even” een offerte willen. Ondertussen wachten monteurs op werkorders, ontbreekt een onderdeel in de bus en vraagt de productieleider om een weekrapportage “voor straks”. Het voelt alsof je bedrijf draait op brandjes blussen—terwijl veel van dit werk morgen al slim te automatiseren is met AI.
Het probleem: AI voelt complex, maar jouw verspilling is heel concreet
In de maakindustrie en reparatie & onderhoud zit de grootste tijdverspilling zelden in het echte vakwerk, maar in de “randprocessen”: mailtjes sorteren, werkorders overtypen, offertes opmaken, rapportages bouwen en interne vragen beantwoorden. Het zijn taken die iedereen herkent, maar die niemand “echt” als verbeterproject pakt—totdat de druk te hoog wordt.
De impact is meetbaar. In veel MKB-bedrijven gaat 10–20% van de werktijd van planners, servicecoördinatoren en binnendienst op aan administratieve herhaling. Bij een team van 5 mensen à 40 uur is dat al snel 20–40 uur per week aan werk dat weinig waarde toevoegt. Daarnaast zorgen handmatige stappen voor fouten: verkeerd onderdeelnummer, verkeerde klantgegevens, een gemiste SLA-afspraak of een werkorder die in de verkeerde map belandt. In sectoren met hoge doorlooptijd- en kwaliteitsdruk leiden zulke fouten vaak tot 5–15% herstelwerk (extra rit, extra telefoontjes, spoedzending).
Veel bedrijven denken dat AI-automatisering “grote IT” is: duur, risicovol, langlopend. In de praktijk zijn er juist processen die je klein en veilig kunt starten, met snelle ROI. Bij Voidtech (VoidTech Solutions) zien we vaak dat je met 1–2 gerichte automatiseringen al 30–60% tijdsbesparing op een taak kunt realiseren—zonder je hele ERP te vervangen.
1) E-mail triage & servicetickets: van inbox-chaos naar automatische werkorders
Een van de meest “verborgen” processen is e-mailafhandeling. Klanten mailen storingen, foto’s, serienummers, “het maakt een raar geluid”-beschrijvingen en soms halve werkorders in vrije tekst. De planner leest, interpreteert, vraagt door, maakt een ticket aan, zet prioriteit, koppelt een monteur en stuurt bevestigingen. Dit gebeurt tientallen keren per dag.
Met AI kun je dit morgen al sterk vereenvoudigen: een model leest inkomende e-mails (en bijlagen), herkent intentie (storing, offerte, statusvraag), extraheert gegevens (klant, locatie, asset/serienummer, urgentie, gewenste datum) en zet dit klaar als serviceticket of werkorder in jouw systeem. Als iets ontbreekt, stelt de AI automatisch de juiste vervolgvraag (“Kun je een foto van het typeplaatje sturen?”). Ook kan het systeem direct een statusmail terugsturen met verwachte responstijd.
Voorbeeld (reparatie & onderhoud): een onderhoudsbedrijf ontvangt 80 mails per dag. Na automatisering wordt ~60% automatisch geclassificeerd en als concept-ticket aangemaakt. Planners besteden nog alleen tijd aan uitzonderingen. Resultaat in de praktijk: 40–55% tijdsbesparing op intake en 30% snellere responstijd (minder “wachten op triage”), plus minder gemiste spoedmeldingen doordat urgentie automatisch wordt herkend.
VoidTech kan dit koppelen aan jouw bestaande tools (bijv. Outlook/Exchange, ticketing/ERP) en zo inrichten dat jij altijd de controle houdt: “auto” waar het kan, “review” waar het moet.
2) Offertes & calculaties: automatisch opmaken, aanvullen en controleren
Offertes in de maakindustrie of servicewereld zijn zelden één klik. Je hebt klantgegevens, scope, onderdelen, arbeid, voorrijkosten, levertijden, voorwaarden, en vaak een stuk “vaktaal” die consistent moet blijven. Toch gebeurt het opmaken en aanvullen vaak handmatig: copy-paste uit oude offertes, prijzen opzoeken, stuklijstregels overnemen, en dan nog een laatste check of alles klopt.
AI-automatisering pakt hier twee dingen aan: (1) generatie en opmaak en (2) controle op consistentie. Op basis van een aanvraagmail, een werkorder of een inspectierapport kan AI een offerteconcept maken: juiste sjabloon, juiste klantgegevens, standaardvoorwaarden, en een voorstel voor onderdelen en uren op basis van historie. Vervolgens controleert AI of prijzen, marges, levertijden en artikelcodes logisch zijn (bijv. geen verouderde onderdelen, geen dubbele regels, BTW correct).
Voorbeeld (maakindustrie): een machinebouwer maakt 25 offertes per week. Gemiddeld 45 minuten per offerte aan samenstellen en formatting. Met AI-ondersteunde opmaak en check daalt dit naar 20–25 minuten. Dat is 45–55% tijdsbesparing en vaak minder rework door foutieve artikelcodes (bijv. tot 60% minder administratieve fouten). Sneller offreren verhoogt bovendien de win-kans: veel MKB’ers zien dat offertes die binnen 24 uur de deur uitgaan, merkbaar vaker worden geaccepteerd dan offertes die 3–5 dagen blijven liggen.
VoidTech richt dit in met jouw templates en prijslogica, zodat het “jouw manier van werken” blijft—alleen sneller en consistenter.
3) Rapportages & data-overzetting: stop met Excel-knip-en-plak
Weekrapportages, KPI-overzichten, uren- en materiaaloverzichten, storingsanalyses—veel teams bouwen ze nog steeds via exportjes uit ERP, een CSV uit een planningstool en wat losse notities. Daarna volgt het bekende ritueel: filteren, copy-paste, draaitabellen, grafiekje, mailen. Niet alleen tijdrovend, maar ook foutgevoelig: één verkeerde filter en je stuurt een rapport rond met verkeerde cijfers.
AI-automatisering kan rapportages deels “klassiek” automatiseren (ETL en dashboards), maar de echte winst zit vaak in de laatste stap: begrijpen en samenvatten. AI kan data uit meerdere bronnen samenvoegen, afwijkingen signaleren (bijv. stijging in stilstand op lijn 2), en er direct een leesbare managementsamenvatting van maken: “Top 3 oorzaken van downtime”, “Werkorders met SLA-risico”, “Onderdelen met hoog verbruik”.
Voorbeeld (maakindustrie): een productiebedrijf besteedt 6 uur per week aan het maken van een OEE- en outputrapportage. Met geautomatiseerde datakoppelingen en AI-samenvatting zakt dit naar 1–2 uur review. Resultaat: 65–80% tijdsbesparing en snellere besluitvorming omdat afwijkingen automatisch in je mailbox of Teams komen. In serviceorganisaties zie je vergelijkbare winst op rapportages over first-time-fix, herhaalbezoeken en onderdelenverbruik.
VoidTech kan dit pragmatisch aanpakken: start met één rapport dat pijn doet, automatiseer de datastroom, en laat AI de inzichten in gewone taal leveren.
4) Interne Q&A: één AI-assistent voor stuklijsten, werkinstructies en voorraad
Hoe vaak wordt dezelfde vraag gesteld? “Welke pakking hoort bij dit serienummer?”, “Waar staat de werkinstructie voor revisie van pomp X?”, “Hebben we lager 6205 nog op voorraad?”, “Wat was de laatste storingsoorzaak bij deze machine?” In veel bedrijven zit het antwoord verspreid over mappen, PDF’s, ERP-schermen, onderhoudshistorie en het hoofd van één ervaren collega.
Met een interne AI-assistent (veilig binnen jouw omgeving) kun je die kennis direct toegankelijk maken. Monteurs, planners en binnendienst stellen vragen in normale taal en krijgen antwoorden met bronverwijzingen: uit werkinstructies, onderhoudsrapporten, stuklijsten (BOM), handleidingen en voorraadlijsten. Dit voorkomt onderbrekingen (“even vragen aan Piet”), versnelt diagnose en maakt nieuwe medewerkers sneller productief.
Voorbeeld (reparatie & onderhoud): een servicebedrijf met 20 monteurs verliest gemiddeld 10 minuten per monteur per dag aan zoeken of navragen. Dat is ~200 minuten per dag, ~16 uur per week. Met een AI-assistent die documenten en historie doorzoekbaar maakt, zie je vaak 30–50% reductie in zoektijd, plus snellere first-time-fix omdat de juiste instructie en onderdeleninfo meteen beschikbaar zijn. Ook helpt het bij consistentie: iedereen werkt volgens dezelfde laatste versie van de werkinstructie.
VoidTech bouwt zulke assistants zo dat jij bepaalt welke bronnen gebruikt worden, wie toegang heeft, en hoe gevoelige informatie wordt afgeschermd.
Hoe begin je? 4 praktische stappen
- Kies één proces met veel herhaling en duidelijke input/output. Denk aan e-mail intake → serviceticket, of aanvraag → offerteconcept. Als je het in één zin kunt beschrijven, is het vaak geschikt.
- Meet een nulmeting. Hoeveel tickets/offertes per week, hoeveel minuten per stuk, hoeveel fouten/herstelwerk? Dit maakt ROI binnen 2 weken zichtbaar.
- Start met “human-in-the-loop”. Laat AI concepten maken en laat jouw team goedkeuren. Zo houd je controle en bouw je vertrouwen op.
- Koppel slim, niet groots. Je hoeft je ERP niet te vervangen. Begin met integraties die waarde leveren (mail, ticketing, ERP-export, documentmappen) en breid daarna uit.
VoidTech helpt je hierbij met een pragmatische aanpak: korte intake, snelle proof-of-value en daarna pas opschalen naar productie.
Conclusie
AI-automatisering is voor MKB in maakindustrie en reparatie & onderhoud vaak veel dichterbij dan je denkt. De snelste winst zit in processen die nu “tussen de regels door” gebeuren: e-mail triage naar werkorders, offerte-opmaak en -controle, rapportages zonder Excel-knip-en-plak en interne Q&A over stuklijsten en werkinstructies. Dit levert realistisch 30–80% tijdsbesparing op specifieke taken op, met minder fouten en snellere doorlooptijden. Als je klein start en meetbaar maakt, heb je snel resultaat—zonder grote IT-trajecten.
Benieuwd wat AI-automatisering voor jouw bedrijf kan betekenen? Bekijk de oplossingen van Voidtech op https://voidtechsolutions.com of neem contact op via https://voidtechsolutions.com/contact.