Case study

Offertes 30% sneller en 25% meer engineering efficiëntie

Een AI-strategie en roadmap in 10 weken voor een toonaangevend Australisch engineeringbureau, gericht op offertes, planning en marges.

Engineering & ontwerpAustraliëAI-strategie & roadmap10 weken

Leestijd: 3 minuten

Uitdaging

  • Ingenieurs verliezen tijd aan handmatige offertes, gegevensinvoer en taakinschattingen.
  • Inschattingen leunen op ervaring en geheugen in plaats van op de eigen projecthistorie.
  • Gescheiden systemen maken sturen op marge en bezetting lastig.

Aanpak

  • Grondige analyse van de bedrijfsvoering, met diepte-interviews onder medewerkers.
  • AI-strategie op maat via het MIT AI Strategy Framework, niveau 0 tot en met 2.
  • In 10 weken van analyse naar een concrete implementatie-roadmap.

Geïdentificeerde kans

25%hogere engineering efficiëntie zonder extra capaciteit
30%snellere klantoffertes, met 30% minder tijd per offerte

Oplossing

  1. 01GenAI haalt de scope uit een offerteaanvraag en stelt een prijs voor op basis van 500+ eerdere projecten.
  2. 02Voorspellende modellen schatten taakduren en adviseren de optimale teamsamenstelling.
  3. 03Een centrale Azure Data Lake brengt gescheiden systemen samen.
  4. 04Power BI-dashboards tonen marge, bezetting en knelpunten in realtime.
Klanttestimonial

Wat de samenwerking in de praktijk opleverde

Van een presentatie op de World Summit AI tot de eerste AI-strategie van het bedrijf.

Waarom Ideal Shift AI

“De samenwerking met Emma en haar team bij Ideal Shift AI was een uitstekende ervaring. Onze samenwerking begon toen ik Emma’s presentatie bijwoonde op de World Summit AI, waar ze het helderste en meest inzichtelijke raamwerk bood dat ik heb gezien over het strategisch investeren in AI. Onder de indruk van haar helderheid en praktische aanpak gaven we Emma en haar team de opdracht om de eerste AI-strategie van ons bedrijf te ontwikkelen.”

OpdrachtgeverAustralisch engineering- en ontwerpbureau
Analyse & strategie op maat

“Gedurende het hele traject voerde het team van Emma een grondige analyse van onze bedrijfsvoering uit, met uitgebreide en waardevolle interviews met onze medewerkers. Hun zorgvuldige aanpak en oog voor detail resulteerden in een AI-strategie op maat die de niveaus 0 tot en met 2 omvat en perfect aansluit op onze bedrijfsbehoeften en doelen. We waardeerden de grondige en samenwerkende aanpak enorm, waardoor het ontwikkeltraject zowel boeiend als zeer effectief was. Ik beveel Emma en Ideal Shift AI van harte aan bij elke organisatie die de kracht van AI strategisch en effectief wil benutten.”

Waar de tijd van een ingenieur werkelijk naartoe gaat

Bij “X”, een toonaangevend engineering- en ontwerpbureau in Australië, ging een aanzienlijk deel van de dag niet op aan engineering. Offertes werden met de hand opgesteld. Gegevens werden overgetypt. Taakduren werden geschat op gevoel en ervaring, niet op basis van wat eerdere projecten al hadden bewezen.

Dat kost meer dan tijd. Het drukt op de kwaliteit van de oplevering, op de consistentie tussen teams en op het werkplezier van mensen die dit vak zijn ingegaan om te ontwerpen, niet om formulieren te vullen.

Wat er in 10 weken op tafel kwam

Ideal Shift AI ontwierp een AI-strategie op maat en een implementatie-roadmap met behulp van het MIT AI Strategy Framework, afgestemd op de technologie, data en bedrijfsbehoeften van “X”. Daaraan ging een grondige analyse van de bedrijfsvoering vooraf, inclusief uitgebreide interviews met medewerkers op de werkvloer.

Die analyse maakte de omvang van de kans concreet meetbaar:

  • 25% hogere engineering efficiëntie, zonder extra capaciteit aan te nemen.
  • 30% snellere klantoffertes, en tegelijk 30% minder tijd per offerte.

Sneller offreren is in deze markt geen interne optimalisatie. Het is time-to-market: wie eerder een onderbouwd voorstel op tafel legt, wint vaker het werk.

Hoe het plan tot leven komt

Offertes die zichzelf grotendeels opstellen

“X” automatiseert offertes met GenAI en Azure ML: de scope wordt uit de offerteaanvraag gehaald, de prijs voorgesteld op basis van meer dan 500 eerdere projecten, en het voorstel gestructureerd gegenereerd. De ervaring van het bureau wordt daarmee herbruikbaar in plaats van dat ze in hoofden en losse bestanden blijft zitten.

Planning op basis van bewijs

Voorspellende modellen schatten taakduren in en bevelen de optimale teamsamenstelling aan op basis van eerdere urenregistraties. Inschattingen worden daarmee navolgbaar en verbeteren met elk afgerond project.

Één gezamenlijke databasis

Een centrale Azure Data Lake brengt gescheiden systemen samen en maakt realtime-rapportage, schaalbare AI-implementatie en naadloze automatisering mogelijk.

Zicht op marge, terwijl het project loopt

Power BI-dashboards volgen winstgevendheid en personeelsefficientie en brengen knelpunten in realtime in beeld. Bijsturen kan tijdens het project, niet pas bij de nacalculatie.

Waarom deze aanpak werkt

We richten ons op mensgerichte AI: machine learning gecombineerd met de inzichten van de mensen die het werk elke dag doen. Snelle MVP’s bouwen momentum op, terwijl cloud-native infrastructuur ervoor zorgt dat de oplossingen meeschalen. Daarom zijn de interviews met medewerkers geen formaliteit geweest, maar de plek waar de meeste kansen zichtbaar werden.

Wat volgt

  • Uitrol over alle bedrijfsonderdelen
  • Doorlopende hertraining van modellen
  • Lancering van een interne AI-community
  • GenAI verkennen voor klantinteracties

Van strategie naar actie

Door te investeren in AI die werkt vóór mensen in plaats van in plaats van mensen, herdefinieert “X” hoe engineeringbureaus werken: betere resultaten leveren én tegelijk hun teams versterken.

Volgende stap

Waar liggen uw 25% en 30%?

Ontdek waar AI direct tijd kan besparen, processen kan verbeteren en medewerkers beter kan ondersteunen.