In de grote loodsen van Triferto, onderdeel van de Koninklijke Brokking Groep, liggen bergen kunstmest opgeslagen. Ze zijn soms zeven meter hoog en honderden tonnen zwaar. Triferto is een full-servicepartner in de opslag, verwerking en distributie van kunstmeststoffen, met locaties in Nederland en België. Juist die schaal maakte nauwkeurige voorraadmetingen lastig.
„Als je niet weet wat er precies in je loodsen ligt, kun je niet perfect plannen. Het kostte ons de grip op onze eigen operatie en bezorgde ons onzekerheid over wat er met dit product is gebeurd”, zegt cfo Bas Deelder.
Lees ook: Waarom je de meest indrukwekkende AI-taken juist niet moet automatiseren
Een simpele vraag als startpunt
Triferto onderzocht eerder verschillende oplossingen. Drones die door de loods vliegen of medewerkers met handscanners die om elke berg heen lopen. Werkbaar, maar complex, duur en onhandig in een drukke opslagomgeving.
Bas: „Er waren veel oplossingen die al snel in de papieren liepen, terwijl ik zelf dacht: dit kan toch niet zo complex zijn. Zelfs in mijn telefoon heb ik LiDAR (een technologie die de afstand tot een object of oppervlak bepaalt door middel van het gebruik van laserpulsen, red.). Ik vroeg Stein en Koen: kunnen jullie eens kijken of er een slimmere, praktische manier is?”
Die vraag kwam terecht bij Nxt Phase AI, dat al met Triferto samenwerkte aan productieplanning en volumeverwachtingen. Voor oprichters Stein Kooijman en Koen Verschuren was het een herkenbare uitdaging.
Niet betere hardware, maar slimmere software
„Voor een nauwkeurige volumemeting is een scan van bovenaf ideaal. Maar in een actieve loods is het ophangen van sensoren op acht meter hoogte geen realistische optie. De oplossing zat in logisch nadenken.
„De bergen zijn symmetrisch en de vakken hebben vaste afmetingen”, zegt Koen. „Scan je van de zijkant en spiegel je het resultaat, dan kom je heel dicht bij een scan van bovenaf.”
De software bleek de echte sleutel. De redenering achter de meting is verrassend eenvoudig: je kent de afmetingen van het vak, je bepaalt het hoogste punt van de berg en je spiegelt het gemeten profiel. Die logica hoeft alleen nog maar te worden vertaald naar code.
En dat is precies waar AI het verschil maakt. Net zoals AI vertaalt tussen Nederlands en Engels, vertaalt het hier menselijke redeneringen naar programmeertaal. Wat normaal gesproken weken ontwikkeltijd kost, stond nu binnen enkele dagen.
Van kussenfort naar strandtest
Nxt Phase AI werkt met snelle experimenten. De eerste test vond plaats bij Stein thuis, met een geïmproviseerd kussenfort. Daarna volgde een realistischere setting: het strand. Met een LiDAR-sensor, een laptop, een 15-literemmer en een schep wilde hij een gecontroleerde zandhoop bouwen. Eén ding ontbrak nog.
„Ik stond op het punt te vertrekken naar het strand en realiseerde toen dat ik alles had behalve een stroomvoorziening voor de sensor. Dus nog even snel langs de winkel om een Ecoflow-batterij te kopen”, vertelt Stein Kooijman.
Op het strand bouwde Stein een zandhoop van precies 300 liter. De scan kwam uit op 297,6 liter. Minder dan 1 procent afwijking.
Van 300 liter naar honderden tonnen
De echte test volgde in de loods in Doetinchem. Met een hoogwerker werd de sensor op vier meter hoogte geplaatst, precies genoeg om de top van de berg te zien. Die top fungeert als spiegelas in de volumeberekening.
Na een halve dag meten kwam de eerste uitkomst binnen. Een vak met Kali-60 liet een volume zien van 437 kubieke meter. De administratie zat tussen de 444 en 468 kubieke meter, afhankelijk van batch en soortelijk gewicht. Dat betekent een afwijking van 1,6 tot 6,6 procent.
Een paar graden maken het verschil
Tijdens de verwerking bleek de hoek waaronder de sensor hangt cruciaal. De sensor wordt bewust gekanteld om het meest nauwkeurige deel van de hardware te gebruiken. Die kanteling moet dan ook exact worden meegenomen.
De eerste berekening kwam uit rond de 400 kubieke meter. Te laag. Met behulp van AI schreef Kooijman nieuwe software die automatisch de exacte kantelhoek bepaalt, gebaseerd op vaste referentiepunten in de loods.
„Een paar graden hoekafwijking klinkt als niks, maar door de diepte van de vakken kan dat zo een aantal kubieke meters schelen. Met AI kon ik de correctielogica snel uitdenken en meteen coderen. Twee uur later was het opgelost”, zegt Stein.
Praktisch denken loont
De komende periode wordt de methode verder gevalideerd, onder meer bij het lossen van een schip waarvan het volume nauwkeurig kan worden bepaald via de diepgang. Intussen werkt Nxt Phase AI aan verdere automatisering en een rijdende constructie waarmee de sensor eenvoudig door de loods kan worden gereden.
Dankzij de gekozen aanpak was dure proprietary software niet nodig. In plaats van standaardpakketten met hoge licentiekosten bouwde Nxt Phase AI de meetsoftware zelf. Dat scheelde circa 3000 euro aan softwarekosten per sensor. Omdat de vakken vaste afmetingen hebben en de bergen symmetrisch zijn, volstaat bovendien een scan van de voorkant. Geen volledige rondgang, geen complexe installatie: rijden, scannen, klaar.
„Dit is precies wat ik mooi vind aan samenwerken met Nxt Phase”, zegt Bas. „Ze gaan niet meteen voor de duurste oplossing. Ze denken na, proberen iets kleins uit en bouwen van daaruit verder. Op het strand of in de loods, dat maakt niet uit.”
AI staat hier niet alleen achter een scherm, maar soms ook op een hoogwerker in Doetinchem.
Lees ook: AI is geen softwarepakket dat je uitrolt: de vraag is niet welke tool je kiest, maar welk probleem je oplost
