Drie voorbeelden van wat dit oplevert voor facilitaire organisaties, per pijler.
Document AI
Een objectleider stelt de maandelijkse rapportage richting de opdrachtgever nu per locatie handmatig samen. Document AI stelt deze rapportages automatisch op uit de operationele data.
Meer over Document AI →Compliance AI
Naleving van contractuele afspraken en veiligheidsnormen wordt nu per locatie apart gecontroleerd, met vertraging. Compliance AI signaleert afwijkingen op het moment dat ze ontstaan.
Meer over Compliance AI →Planning AI
De regiomanager van een facilitaire dienstverlener met honderden locaties plant de inzet nu grotendeels handmatig, met veel tijd kwijt aan uitval en herplanning op de dag zelf. Planning AI stelt een inzetplan op over locaties heen, rekening houdend met beschikbaarheid, reistijd en type dienst.
Meer over Planning AI →Forecasting AI
Bij een schoonmaakorganisatie met sterk seizoensgebonden vraag wordt de piek nu pas zichtbaar als de bezetting al tekortschiet. Forecasting AI voorspelt vraag per locatie en dienst op basis van historische patronen.
Together with a client in the facility services sector, we're currently working on an application to deploy cleaning staff at the right place at the right time.
Why this is different from a point solution
This isn't a separate system next to current planning, it works together with it. The solution runs on the same ontology planners themselves use, supplemented with additional datasets that help predict where spaces will get dirtier and therefore need more staff. Changes feed directly into the choices made within operational planning.
What it isn't
Blackbirds doesn't replace on-site operational managers and doesn't make staffing policy decisions. The platform supports the people who do that work, by lightening the operational planning and reporting work.
.avif)


.avif)
