Zelflerende AI-matchingagent voor logistieke dispatch
Service
Solution
Sector
IPP is een toonaangevende logistieke dienstverlener in de circulaire poolingsector.Het bedrijf verwerkt dagelijks duizenden palletbewegingen en is sterkafhankelijk van correcte adresdata om productstromen te coördineren.
De oplossing richt zich op een AI‑gedrevenadresmatching-engine die is geïntegreerd binnen het Dispatch 2.0-platform. Deengine gebruikt slimme tekstanalyse, normalisatie en externe validatiebronnenom invoer van klanten automatisch te matchen met bestaande adressen. Wanneereen perfecte match ontbreekt, adviseert het systeem de meest waarschijnlijkeopties met confidence scores. Dit minimaliseert foutieve invoer en versnelt hetvalidatieproces aanzienlijk.
%20_12.jpg)

Variaties in adresinvoer
Afwijkende adresinvoer leidde tot incorrecte leveringsinformatie, vertragingen en onnodig handmatig correctiewerk. Kleine variaties, zoals typfouten of ontbrekende elementen, veroorzaakten dat adressen niet aan bestaande referenties werden gekoppeld.
Beperkingen van bestaande systemen
Omdat de matchinglogica was opgesloten in het bestaande ERP-systeem, waren wijzigingen traag en kostbaar. Het ontbreken van automatische herkenning belastte zowel de backoffice als de klant, wat een directe impact had op doorlooptijden en datakwaliteit.
%20_12.jpg)
Intelligente matchinglaag in OutSystems
Door inzet van AI-agenttechnologie werd een intelligente matchinglaag geïntroduceerd in OutSystems. Deze laag combineert string matching, geocoding en AI-modellen om adressen te normaliseren en gelijkenissen te berekenen.
Dynamische suggesties en zelflerend vermogen
Waar exact matchen niet mogelijk is, genereert de agent dynamische suggesties op basis van gelijkenisscores, zodat gebruikers met minimale inspanning de juiste locatie kunnen selecteren. De architectuur ondersteunt zelflerende functionaliteit: eenmaal bevestigde matches worden opgeslagen voor hergebruik.
Dankzij AI-gedreven matching zijn duizenden handmatige correctiestappen verdwenen. Het systeem leert continu bij en geeft ons meer controle én hogere databetrouwbaarheid.


.png)



.avif)





.avif)



















