04 / Het verhaal
Het verhaal
Hoe de opdracht verliep, in meer detail.
De situatie
RMA Logistics, een regionale hub van DHL, had een gedeeld beeld van de operatie nodig over de regionale distributiecentra heen. De data stond in Excelbestanden, lokale databases en afdelingssystemen. Factuurverwerking kostte 2 dagen handmatig werk. Voor operationele inzichten kon het dagen data verzamelen betekenen.
We ontwierpen en implementeerden een hybride Azure Databricks-platform om deze bronnen te koppelen en de processen die ervan afhingen te automatiseren. Het werk omvatte dataconsolidatie, factuurafhandeling, financiële reconciliatie, rapportage en voorspellende modellen.
Belangrijke keuzes
We kozen voor een hybride architectuur om bestaande on-premises systemen te koppelen aan cloudinfrastructuur. VPN-tunnels, ExpressRoute en private endpoints zorgden voor beveiligde connectiviteit. Zo pakten we de verbinding tussen lokale systemen en de cloud aan, in plaats van consolidatie als een pure cloudklus te behandelen.
We brachten de versnipperde bronnen samen in een uniform Databricks Lakehouse. Dat gaf de organisatie één bron van waarheid over de distributiecentra heen. Het gedeelde datafundament ondersteunde operationele rapportage, zelfstandige toegang voor zakelijke gebruikers en voorspellende workloads.
We richtten ons op specifieke handmatige processen: factuurextractie en classificatie, financiële reconciliatie, en dagelijkse, wekelijkse en maandelijkse operationele rapportage. Factuurverwerking ging van 2 dagen handmatig werk naar minder dan 10 seconden, een tijdsbesparing van 99,5%.
We implementeerden ook LangChain en LangSmith als onderdeel van het hybride platform. Azure DevOps CI/CD-pipelines en Terraform ondersteunden geautomatiseerde deployment en beheer van de hybride infrastructuur. Onze Azure Terraform-praktijken geven aanvullende richtlijnen voor het beheer van infrastructuur voor dataplatformen.
Wat lastig was
Het probleem lag in zowel de systemen als de werkwijzen. Beveiligde connectiviteit loste de infrastructuurgrens op, maar ook de handmatige processen vroegen aandacht. Een gedeeld Lakehouse bracht de data samen; procesautomatisering verving het handmatige afhandelen van facturen, reconciliatie en rapportage.
Toegang tot informatie was een ander deel van het probleem. We implementeerden realtime prestatiedashboards en self-service analytics, zodat zakelijke gebruikers zelfstandig bij data konden. Operationele inzichten hingen niet langer af van dagen handmatig verzamelen.
We breidden het platform uit voorbij rapportage, met anomaliedetectie, vraagvoorspelling en voorspelling van zendingvolumes. Vraagvoorspelling maakte proactieve inzet van middelen in de distributiecentra mogelijk. Rapportage en voorspelling dienden verschillende behoeften binnen hetzelfde platform.
Lessen voor vergelijkbare teams
Behandel hybride connectiviteit, dataconsolidatie en procesautomatisering als samenhangende eisen. In deze opdracht loste elk een ander deel van het probleem op. Systemen koppelen verving op zichzelf het handwerk niet.
Definieer automatisering op basis van de taak die het uitvoert. Factuurextractie, classificatie en reconciliatie maken de scope duidelijker dan een algemeen AI-label. Houd ook rapportage en voorspelling gescheiden. Realtime dashboards ondersteunden operationeel inzicht, terwijl vraagvoorspelling de inzet van middelen ondersteunde.