Knaapen stond voor een complex en tijdrovend proces: het koppelen van uitgevoerde werkzaamheden aan de juiste prijsboekregels. Het vertalen van de handelingen van vaklieden naar prijsboekregels op basis van documentatie vereiste veel handmatige input en opvolging. Dit leidde tot inefficiëntie en een verhoogd risico op fouten, omdat er soms meer dan 1.000 regels moesten worden doorzocht om de juiste te vinden. 

De behoefte aan een geautomatiseerde oplossing was dan ook duidelijk: een systeem dat met inzet van AI-technologie snel en nauwkeurig de juiste prijsboekregels en regieprijzen selecteert op basis van de initiële opdracht, de input van vaklieden en historische gegevens. Bovendien wilde Knaapen dat het systeem zichzelf continu zou verbeteren, zodat de performance in de loop der tijd steeds verder toeneemt en het werkproces aanzienlijk zou worden geoptimaliseerd. 

Datacation ontwikkelde een slimme AI-oplossing op basis van een Large Language Model (LLM) die het koppelen van uitgevoerde werkzaamheden aan de juiste prijsboekregels automatiseert. Het model gebruikt historische opdrachten om vergelijkbare gevallen te analyseren, combineert deze inzichten met de gegevens van de huidige opdracht en kijkt naar bestaande prijsboekregels en hun onderlinge relaties. Met deze informatie maakt AI een voorselectie van de meest relevante prijsboekregels, waarna de medewerker de juiste regels selecteert. Bovendien ondersteunt de oplossing regie-opdrachten door manuren, materialen en onderaannemers automatisch samen te voegen tot factuurregels/regieregels, waardoor het proces sneller, nauwkeuriger en efficiënter verloopt. 

Dankzij de AI-oplossing zien de medewerkers van Knaapen nu direct de meest relevante prijsboekregels in hun eigen verwerkingssysteem. Dit maakt het mogelijk om sneller en nauwkeuriger tot een juiste en volledige eindafrekening te komen. Ook regie-opdrachten worden sneller en consistenter verwerkt. Hierdoor wint Knaapen niet alleen tijd bij het proces, maar kan ook de inwerkperiode voor nieuw personeel verkort worden en draagt het bij aan het werkgeluk van medewerkers. Het systeem wordt daarnaast continu verbeterd door nieuwe opdrachten te blijven verwerken in het AI model, dit zorgt voor optimalisatie van het werkproces.