Gepubliceerd: 11 februari 2026
“Lager versleten aan de vacuümpomp bij lijn 3.” Een monteur spreekt dit in 5 seconden in. Maar hoe wordt dit automatisch een ISO 14224 storingscode? En hoe wordt het systeem elke dag slimmer?
Het probleem: vrije tekst vernietigt datakwaliteit
In 90% van de fabrieken schrijven monteurs storingen op in vrije tekst. “Pomp kapot”, “Motor doet het niet”, “Lekkage bij X”. Elke monteur gebruikt andere woorden voor hetzelfde probleem.
Het resultaat: onbruikbare data. Geen AI ter wereld kan patronen herkennen in duizenden unieke beschrijvingen van dezelfde storing.
De harde waarheid: Als u vandaag een AI-model traint op uw werkorderhistorie, is de kans groot dat het onzin produceert, omdat uw input onzin is. Niet de schuld van uw monteurs, maar van uw invoersysteem.
De oplossing: spraak + zelflerende ISO 14224 matching
Wat als uw monteurs gewoon kunnen praten, en het systeem automatisch de juiste storingscode invult?
RaconWorks combineert twee technologieën die dit mogelijk maken:
1 Whisper WASM: On-Device Spraakherkenning
OpenAI’s Whisper-model draait volledig in de browser via WebAssembly. Geen audio verlaat het apparaat. Geen cloud-kosten. Werkt ook offline in een fabriek zonder Wi-Fi.
2 Zelflerende Vocabulaire: ISO 14224 Auto-Fill
De herkende tekst wordt automatisch vergeleken met de ISO 14224 taxonomie. Het systeem stelt de juiste storingscode, faalwijze en faaloorzaak voor. Bij elke correctie leert het lokale woordenboek bij.
Hoe werkt het: de 3-stappen pipeline
Spraak → Tekst
De monteur spreekt zijn bevinding in. Whisper WASM zet de audio om naar tekst, direct op het apparaat. De monteur ziet de tekst en kan corrigeren als nodig.
Tekst → ISO 14224 Match
Het systeem vergelijkt de herkende tekst met de ISO 14224 taxonomie. “Lager versleten” wordt gematcht aan: Equipment: Vacuümpomp, Faalwijze: Slijtage, Component: Lager. De juiste velden worden vooringevuld.
Correctie → Leermoment
Als de monteur de suggestie corrigeert, leert het lokale woordenboek. De volgende keer dat iemand dezelfde term uitspreekt, wordt de juiste code direct voorgesteld. Het systeem wordt elke dag slimmer.
Waarom dit uw data moat is
Na 3 maanden gebruik heeft uw RaconWorks-installatie een vocabulaire die niemand anders heeft:
- Uw interne machinecodes en locatienamen zijn gekoppeld aan ISO 14224
- Uw monteurs hoeven steeds minder te corrigeren. Herkenning verbetert
- Uw data is gestructureerd en AI-ready, zonder extra handwerk
- Concurrenten kunnen uw vocabulaire niet kopiëren. Het is uw data
Data Moat: In de techwereld is een “data moat” een concurrentievoordeel dat groeit met gebruik. Hoe meer uw monteurs spreken, hoe beter het systeem wordt, hoe waardevoller uw data wordt. Dit voordeel versnelt exponentieel.
Privacy & compliance: alles on-device
Een veelgehoorde zorg: “Moet onze spraakdata naar de cloud?” Het antwoord is nee. Expliciet niet.
- Whisper WASM draait in de browser. Geen API-calls naar externe servers
- Het zelflerende woordenboek wordt lokaal opgeslagen. Geen data-exfiltratie
- Voldoet aan NIS2 Artikel 21 lid 2 (toeleveranciersbeveiliging)
Geen concurrent biedt dit
Ultimo, MaintainX en McMain hebben geen spraakherkenning. Laat staan on-device. Laat staan een zelflerende vocabulaire die ISO 14224 codes voorstelt. Dit is niet een feature verschil. Dit is een categorie verschil.
Probeer het zelf
Wij installeren RaconWorks op 3 assets in uw fabriek. Gratis. Na 30 dagen ziet u hoeveel gestructureerde data uw monteurs al hebben opgebouwd, door simpelweg te praten.
Start Gratis Pilot (3 Assets)Ervaar de zelflerende vocabulaire
Gratis, vrijblijvend, 100% Nederlands.
Cijfers bijgewerkt: februari 2026
Geschreven door
Ritchel Akwali
Oprichter van RaconSoft met 10+ jaar ervaring in OT/IT-integratie en data-architectuur voor de maakindustrie.
Dit artikel is samengesteld door de experts van RaconSoft, ondersteund door geavanceerde AI-tools voor analyse en redactie.