AI-agents voor maakbedrijven

De website van een maakbedrijf is een technische bibliotheek met een verkoopbalie eraan vast. Engineers komen voor datasheets, toleranties en CAD-bestanden. Inkopers komen voor certificeringen, capaciteit, minimale afnames en levertijden. Allebei komen ze meestal met een concrete vraag, en het antwoord staat doorgaans ergens op je site, in een pdf drie menu’s diep. Deze pagina laat zien waar AI-agents een maakbedrijf helpen, en welke grenzen voorkomen dat ze specificaties verzinnen.

Wie de website van een maakbedrijf bezoekt

• Ontwerpengineers. Materialen, toleranties, specificaties, afmetingen, compatibiliteit, CAD-modellen. Ze willen een precies antwoord en het document erachter.
• Inkopers en sourcingmanagers. Certificeringen, capaciteit, minimale afnames, levertijden, fabriekslocaties, hoe je RFQ-proces werkt en de leveranciersdocumenten die ze voor de onboarding nodig hebben.
• Bestaande klanten. Nabestellingen, conformiteitsverklaringen, veiligheidsinformatiebladen, orderstatus.
• Distributeurs en agenten met vragen over rayons, en kandidaten die kijken naar banen in de werkplaats en in engineering.

Welke ASDK-agents passen

Alle vier de agents antwoorden vanuit één kennisbank: je productpagina’s, datasheets, pagina’s over je mogelijkheden en kwaliteitsdocumenten.

Sales: RFQ’s kwalificeren voordat ze bij een calculator komen (vroege toegang)

Sales verzamelt wat je calculators nodig hebben en filtert aanvragen eruit die je niet aanneemt, met kwalificatieregels die je in gewone taal schrijft: de materialen en processen die je draait, de aantallen die je wilt, de branches en certificeringen die je ondersteunt. Aanvragen die passen, krijgen een gesprek met de juiste engineer of verkoper, en de lead gaat met een samenvatting naar je team, per e-mail of Slack, en via webhooks en Zapier of Make naar je CRM.

Voorbeeld

1. Een engineer schrijft: ‘We hebben 500 beugels nodig in 6061-aluminium, plus of min 0,005 inch, geanodiseerd, binnen zes weken.’
2. Sales controleert je pagina over mogelijkheden (je bewerkt 6061 en noemt anodiseren als afwerkingsoptie) en vraagt dan naar het jaarvolume, of er een tekening klaarligt en voor welke branche het onderdeel is.
3. Hij legt uit dat tekeningen via je beveiligde RFQ-upload gaan, zo nodig na een geheimhoudingsverklaring, en dat een calculator de offerte stuurt.
4. Het jaarvolume valt in je doelbereik, dus Sales plant een gesprek van 20 minuten met de applicatie-engineer en legt het contact vast.

Chat: antwoorden uit datasheets, met de bron (vroege toegang)

Chat beantwoordt vragen over producten en mogelijkheden vanuit je eigen documenten en linkt naar de pagina of datasheet waar elk antwoord vandaan komt. Dekt een document de vraag niet, dan zegt hij dat, in plaats van via een redenering bij een getal uit te komen.

Voorbeeld

1. Een bezoeker vraagt: ‘Is de 4410-B-klep geschikt voor 300 psi bij 200 °F?’
2. Chat vindt de druk- en temperatuurspecificatie op de datasheet van de 4410-B en citeert die met een link.
3. Vermeldt de datasheet 300 psi alleen bij 100 °F en niets over 200 °F, dan zegt Chat dat de datasheet die combinatie niet dekt, en biedt hij aan de bezoeker in contact te brengen met applicatie-engineering.

Search: het juiste onderdeel vinden in een grote catalogus (binnenkort)

Search moet het zoekvak op je site vervangen door een direct antwoord en de best passende pagina’s, zodat een artikelnummer, het artikelnummer van een concurrent of ‘M8 rvs passchroef’ iets bruikbaars oplevert. Het geplande rapport ‘gezocht maar niet gevonden’ laat zien naar welke onderdelen en termen mensen zoeken zonder resultaat, vaak een kruisverwijzing of een productnaam die je nooit hebt gepubliceerd. Lees AI-zoeken op je site voor hoe zoeken met antwoorden werkt.

Agent-Ready: mogelijkheden leesbaar maken voor AI-agents (vroege toegang)

Agent-Ready publiceert een llms.txt-bestand dat AI-systemen naar je pagina’s over mogelijkheden, datasheets en kwaliteitscertificaten leidt in plaats van naar een brochure-pdf. Een sourcingagent kan via ‘vraag stellen’ iets vragen over een materiaal of tolerantie en krijgt hetzelfde antwoord op basis van de datasheet als bij Chat, of via ‘contact met sales’ de basisgegevens van een RFQ doorgeven. Vanaf Pro laten de bezoekstatistieken zien welke AI-agents welke pagina’s lezen, zodat je kunt zien of je datasheets daarbij zijn.

Grenzen voor maakbedrijven

In 2024 stelde een tribunaal in British Columbia Air Canada aansprakelijk voor onjuiste informatie die de chatbot op de website aan een klant had gegeven (Moffatt v. Air Canada). Voor een maakbedrijf is een verkeerde specificatie erger dan een verkeerd restitutiebeleid. Stel deze grenzen:

• Specificaties alleen uit gepubliceerde documenten. Niet interpoleren, geen ‘dat zit wel goed’, geen oordeel over geschiktheid voor een toepassing. Vragen die met veiligheid te maken hebben (druk, belasting, temperatuur, chemische bestendigheid) krijgen de waarde uit de datasheet, een link en het aanbod om het met engineering te bevestigen. De gids over onderbouwde antwoorden behandelt hoe je antwoorden aan bronnen gekoppeld houdt.
• Offertes komen van calculators. De agent kan gepubliceerde staffelprijzen en minimale afnames noemen. Hij prijst nooit een maatwerkonderdeel.
• Geen tekeningen in de chat. Stuur bestanden naar je RFQ-portaal of beveiligde upload, achter een geheimhoudingsverklaring als je die vereist.
• Houd technische data onder exportcontrole buiten de kennisbank. Maak je defensieartikelen, dan vereisen Amerikaanse regels registratie bij het Directorate of Defense Trade Controls van het State Department, en ‘een fabrikant die niet exporteert, moet zich toch registreren’ (22 CFR 122.1). Tekeningen of specificaties met ITAR- of exportcontrolemarkeringen horen nooit bij de bronnen van de agent, en de agent hoort er niet over te praten.
• Certificeringen precies zoals afgegeven. Noem de norm, de editie, de scope en de locaties die eronder vallen. ISO publiceerde ISO 9001:2026 op 16 september 2026, en certificaten volgens de editie van 2015 blijven geldig tot 30 september 2029 (DNV), dus inkopers gaan vragen welke editie het jouwe dekt. Antwoord vanuit je pagina met certificaten, niet uit het geheugen.
• Levertijden als bandbreedte met een datum. Capaciteit verandert. Publiceer bandbreedtes en wanneer ze voor het laatst zijn bijgewerkt, en laat de agent alleen die noemen.

Hoe AI-agents leveranciers onderzoeken

Een sourcingmanager kan een assistent nu om een shortlist vragen: ‘Amerikaanse contractfabrikanten die titanium bewerken tot plus of min 0,0005 inch, met AS9100 en levertijden onder de acht weken.’ Assistenten zoals ChatGPT, Gemini en Claude zoeken op het web en vergelijken een paar leverancierssites. Agentische browsers kunnen ook je RFQ-formulier voor de inkoper invullen. Een leverancier van wie de mogelijkheden als getallen op gewone pagina’s staan, komt makkelijker in die vergelijking terecht dan een leverancier van wie de site ‘precisiebewerking op maat’ zegt en de details in een brochure verstopt.

Publiceer dit als tekst, niet alleen als pdf of afbeelding:

• Processen en materialen, met toleranties, maximale afmetingen van onderdelen en afwerkingsopties.
• Certificeringen en registraties, met norm, editie, scope, certificerende instelling en vervaldatum.
• Minimale afnames en staffelprijzen waar je die kunt publiceren.
• Bandbreedtes voor levertijden van prototypes, first articles en series, met een peildatum.
• Fabrieken en verzending: waar je produceert en waarheen je levert.
• Bediende branches en de eisen waaraan je voor elk ervan voldoet.
• Je RFQ-proces: geaccepteerde bestandsformaten, voorwaarden voor geheimhouding, reactietijd.
• Belangrijke specificaties op HTML-pagina’s én in downloadbare datasheets, zodat ze te citeren en te linken zijn.

Voor catalogusproducten laat gestructureerde data van het type Product met artikelnummers een agent het exacte artikel vinden; voor de mogelijkheden van een toeleverancier telt gewone tekst met getallen zwaarder dan opmaak. Zet je certificeringen en fabrieken in llms.txt, met dezelfde formulering als op de certificaten. De gratis Websitecheck voor AI-agents laat zien hoeveel van je pagina over mogelijkheden een AI-agent kan lezen zonder scripts uit te voeren, de checklist voor een agent-ready website behandelt de rest, en Agent-Ready houdt de samenvatting actueel.

Waar je begint

Begin met Chat op je pagina’s over producten en mogelijkheden en Sales op je RFQ-pagina, met de grenzen hierboven in hun instructies. Lees de gesprekken van de eerste week: elk antwoord ‘de datasheet dekt dat niet’ wijst op een document dat beter kan. De prijspagina laat zien welk abonnement elke agent bevat.