Engineering
Expertises, geotechniek, energiecertificering en OTL-ontwerp voor infrastructuur. Analyse, diagnose en technisch modelleren. De kant waar het resultaat moet kloppen op papier én op de werf.
DOC 05 Over RFAS · opgericht 2020 · rev 2026.07
RFAS begon in de engineering. De data- en softwarekant kwam later, gaandeweg — de vrucht van jaren technisch werk en een passie voor data die beide met elkaar verbindt.
RFAS begon in de engineering. Expertises, geotechniek, energiecertificering — het technische werk waar het resultaat moet kloppen op papier en op de werf. Daaruit is alles gegroeid.
Door de jaren heen kruiste een passie voor data dat werk steeds vaker. Eerst om eigen problemen op te lossen — informatie ordenen, repetitieve taken elimineren, betekenis geven aan verspreide cijfers. Daarna als een vak op zich. De software- en datakant van RFAS ontstond zo: gaandeweg, gevoed door de technische praktijk, niet omgekeerd.
De ervaring overspant Portugal en Vlaanderen (België), met lokale technische regelgeving: EPB-energiecertificering, interpretatie van geotechnische proeven (CPT) en, in het bijzonder, het ontwerp en de ontwikkeling van OTL (Object Type Library) voor publieke infrastructuur — semantisch modelleerwerk dat centraal staat in de digitale transitie van assetbeheer in Vlaanderen.
Het bedrijf is jong — het bestaat sinds 2020. De praktijk niet: de oprichter heeft bijna twee decennia technisch werk tussen Portugal en België achter de rug, en die ervaring zit in elk RFAS-project. Geen verplichte stack. Geen hangende abonnementen. Geen vergaderingen om de volgende vergadering te bespreken.
De twee kanten van RFAS zijn geen gescheiden vakjes. De meeste projecten kruisen beide.
Expertises, geotechniek, energiecertificering en OTL-ontwerp voor infrastructuur. Analyse, diagnose en technisch modelleren. De kant waar het resultaat moet kloppen op papier én op de werf.
Plugins, scripts, web-apps, mobiele apps en interne tools. Altijd gericht op echte problemen van wie in de engineering staat. Code die het technische werk dient, niet omgekeerd.
De basis is altijd het engineeringprobleem. De technologie komt erbij wanneer ze helpt het beter op te lossen — een helderder rekenblad, een klein script, een tool die één specifiek ding heel goed doet.
Als het probleem groot is, raadt RFAS bestaande oplossingen aan. Is het specifiek, dan bouwt RFAS. En als de beste optie is om niet door te gaan, dan is dat het advies.
Zoals intussen algemeen bekend is, helpen en verbeteren AI-tools bepaalde projecten. Ook RFAS gebruikt ze — telkens wanneer dat gepast en nodig wordt geacht.
AI-tools versnellen concrete taken — code verkennen, documenten nakijken, oplossingen itereren. RFAS gebruikt ze zoals elk ander gereedschap: wanneer ze het resultaat beter of sneller maken, met menselijke controle op het einde.
Wanneer het werk gevoelige data omvat, gebruikt RFAS uitsluitend lokale AI-modellen, draaiend op eigen machines. De data passeert nooit via clouddiensten, wordt nooit blootgesteld aan de buitenwereld en wordt nooit gebruikt om modellen van derden te trainen.
Beschrijf het probleem en de context. Het antwoord geeft aan of er iets concreets te doen is en wat de eenvoudigste scope is om te starten.