Kuveco · Blog

Facturen die zichzelf opbergen: onze eigen factuurflow in n8n

Sun, 01 Nov 2026 01:00:00 +0100

Ook bij ons komen er nog facturen op papier binnen. Inscannen is snel gedaan. Wat daarna komt, is het vervelende deel: het bestand heet iets als scan_0047.pdf, en voor je het weet staat er een map vol scans waarvan niemand meer weet welke factuur welke is.

Daarom laten we dat over aan een kleine flow in n8n. We scannen de factuur in, en binnen het half uur staat ze in de juiste map, met een naam waaraan je ziet van wie ze is en van wanneer.

Van papier tot map in vijf stappen

De printer scant de factuur en mailt de pdf naar onze mailbox.
n8n kijkt elk half uur of er een nieuwe scan is.
Tesseract zet de scan om naar gewone tekst.
Een taalmodel, Gemini Flash van Google, leest uit die tekst de leverancier, het factuurnummer en de datum.
Het bestand krijgt een nieuwe naam en verhuist naar de map met verwerkte facturen. Via Telegram krijgen we een bericht dat het gelukt is.

De scan komt binnen per mail

Onze Epson-printer kan een scan rechtstreeks mailen. Meer koppeling met de printer is er niet. In n8n start de flow met een Gmail Trigger die elke dertig minuten kijkt of er nieuwe mails zijn, maar alleen van het adres waarmee de printer zijn scans verstuurt. Andere mail laat hij met rust. De bijlage downloadt hij meteen mee.

Eerst controleert de flow of hij deze scan al eens gezien heeft. Hij zoekt in Google Drive (opent in een nieuw tabblad), in de map met scans, naar een bestand met dezelfde naam. Vindt hij er een, dan stopt hij en stuurt hij een kort bericht: deze factuur is al verwerkt. Zo niet, dan zet hij de scan in die map en gaat hij verder.

Eerst tekst, dan pas het taalmodel

Een scan is een afbeelding. Daar kan een computer niet in zoeken. Tesseract is een gratis, open-source programma voor tekstherkenning (OCR) dat via een extra node in n8n draait. Het maakt van de scan gewone tekst, met alle rommel die daarbij hoort: kolommen die door elkaar lopen, een logo dat als een reeks vreemde tekens terugkomt.

Pas die tekst gaat naar het taalmodel. Daarvoor gebruiken we de Information Extractor-node van n8n met Gemini Flash. Je vertelt die node in gewone woorden welke velden je zoekt, en het model vult ze in. Wij vragen er drie:

de leverancier, beschreven als de naam van het bedrijf dat de factuur uitschrijft, "vaak bovenaan, soms in hoofdletters";
het factuurnummer, herkenbaar aan het woord "factuur" of "invoice";
de factuurdatum, herkenbaar aan "datum" of "invoice date".

Alle drie zijn verplichte velden: het model moet ze altijd invullen. Een taalmodel is hier goed in, omdat elke factuur er anders uitziet. Met vaste regels ("het nummer staat altijd rechtsboven") kom je niet ver; een taalmodel begrijpt dat "Factuurnr." en "Invoice no." hetzelfde betekenen.

Een naam die je kunt terugvinden

Met de leverancier en de datum maakt de flow een nieuwe bestandsnaam: de naam van de leverancier, een liggend streepje en de datum in cijfers. Omdat datums op facturen in alle vormen voorkomen, zet een stukje code maandnamen in het Nederlands en het Engels eerst om naar cijfers ("november" wordt 11) en houdt daarna alleen de cijfers over.

Dan maakt de flow een kopie van de scan met die nieuwe naam en zet hij die kopie in de map met verwerkte facturen. De originele scan blijft in de map met scans staan. Loopt er iets mis met de naam, dan is er dus niets verloren.

Als laatste stuurt de flow een bericht in Telegram met de nieuwe bestandsnaam en de factuurdatum. Zo'n bericht lees je in een paar seconden. Leest het model een keer een verkeerde naam, dan zien we dat meteen op onze telefoon en niet pas weken later in de boekhouding.

Wat de flow niet doet

Hij boekt niets en betaalt niets. Hij zorgt er alleen voor dat elke papieren factuur digitaal op dezelfde plaats staat, met een naam die je terugvindt. Facturen die al digitaal binnenkomen, bijvoorbeeld als e-factuur via Peppol, lopen niet langs deze flow; die zijn al leesbaar zonder scan.

De tools op een rij

Onderdeel	Tool	Wat het doet
Scannen	Epson-printer met scan naar e-mail	Mailt de pdf naar onze mailbox.
Mailbox	Gmail, met de Gmail Trigger van n8n	Levert elke dertig minuten de nieuwe scans aan.
Tekstherkenning	Tesseract (OCR), als extra node in n8n	Zet de scan om naar tekst.
Lezen	Gemini Flash (Google), in de Information Extractor-node	Haalt leverancier, factuurnummer en datum uit de tekst.
Archief	Google Drive	Bewaart de originele scan en de kopie met de nieuwe naam.
Meldingen	Telegram	Bevestigt elke factuur en meldt dubbele scans.

Is dit iets voor jouw bedrijf?

Het is een kleine flow, veertien nodes, en hij gebruikt programma's die veel KMO's al hebben: een printer die kan scannen, een mailbox en een plek in de cloud om bestanden te bewaren. Bij ons zijn dat Gmail en Google Drive, allebei onderdeel van Google Workspace (opent in een nieuw tabblad). Krijg je nog regelmatig facturen op papier, of zoek je te vaak in een map vol bestanden die scan_ heten, dan is dit een goede eerste automatisatie.

Start je zelf met Google Workspace? Vraag ons een kortingscode: je krijgt dan 10% korting per gebruiker in je eerste jaar. De code geldt alleen voor nieuwe Google Workspace-klanten met een vestiging in België, elke code werkt voor één klantaccount en je meldt je aan via onze link. De voorwaarden van Google blijven gelden.

Offertes die zichzelf schrijven: zo werkt de AI-automatisatie voor een drukkerij

Sun, 01 Nov 2026 01:00:00 +0100

Onze klant, een drukkerij, krijgt vaak offerteaanvragen per mail. Geen twee mails zijn hetzelfde. De ene klant schrijft misschien "twaalf exemplaren, 160 pagina's, waarvan 24 in kleur". Een andere vertelt eerst over het project en noemt de aantallen pas in de laatste zin. Iemand moest elke mail lezen, de prijs uitrekenen en een antwoord typen.

We bouwden een flow in n8n die dit overneemt. De flow draait elk uur, leest de nieuwe aanvragen, rekent de prijs uit en stuurt de offerte, in het Nederlands of in het Engels.

Wat er elk uur gebeurt

n8n is een programma waarin je een automatisatie bouwt als een reeks blokken, nodes genoemd. Elk blok doet één ding en geeft zijn resultaat door aan het volgende. Deze flow start elk uur vanzelf en loopt dan door deze stappen:

De nieuwe mails uit de emailbox ophalen.
Elke mail opkuisen tot alleen de tekst overblijft die de klant schreef.
Nagaan of die klant al een offerte kreeg.
Claude, het taalmodel van Anthropic, de gegevens laten uitlezen.
Controleren of er genoeg gegevens zijn om een prijs te maken.
De prijs berekenen.
De offerte mailen in de taal van de klant.
Een medewerker verwittigen als er in de mail nog een andere vraag stond, of als er iets misliep.

Mails ophalen en opkuisen

De drukkerij werkt met Microsoft 365. n8n haalt de mails op via de Microsoft Graph API, met een zoekopdracht die alleen de berichten van de laatste twee dagen teruggeeft. Omdat de flow twee dagen terugkijkt, gaat er geen aanvraag verloren als hij eens een paar uur niet draait.

Een mail komt binnen als HTML en een klein stukje code haalt de HTML-tags weg, zet speciale tekens om en houdt zo enkel de relevante tekst over. Minder tekst kost ook minder: je betaalt een taalmodel per stukje tekst.

Geen twee offertes voor dezelfde aanvraag

n8n heeft ingebouwde tabellen, Data Tables. Daarin staat per contactpersoon het e-mailadres, of er al een offerte vertrok en wanneer. De flow zoekt de afzender van elke mail op en gaat alleen verder als dat adres in de tabel staat en er nog geen offerte naartoe ging. Mailt dezelfde klant later nog eens, dan krijgt hij geen tweede offerte.

Lukt het niet om een offerte te maken, dan komt ook dat in de tabel. Zo ziet de drukkerij in één oogopslag welke aanvragen nog een menselijke interventie nodig hebben.

Claude leest de aanvraag

Het lezen gebeurt in de AI Agent-node van n8n, met Claude Sonnet als taalmodel. De instructie aan het model is kort: je krijgt een ruwe e-mail in het Nederlands of het Engels, haal er deze zes dingen uit.

het aantal exemplaren;
het aantal pagina's in zwart-wit;
het aantal pagina's in kleur;
de taal van de mail;
of de klant een gelamineerde kaft wil;
of er in de mail nog een andere vraag staat.

Aan de AI Agent-node hangt een Structured Output Parser. Die legt vast in welke vorm het antwoord moet terugkomen: een JSON-object met precies die zes velden, getallen waar getallen horen. Voor een mail als "Ik wil 12 exemplaren laten drukken, 160 pagina's zwart-wit en 24 in kleur, met een gelamineerde kaft. Kunnen jullie ze ook opsturen?" komt er bijvoorbeeld dit terug:

{
  "quantity": 12,
  "blackAndWhite": 160,
  "color": 24,
  "language": "N",
  "coverPage": "Y",
  "extraQuestion": "Y"
}

Waarom de prijs niet uit het taalmodel komt

Een taalmodel is sterk in het lezen van rommelige tekst. Rekenen volgens een prijslijst doet het minder betrouwbaar: het kan anders afronden of een korting vergeten, en twee keer dezelfde vraag geeft niet altijd twee keer hetzelfde antwoord. Voor een offerte is dat geen optie.

Daarom stopt het werk van Claude bij het aflezen. Eerst kijkt een gewone controle of er minstens een aantal exemplaren en een aantal zwart-witpagina's is. Zo niet, dan maakt de flow geen offerte en noteert dat in de tabel. Daarna rekent een Code-node de prijs uit met de regels van de drukkerij: een prijs per pagina in zwart-wit en in kleur, een vaste kost per boek, een toeslag voor een gelamineerde kaft en korting vanaf een bepaald aantal exemplaren.

Verandert een tarief, dan past iemand één getal aan. Niemand hoeft een prompt te herschrijven en te hopen dat het model de nieuwe prijs onthoudt.

De offerte vertrekt

De taal die Claude herkende, bepaalt welke tekst de klant krijgt: Nederlands of Engels.

De offerte zegt ook wat er daarna gebeurt: de klant stuurt zijn bestanden als pdf, de drukkerij kijkt de opmaak na, maakt een proefdruk en laat weten wanneer het eerste exemplaar klaarligt. Dat blijft mensenwerk, en zo hoort het ook.

Het versturen loopt via SMTP2GO, een dienst die mails verstuurt via een eenvoudige API.

Wat de flow aan mensen overlaat

Een goede automatisatie weet wanneer ze moet stoppen. Deze doet dat in drie gevallen.

Ontbreekt het aantal exemplaren of het aantal pagina's, dan komt er geen offerte.

Stelt de klant in dezelfde mail nog een andere vraag, over levering bijvoorbeeld, dan vertrekt de offerte gewoon. De drukkerij krijgt dan ook een interne mail met de vraag om de klant persoonlijk te antwoorden. Die mail begint met "Hallo, dit is je AI-bot."

En als er iets misloopt, omdat het taalmodel geen bruikbaar antwoord geeft of een mail niet vertrekt, wordt dit meteen gemeld via een intern chat bericht.

De tools op een rij

Onderdeel	Tool	Wat het doet
Automatisatie	n8n	Voert de flow elk uur uit en verbindt alle stappen.
Mailbox	Microsoft 365, via de Microsoft Graph API	Levert de nieuwe aanvragen aan.
Lezen	Claude Sonnet (Anthropic), in de AI Agent-node	Haalt de zes gegevens uit de mail.
Vaste vorm	Structured Output Parser	Dwingt het antwoord in een JSON-schema.
Geheugen	n8n Data Tables	Houdt bij wie al een offerte kreeg en wanneer.
Rekenen en opkuisen	Code-nodes in JavaScript	Kuist de mail op en berekent de prijs.
Versturen	SMTP2GO	Verstuurt de offerte.
Meldingen	Telegram	Laat weten wanneer er iets misloopt.

Is dit iets voor jouw bedrijf?

Dezelfde opzet werkt ook buiten de drukwerkwereld. Ze loont vooral wanneer:

aanvragen in vrije tekst binnenkomen, per mail of via een formulier;
je prijs volgt uit een paar gegevens en vaste regels, ook als die regels ingewikkeld zijn;
iemand in je team daar nu elke week uren mee bezig is;
een snel antwoord voor je klanten het verschil maakt.

Je hoeft er geen nieuw pakket voor te kopen. We bouwen verder op de mailbox en de programma's die je al hebt, en we beginnen met één soort aanvraag. Werkt dat, dan komt de volgende.