Dieper begrip
voor een veerkrachtiger morgen.

Ik ben geboren in Taiwan en op tweejarige leeftijd geadopteerd naar Nederland. Nieuwsgierigheid naar mijn roots bracht me steeds terug, tot ik besloot definitief naar Taipei te verhuizen, Mandarijn te leren en hier mijn toekomst op te bouwen.

Terugkomen leerde me hoe sterk context ons begrip vormt — en waarom je moet weten waar een probleem vandaan komt, voordat je besluit hoe je het oplost.

Wat mij het meest drijft, is anderen helpen. Op de middelbare school deed ik in Nederland al vrijwilligerswerk, en in Taiwan ben ik nu al meer dan een jaar vrijwilliger. Onderweg besefte ik dat wiskunde nog een manier kon zijn om te helpen: eerst de mensen om me heen, en nu het mkb — bedrijven die hun processen willen begrijpen, onzekerheid willen verkennen en betere beslissingen willen nemen.

Eerst begrijpen. Dan bouwen.

Ik studeerde Toegepaste Wiskunde in Nederland en werkte vier jaar bij ASML aan prototypesystemen voor geavanceerde lithografie. Wiskunde leerde me gestructureerd redeneren; high-tech engineering leerde me precisie, samenwerking, zorgvuldige validatie en continue verbetering te waarderen.

Het leerde me ook het principe dat centraal staat in FeiShe: goed technisch werk draait niet om de meest ingewikkelde oplossing — het draait om het probleem goed genoeg begrijpen om de juiste aanpak te kiezen.

En ik wil altijd weten wat eronder ligt: niet alleen wat er gebeurt, maar waarom — en wat er verandert als één deel beweegt.

FeiShe brengt drie disciplines samen, omdat ze verschillende delen van dezelfde beslissing beantwoorden: Data Science leert van bewijs, Operations Research structureert de keuzes en Simulatie test ze als de omstandigheden veranderen.

Het is geen checklist: het probleem bepaalt de methode. Soms is de waardevolste uitkomst simpelweg een heldere definitie van het probleem.

Een model moet menselijk oordeel verhelderen, niet doen alsof het dat overbodig maakt.

Organisaties bestaan uit mensen, met kennis die zelden in een dataset staat. Goede analyse respecteert die kennis — en een geavanceerde oplossing is nog steeds de verkeerde als ze niet past bij de mensen die ermee werken.

FeiShe is een bewust klein adviesbureau, geleid door de oprichter. Je werkt direct met mij, waardoor probleemdefinitie, analyse en oplevering nauw met elkaar verbonden blijven.

Ik woon in Taipei, maar werk voor bedrijven over de hele wereld, op afstand of op locatie. Ik werk vloeiend in het Nederlands en Engels, en mijn Mandarijn groeit elke dag.

Het werk is technisch. De verantwoordelijkheid is persoonlijk.

Het doel is niet om het grootste adviesbureau te bouwen, maar een bureau dat doordacht, technisch serieus, persoonlijk verantwoordelijk en echt nuttig is.

Het mooiste moment is niet wanneer een algoritme een antwoord geeft, maar wanneer de structuur van een probleem zichtbaar wordt: een patroon valt ineens op zijn plek, een afweging wordt zichtbaar, of een simulatie toont een gevolg voordat het gebeurt.

Diep begrijpen. Zorgvuldig modelleren. Doordacht beslissen.