Datagedreven assetmanagement

Tijdens de bouw van bijvoorbeeld een brug wordt ontzettend veel data gegenereerd. Denk aan locatie, afmetingen, configuratie van toegepaste systemen, materiaal herkomst en gebruik, etc. Al die data is essentieel voor een efficiënter, duurzamer en beter voorspelbaar beheer en onderhoud. Die koppeling tussen de verschillende fasen, aanleg en onderhoud, werd echter tot enkele jaren geleden vaak niet gemaakt, waardoor bruikbare data verloren ging. Gelukkig is dat besef er nu wel, en wordt steeds meer ingezet op het efficiënt delen van data van assets. CGI is één van de kartrekkers op dat vlak. Vanuit het eigen iAMLAB -het Infra Assetmanagement Lab- experimenteert CGI met het mogelijk maken om data te delen tussen verschillende marktpartijen en verschillende bouwfasen, op een gestandaardiseerde manier.

In de verschillende levensfasen van een asset (ontwerp, aanleg, onderhoud, renovatie, sloop) zijn veel partijen betrokken, begint Laurens Lapré, Vice President Consulting Expert bij CGI. “Informatie die aan het begin van de levenscyclus wordt gemaakt, heb je ook helemaal aan het einde nodig. Data stroomt lang niet altijd van de ene fase naar de andere. Dat maakt dat je in de onderhoudsfase data mist die tijdens de aanlegfase is vergaard. De oplossing? Het delen van data eenvoudiger maken tussen opdrachtgever- en nemer in de verschillende fasen van een asset. En bij voorkeur op een gestandaardiseerde manier.”

Volgens Lapré wordt er al vrij veel gedaan in de gebouwde omgeving om te komen tot standaarden, gedreven door grote infrastructurele projecten en de vele sensor databronnen die nu beschikbaar komen. Ook Rijkswaterstaat is een programma gestart om via het delen van data en het aanboren van nieuwe databronnen te komen tot een datagedreven assetmanagement (zie kader, red.). De data uit systemen, metingen en sensoren zijn hiervoor essentieel, maar de informatie is vaak niet in handen van één partij. Je zal data van meerdere partijen bij elkaar moeten brengen om te komen tot een totaalbeeld. “Dat doen we in de eerste plaats in ons iAMLAB. In een labsituatie zijn we in staat om de verschillende technieken aan elkaar te knopen, te
beproeven en te combineren met asset data. Vervolgens kunnen we een goede inschatting maken of de technologie nu zover is om in te zetten op grote schaal in grote organisaties. Dergelijke proeftuinen zijn essentieel om de ketensamenwerking en het delen van data met elkaar te beproeven en de waarde van dat delen ook aan alle betrokkenen zichtbaar te maken. Dat draagvlak maakt namelijk of het later in de praktijk echt ingevoerd gaat worden.”

De technologie werkend krijgen, is pas stap één, erkent Lapré. “De volgende stap is de werkwijze in de processtappen inbedden. Je kan een fantastisch model maken dat iets voorspelt, maar als de regelgeving stelt dat een fysieke inspectie op locatie een vereiste is, heeft zo’n voorspellend model maar beperkt zin. Er is nog veel discrepantie tussen wat vanuit de technologie mogelijk is en de mate waarin dat past in de huidige processen, gelet op de wet- en regelgeving. Een belangrijke taak voor ons iAMLAB is dan ook om te verkennen in hoeverre de regelgeving en processen het toelaten om nieuwe technologie in te zetten. En vooral wat er nodig is om te komen tot grootschalige inzet. Gelukkig is er vanuit Europa veel interesse om te komen tot brede Europese afsprakenstelsels, waarbij gewerkt wordt aan datastandaarden voor bepaalde domeinen. Dus ook hoe je verschillende data aan elkaar kan koppelen op een federatieve manier, zodat er op een veilige manier data uitgewisseld kan worden en autonomie ook bij de aanleverende organisatie blijft. Ook CGI is hier nauw bij betrokken.” Een vergelijkbaar initiatief op Nederlands niveau in de bouw is het Digitaal Stelsel Gebouwde Omgeving (DSGO), een set van uniforme afspraken, die zorgt voor veilige, betrouwbare en gecontroleerde toegang tot data in de ontwerp-, bouw- en technieksector.

Informatie moet gevonden worden, voordat je deze kan gebruiken. “Vaak is de informatie er wel, maar lastig te vinden. Of de kwaliteit ervan is onbekend. Iedereen moet het wiel telkens opnieuw uitvinden. Daarom moedigen we initiatieven zoals het DSGO of op Europees niveau de International Data Space initiatieven alleen maar aan”, zegt Lapré. “Het is veel eenvoudiger om mee te liften met een netwerk. Vaak krijg je toegang tot informatie waarvan je niet wist dat het beschikbaar was. Data gaat op die manier veel meer stromen en levert ook daadwerkelijk iets op voor álle partijen.”   

Door bestaande data over de assets van Rijkswaterstaat te delen en nieuwe databronnen te gebruiken, willen Rijkswaterstaat en vijf beherende aannemers samen toewerken naar beter datagedreven assetmanagement. Dit initiatief is vastgelegd in een samenwerkingsovereenkomst, die recent tijdens de InfraTech 2023 in Ahoy Rotterdam in ondertekend. 

Datagedreven assetmanagement maakt het beheer en onderhoud aan bruggen, tunnels en sluizen efficiënter en beter voorspelbaar. Slimmer gebruik van bestaande data en het aanboren van nieuwe databronnen helpen om in het assetmanagement de afweging te maken tussen prestaties, kosten en risico’s. Samen met marktpartijen, kennisinstellingen en andere overheden verkent en benut Rijkswaterstaat de mogelijkheden in het programma Datagedreven Assetmanagement (DGAM).