Wat is datagedreven assetmanagement?
Voordat beantwoord kan worden wat datagedreven assetmanagement (DGAM) is, is het van belang eerst in te gaan op wat assetmanagement is. Assetmanagement is een continu proces van ontwerp naar operatie, ontmanteling en tot slot opnieuw ontwerpen. Wanneer we het hebben over assets dan hebben we het over installaties, machines, gebouwen en infrastructuur. We richten ons op het functionele gebruiksdoel van assets, net als de bijbehorende processen om kosten, risico's en prestaties in evenwicht te houden. Dit doen we volgens diverse ISO-standaarden, waaronder de ISO 55001.
Datagedreven assetmanagement is een integraal onderdeel van assetmanagement. Het legt de nadruk op die onderdelen waar het digitale of data perspectief een van belang is of specifieke expertise vraagt. Ondanks de nadruk op het digital aspect, blijven mens, proces en organisatie altijd centraal staan. De benadering van datagedreven assetmanagement omvat 4 kerngebieden:
Het digitaliseren en verbeteren van processen.
De juiste inzet van systemen en tools.
Het gebruik van data voor inzicht en besluitvorming.
Het bevorderen van innovatie en omarmen van nieuwe technologieën.
Het centrale doel blijft het optimaal beheren en onderhouden van de fysieke assets. In de afgelopen jaren heeft het potentieel van data een enorme groei doorgemaakt. In plaats van alleen te vertrouwen op historische gegevens of intuïtie, maken we nu gebruik van (real-time) data. Deze data, in combinatie met grondige analyses en voorspellende modellen, biedt diepgaand inzicht in de prestaties, conditie en levensverwachting van assets. Dit geldt niet alleen voor de huidige staat, maar kan ook gebruikt worden om de toekomstige staat te voorspellen.
Deze aanpak stelt organisaties in staat om proactief te handelen, waardoor hun onderhoudsstrategieën effectiever ingezet kunnen worden. Vaak tegen aanzienlijk lagere kosten. Het is dan ook niet verassend dat organisaties die datagedreven assetmanagement hebben omarmd efficiënter opereren, betere besluitvorming realiseren en meer grip hebben op interne en externe wet- en regelgeving. Tegelijkertijd draagt datagedreven assetmanagement ook bij aan het realiseren van ambitieuze doelen op het gebied van duurzaamheid en het verbeteren van de klant- en medewerkersbeleving.
Trends, ontwikkelingen & uitdagingen
Datagedreven assetmanagement is verweven met de grote maatschappelijke, economische en technologische veranderingen die onze wereld vandaag de dag kenmerken. De dynamiek rond energie en circulariteit, de toenemende druk op compliance en de verschuivingen in werkpatronen met een nadruk op flexibiliteit dwingen organisaties tot een kritische heroverweging van hun strategie. Daarnaast vragen technologische vooruitgangen zoals het Internet of Things (IoT), Machine Learning (ML), Artificial Intelligence (AI), voorspellende analyses en IT-beveiliging aandacht van organisaties om op te acteren.
Deze trends en ontwikkelingen openen niet alleen deuren naar nieuwe mogelijkheden, maar presenteren ook concrete uitdagingen voor assetmanagement organisaties. Binnen deze uitdagingen zien we dat de vraagstukken voor asset owners en informatie/IT-managers, die vaak opereren binnen dezelfde afdeling, verschillend zijn. Hieronder een indruk van deze uitdagingen:
Asset owners/assetmanagers
Hoe maak ik zo goed mogelijk onderbouwde keuzes?
Op welke wijze kan data mij hierbij ondersteunen?
Hoe behaal ik mijn doelstellingen?
Waar kan ik effectief kosten reduceren?
Hoe zorg ik voor verduurzaming in de asset huishouding?
Informatie/IT managers
Hoe integreer ik de business- en IT-strategie?
Op welke manier vertaal ik de business naar informatievoorziening?
Hoe zorg ik voor grip op de IT-investeringen?
Op welke wijze houd ik grip op de IT-architectuur?
Hoe zet ik data op de juiste manier in?
Datagedreven assetmanagement omarmt deze cruciale trends, ontwikkelingen en uitdagingen en biedt op maat gemaakte oplossingen die passen bij de volwassenheid van de organisatie.
Kleine stapjes richting datagedreven assetmanagement
Technologische vooruitgang evolueert in een razend tempo. Dagelijks worden we geïnspireerd met verhalen over voorspelbaar onderhoud, Remote Monitoring (RM) en de toepassingen van Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning (ML). Ook dromen we van Smart Buildings of industrieterreinen en campussen met slimme technologieën. Deze vergezichten beloven prachtige mogelijkheden voor wat technologie kan betekenen binnen uw organisatie. Hoewel de weg naar deze toekomst over het algemeen lang is, erkennen facility- en IT-afdelingen steeds meer het belang van verdere samenwerking. Dat is een belangrijke eerste stap.
Rijkswaterstaat
Data zijn essentieel voor het beheer en het onderhoud van de assets van Rijkswaterstaat. Daarbij gaat het met name om het op de lange termijn beschikbaar en veilig houden van die assets. Met datagedreven assetmanagement werkt Rijkswaterstaat aan het efficiënter en beter voorspelbaar maken van het beheer en onderhoud van bruggen, tunnels en sluizen.
Meer informatie over toegepaste datagedreven assetmanagemet bij Rijkswaterstaat kunt hier vinden.
