‘Predictive maintenance’ bij de Provincie Utrecht met een online dashboard

Hoe werken diverse infrastoringen eigenlijk door in de dienstregeling? Dragen de huidige onderhouds-KPI’s op de beste manier bij aan de hogere doelen van het sneltrambedrijf? Dat vroeg de assetmanager railinfra van Provincie Utrecht OV zich af. Om antwoord te geven op deze vragen, is inzicht in de juiste data nodig. Met als uiteindelijk doel: grip krijgen op de onderhoudsuitgaven. Oftewel ‘predictive maintenance’. DEKRA Rail heeft samen met Provincie Utrecht een dashboard ontwikkeld om de performance-indicatoren die van invloed zijn op vertragingsminuten in beeld te brengen.

predictive maintenance

Predictive maintenance
Het kunnen voorspellen van onderhoud heeft veel voordelen. Wanneer het onderhoud van een asset namelijk perfect getimed kan worden, is onderhoud nooit te vroeg of te laat en dat bespaart veel tijd en geld. Eric Dekker, beheerder van de infrastructuur van Regiotram van Provincie Utrecht OV, zegt hierover: “Vanuit mijn verantwoordelijkheid als infrabeheerder wil ik graag zeker weten dat ik mijn onderhoudsuitgaven zo kies dat ik een maximale bijdrage lever aan het voorkomen van vertragingen voor de reiziger.”
Maar de weg naar ‘predictive mantenance’ is geen makkelijke. Het begint met het stellen van de juiste vragen en het verzamelen van de juiste data. Om vervolgens de juiste conclusies te kunnen trekken uit deze data, oftewel inzicht te verkrijgen. DEKRA Rail heeft Provincie Utrecht geholpen bij dit traject.

“De DEKRA-methode om te denken in termen van een KPI-boom heeft erg geholpen.”

Online dashboard
Omdat Provincie Utrecht OV voor de Regiotram behoefte had aan het verkrijgen van inzicht in de asset performance, ontstond het idee om een online dashboard te ontwikkelen. Léanneke Loeve, data analytics expert bij DEKRA Rail, vertelt: “Om de juiste data te bepalen voor dit online dashboard hebben we allereerst samen met Provincie Utrecht gekeken naar de belangrijkste performance indicatoren (KPI’s) voor infra. Dat bleken ‘punctualiteit’ en ‘uitval’ te zijn. Maar hoe komt het nou dat er punctualiteitsverlies is? Zijn de voertuigen stuk? Is de infrastructuur niet beschikbaar, was er geen machinist? Waren er verkeersopstoppingen of seinstoringen?” Eric Dekker van Provincie Utrecht OV was dus op zoek naar een dashboard om alle performance-indicatoren die van invloed zijn op vertragingsminuten in beeld te brengen. DEKRA Rail organiseerde workshops met Provincie Utrecht om de informatie voor het online dashboard boven tafel te krijgen. Want welke data willen we wel en welke data willen we niet zien? En waar halen we die data vandaan? Erik: “Het project met DEKRA Rail om een eerste aanzet voor zo’n dashboard te maken, is prima verlopen en heeft veel nieuwe inzichten geboden. Uiteindelijk ben ik op zoek naar welke afspraken ik moet maken met mijn onderhoudsaannemers: welke KPI moet ik in de onderhoudscontracten opnemen? De DEKRA-methode om te denken in termen van een KPI-boom heeft in die discussie erg geholpen.”

“Het dashboard laat punctualiteit en uitval zien, maar ook welke storingen er zijn geweest die je per lijn en per halte kunt filteren.”

Inzicht in storingen, punctualiteit en uitval
DEKRA Rail werkte samen met data analytics-parter Viqtor Davis (voorheen Jibes) om het dashboard voor Provincie Utrecht te ontwikkelen. Recent is het concept dashboard gepresenteerd. Het dashboard laat nu punctualiteit en uitval zien, maar ook welke storingen er zijn geweest die je per lijn en per halte kunt filteren. In een volgende stap kan beoordeeld worden welke storingen en welke onderhoudstaken de grootste bijdrage leveren aan (dis)punctualiteit. Zo kan onderhoud gericht worden ingezet en kan ook vastgesteld worden voor welk type storingen de behoefte aan voorspellend onderhoud het grootst is!

Toekomstbeeld
Het uiteindelijke doel van de Regiotram van Provincie Utrecht OV is het bereiken van ‘predictive maintenance’. Een bedrijf klaarstomen voor ‘predictive maintenance’ vergt echter meer dan alleen de ontwikkeling van een dashboard. Het zijn veranderingen in processen die het hele bedrijf aangaan. Léanneke: “In het geval van Provincie Utrecht is het nu zaak dat alle afdelingen gaan werken in één systeem waarin alle performance-informatie samenkomt. Niet alleen infra, maar de hele keten moet mee om van alle kennis en inzichten te kunnen profiteren. Alleen dan kun je het echt toekomstbestendig maken.”

Trams die zelf kunnen voorspellen?
Op het dashboard is in eerste instantie alleen de data van een periode van enkele weken te zien. In de toekomst kan het dashboard aan de brondata gekoppeld worden, zodat het systeem automatisch ook actuele data kan verzamelen en analyseren. Dit kan dan toegepast worden op de nieuwe trams die Provincie Utrecht binnenkort krijgt. Deze trams zitten namelijk vol sensoren die de mogelijkheid geven om te kunnen voorspellen. Stel je voor: mocht er een storing plaatsvinden in de tram, dan onthoudt de tram de metingen voor en tijdens de storing. Mochten de metingen in de toekomst dan dezelfde waarden aantonen, dan geeft het systeem een waarschuwing af en op die manier kan een tram de storing in de toekomst dus voorspellen.

Geen shortcuts naar predictive maintenance
Voordat je als railbedrijf in een glazen bol kunt kijken en gedrag van assets kunt voorspellen, begin je bij het begin. Léanneke: “Eerst zorg je voor duidelijkheid over je performance-doelen en overzicht van de performance van de relevante assets. Dit is eigenlijk het stuk wat we met Provincie Utrecht tot nu toe hebben gedaan. Vervolgens kan DEKRA Rail je helpen met het verkrijgen van inzicht in de factoren die de performance beïnvloeden. Wij hebben een enorme berg aan kennis en ervaring in het spoor. We begrijpen welke data nodig is voor welke inzichten. Zo kunnen we storingen en normoverschrijdingen voorspellen en het onderhoud hierop aanpassen.”

Wil je meer weten over het online dashboard van Provincie Utrecht? Of bespreken wat de eventuele mogelijkheden binnen uw organisatie zijn hiervoor? Neem gerust contact met ons op.

April 2019

Pagina delen