Slimme beslissingen nemen over bedrijfsmiddelen begint met gegevens van hoge kwaliteit. Slechte gegevens leiden tot kostbaar onderhoud, veiligheidsrisico's en verspilling van middelen. Toch geeft 75% van de leidinggevenden toe dat ze hun eigen gegevens niet vertrouwen.
Als u defecte apparatuur en ongeplande kosten wilt voorkomen, richt u zich dan op deze belangrijke principes:
- Verzamel alleen wat belangrijk is: Koppel het verzamelen van gegevens aan specifieke doelen, zoals risicogebaseerde CAPEX-planning, De levensduur van activa verlengen of voldoen aan compliance-normen.
- Vermijd verspreide systemen: Niet gekoppelde gegevens creëren blinde vlekken en vertragen de besluitvorming. Centraliseer en standaardiseer uw gegevens.
- Gebruik automatisering: Hulpmiddelen zoals sensoren en drones kunnen het verzamelen van gegevens versnellen en de nauwkeurigheid verbeteren.
- Houd gegevens schoon: Volg de "5C's" - Compleet, Correct, Actueel, Consistent en Uitgebreid - om betrouwbaarheid te garanderen.
- Houd de duurzaamheidscijfers bij: Neem gegevens op over energieverbruik, emissies en efficiëntie om aan te sluiten bij de moderne planningsbehoeften van bedrijfsmiddelen.
Waar het op neerkomt? Betrouwbare, doelgerichte gegevens zorgen voor slimmere investeringen, minder verstoringen en betere resultaten op de lange termijn.
Verzameling van activagegevens
sbb-itb-5be7949
De kosten van slechte gegevensverzameling in vermogensbeheer
De kosten van slechte gegevenskwaliteit in vermogensbeheer
Onvolledige of onnauwkeurige activagegevens kunnen leiden tot ernstige financiële en operationele tegenslagen. Gegevenswetenschappers besteden naar verluidt 80% van hun tijd aan het opschonen en repareren van gegevens van slechte kwaliteit in plaats van het te analyseren voor bruikbare inzichten [7]. Deze inefficiëntie heeft niet alleen te maken met verloren tijd - het onttrekt middelen die beter gebruikt kunnen worden om weloverwogen beslissingen te nemen, waardoor een rimpeleffect van operationele uitdagingen ontstaat.
Een van de meest directe gevolgen is ROI voor voorspellend onderhoud om reactief onderhoud en ongeplande stilstand te voorkomen. Wanneer gegevens over de conditie en het gebruik van bedrijfsmiddelen onbetrouwbaar zijn, wijzen onderhoudsteams hun inspanningen vaak verkeerd toe. Kritieke apparatuur kan over het hoofd worden gezien, terwijl middelen worden verspild aan minder dringende problemen. Dit gebrek aan evenwicht leidt vaak tot onverwachte storingen aan apparatuur en kostbare onderbrekingen. [2][7]. In hoogbouw zijn handmatige inventarisatieprocessen bijvoorbeeld niet alleen tijdrovend, maar ook gevoelig voor fouten. [2].
De financiële tol gaat verder dan operationele inefficiënties. Slechte gegevenskwaliteit leidt vaak tot budgetoverschrijdingen, omdat organisaties te maken krijgen met ongeplande kapitaaluitgaven voor het vervangen van defecte bedrijfsmiddelen of het herstellen van schade die door deze defecten is veroorzaakt. [7][8]. Verkeerd beheerde gegevens dwingen bedrijven tot dure reparaties, voortijdige vervanging en inefficiënte uitgaven [1][4]. De impact is aanzienlijk: kan tot 30% van de totale eigendomskosten van een bedrijfsmiddel worden vermeden met betere besluitvorming tijdens ontwerp-, inkoop- en vernieuwingsfasen [7]. Deze overschrijdingen verstoren op risico gebaseerde activaplanning door de werkelijke prestaties en kosten van activa te verdoezelen.
Naast financiële en operationele problemen nemen ook de veiligheids- en nalevingsrisico's toe. Een onnauwkeurige administratie kan leiden tot verhoogde veiligheidsrisico's op de werkplek en het niet voldoen aan de wettelijke normen. [7]. Handmatige of papieren gegevensverzameling voegt nog een laag complexiteit toe, omdat digitale transcriptie nodig is die vaak fouten en inconsistenties introduceert. [4].
Duurzaamheidsdoelstellingen krijgen ook een klap wanneer gegevens onbetrouwbaar zijn. Lacunes in nauwkeurige gegevens maken het moeilijk om klimaatrisico's aan te pakken, plannen te maken voor overgangen of scenarioanalyses uit te voeren. [5]. Zonder gedetailleerde, gelokaliseerde gevarengegevens hebben vermogensbeheerders moeite om locatiespecifieke klimaataanpassingen door te voeren of effectief met verzekeraars te onderhandelen over veerkrachtmaatregelen. [5]. Door dit gebrek aan betrouwbare gegevens blijven organisaties achter bij hun CO2-reductiedoelstellingen en kunnen ze de voortgang van milieu-initiatieven niet aantonen. Nauwkeurige gegevens zijn essentieel voor het nemen van op risico's gebaseerde beslissingen die in lijn zijn met zowel vermogensbeheer op lange termijn als milieudoelstellingen.
Doen: Een duidelijke strategie voor gegevensverzameling ontwikkelen die gekoppeld is aan uw doelen
Een goede gegevensverzameling begint met een eenvoudige maar cruciale vraag: Waarom verzamelen we deze gegevens? Voordat organisaties aan de slag gaan, moeten ze duidelijk maken welke beslissingen ze willen nemen en welke resultaten ze willen bereiken. Zonder deze focus is het gemakkelijk om in de val te lopen van het verzamelen van overvloedige, ongebruikte gegevens - of erger nog, het missen van de belangrijke gegevens die nodig zijn voor cruciale beslissingen. Een duidelijk doel zorgt ervoor dat uw gegevens direct gekoppeld zijn aan beleggingsresultaten.
"Het primaire doel zou moeten zijn om alleen gegevens te verzamelen die de voortgang naar de gedefinieerde doelen meten en organisaties helpen om beslissingen te nemen." - PIARC (Wereld Wegenbouwvereniging) [3]
Gebruik deze vier leidende vragen om uw aanpak te verfijnen:
- Welke beslissingen moeten er worden genomen?
- Welke gegevens zijn er nodig voor deze beslissingen?
- Kan uw organisatie het zich veroorloven om deze gegevens te verzamelen?
- Kan de integriteit ervan na verloop van tijd behouden blijven?
Als u ze niet alle vier kunt beantwoorden, hoort dat gegevenspunt waarschijnlijk niet thuis in uw strategie. Deze gedisciplineerde aanpak zorgt ervoor dat elk gegeven uw bedrijfsdoelen ondersteunt.
Gegevensverzameling koppelen aan beleggingsresultaten
Zodra u uw doel hebt gedefinieerd, is de volgende stap om uw gegevensverzameling af te stemmen op meetbare resultaten. Elk gegevenspunt moet gekoppeld zijn aan specifieke investeringsresultaten - of het nu gaat om het verlagen van de levenscycluskosten, het verminderen van risico's of het behalen van duurzaamheidsdoelstellingen. Focus op kenmerken die een directe invloed hebben op financiële en operationele resultaten. Bijvoorbeeld:
- Ouderdom en gebruiksduur van activa toekomstige budgetbehoeften helpen voorspellen en perioden met hoge kapitaaluitgaven helpen aanwijzen.
- Conditie- en kriticiteitsgegevens slimmere prioritering van onderhoudsprojecten mogelijk maken [4].
Door gegevensattributen aan specifieke beslissingen te koppelen, kunt u de kosten van het verzamelen rechtvaardigen en ervoor zorgen dat elke inspanning waarde toevoegt.
Organisaties die een risicogebaseerde aanpak hanteren, zien vaak betere rendementen. Activa met een laag risico of een minimale investering hoeven niet vaak bijgewerkt te worden [3]. Geef in plaats daarvan prioriteit aan bedrijfsmiddelen met een hoog risico en hoge waarde - bedrijfsmiddelen die van grote invloed zijn op de activiteiten, veiligheid of financiën.
Verzamel alleen gegevens die beslissingen ondersteunen
Als het om gegevens gaat, minder is vaak meer. Het doel is niet om een zo groot mogelijke database op te bouwen, maar om u te richten op het verzamelen van nauwkeurige, bruikbare informatie. Het verzamelen van ongebruikte gegevens verspilt middelen [4]. Om dit te voorkomen, moet u zich concentreren op de kernattributen die bepalend zijn voor beslissingen op het gebied van activabeheer. Voor veel organisaties vormen zeven belangrijke kenmerken de basis:
- Materiaal/type
- Locatie
- Voorwaarde
- Leeftijd
- Kriticiteit
- Gebruiksduur
- Economische waarde [4]
Om ervoor te zorgen dat uw gegevens nuttig zijn, moeten ze voldoen aan de "5C's"-standaard:
- Compleet: Dekt alle doelactiva.
- Uitgebreide: Bevat alle benodigde attributen.
- Consistent: Gebruikt gestandaardiseerde naamgevingsconventies.
- Correct: Beschikt over nauwkeurige ID's en beschrijvingen.
- Huidige: Markeert duidelijk actieve vs. inactieve status [2].
Ga maar na: een doorsnee kantoorgebouw in hoogbouw bevat ongeveer 1000 te onderhouden bedrijfsmiddelen, van elektrische systemen tot luchtbehandelingskasten. [2]. Met behulp van handmatige methoden kan een reliability engineer slechts 60-75 bedrijfsmiddelen per dag inspecteren en details vastleggen. [2]. Deze beperking maakt het nog belangrijker om u te richten op gegevens die er echt toe doen - u hebt eenvoudigweg niet de tijd of de middelen om informatie te verzamelen die u nooit zult gebruiken.
Niet doen: Gefragmenteerde of losgekoppelde gegevensbronnen gebruiken
Wanneer activagegevens verspreid zijn over meerdere losgekoppelde systemen - zoals spreadsheets op de ene plaats, een CMMS-tool op een andere, en financiële gegevens elders opgeslagen - lopen organisaties tegen grote uitdagingen aan. Deze versnippering verbergt kritieke risico's en creëert blinde vlekken in uw activaportefeuille, waardoor het bijna onmogelijk is om veiligheidsproblemen of nalevingsrisico's te identificeren voordat ze escaleren tot kostbare problemen [6].
De impact op de besluitvorming is zowel onmiddellijk als duur. Niet gekoppelde gegevensbronnen vertragen de rapportage, resulteren in inconsistente analyses en leiden tot slechte prioritering. Dit veroorzaakt vaak budgetoverschrijdingen en gemiste kansen [6]. Als Deloitte treffend stelt, zijn bedrijven tegenwoordig "Verdrinken in gegevens maar hongeren naar inzichten" [7]. Dit vat perfect de chaos samen die ontstaat wanneer vitale informatie in silo's opgesloten zit. Dergelijke gefragmenteerde praktijken maken de weg vrij voor inefficiënte en dure beslissingen.
"Wanneer conditiegegevens inconsistent, vertraagd of over verschillende tools verspreid zijn, vallen teams terug op intuïtie - en dat is waar budgetoverschrijdingen, veiligheidsrisico's en gemiste kansen beginnen." - Asseti [6]
De financiële tol is moeilijk te negeren. Gefragmenteerde gegevens leiden vaak tot onverwachte kapitaaluitgaven, Vooral wanneer defecten aan bedrijfsmiddelen teams overrompelen. Het drijft ook de onderhoudskosten op, omdat teams in een reactieve modus blijven hangen in plaats van proactief te plannen. [7]. Handmatige processen maken het alleen maar erger: wanneer gegevens op papier worden verzameld, zijn ze meestal verdubbelt de werklast, omdat iemand het handmatig in digitale systemen moet invoeren. Dit proces, dat maanden kan duren, is gevoelig voor fouten die het probleem nog groter maken. [4].
Afgezien van de financiële druk, vormen gefragmenteerde gegevens ook ernstige risico's voor de veiligheid en naleving. Het creëert gevaren voor gezondheid en veiligheid op het werk en verhoogt de kans dat niet aan de wettelijke vereisten wordt voldaan [7]. Zonder gemakkelijke toegang tot belangrijke informatie - zoals de toestand van een bedrijfsmiddel of de onderhoudsgeschiedenis - worden buitendienstteams gedwongen om beslissingen te nemen zonder een volledig inzicht in de situatie.
Doen: Uw gegevens standaardiseren en centraliseren
Gefragmenteerde gegevens oplossen betekent niet dat u er meer van moet verzamelen - het gaat om één enkele bron van waarheid creëren met consistente standaarden in uw hele organisatie. Wanneer activagegevens uniform gestructureerd zijn, kunnen teams prestaties vergelijken, kosten consolideren en weloverwogen beslissingen nemen over onderhoudsprioriteiten en vervangingen. [10]. Deze aanpak legt de basis voor duidelijke en vergelijkbare gegevensmodellen.
Consistente gegevensmodellen en hiërarchieën van bedrijfsmiddelen creëren
Gebruik industriestandaard taxonomieën is de sleutel tot het voorkomen van verwarring. Kaders zoals Uniklasse, RICS NRM 3en SFG20 classificatiecodes bieden die ervoor zorgen dat iedereen - van veldteams tot financiële afdelingen - op één lijn zit bij het beschrijven van activa [10]. Het belang van deze eenheid werd duidelijk toen de UK Government Property Function meer dan 300.000 eigendommen in de publieke sector analyseerde. Zij ontdekten dat gestandaardiseerde hiërarchieën voor activa cruciaal waren voor het beheer van onderhoud en het garanderen van contractnaleving. [10].
A top-down gegevensmodel is een praktisch startpunt: Moederorganisatie > Locatie > Gebouw/blok > Verdieping > Ruimte > Activa [10]. Elke activaregistratie moet essentiële velden bevatten zoals een unieke activa-ID, classificatiecode, kriticiteitsklasse en operationele status. Zonder deze velden wordt de planning chaotisch. Organisaties die Information Modeling Frameworks (IMF) gebruikten, rapporteerden een 50% daling van menselijke fouten tijdens handmatige updates [11]. Op één offshore engineeringproject bespaarde deze standaardisatie ongeveer $50 miljoen [11].
Gebruik een centraal systeem voor stamgegevensbeheer
Master Data Management (MDM) is wat IBM de "verborgen enabler" van slimme besluitvorming [12]. Het zorgt voor consistente identificaties en referentietabellen voor bedrijfsmiddelen, locaties en leveranciers op verschillende afdelingen. Het doel is niet om een enkele softwareoplossing verplicht te stellen, maar om consistente bedrijfslogica toe te passen op verschillende systemen om betrouwbare, controleerbare uitvoer te produceren. [12]. Nauwkeurige stamgegevens vormen de ruggengraat van op risico's gebaseerde, duurzame beslissingen.
Bij dagelijkse werkzaamheden kunnen gecentraliseerde systemen met geautomatiseerde kwaliteitscontroles ontbrekende of ongebruikelijke gegevens onmiddellijk signaleren. A "maandelijks sluiten" proces kan helpen: gegevensinvoer elke maand op een vaste datum bevriezen, alles automatisch valideren en problemen aanpakken voordat u verder gaat [12]. Dit voorkomt updates halverwege de maand die de vergelijkbaarheid verstoren en trendanalyse onmogelijk maken.
"Een uniform datamodel is nodig om een volledig beeld te krijgen van gecombineerde systemen met informatie die door het hele ecosysteem stroomt." - Marc Hoppenbrouwers en Biren Gandhi, IBM [9]
Om de controle te behouden, stelt u het eigendom van activagegevens contractueel veilig - zelfs als externe leveranciers het beheren [10]. Dit zorgt voor real-time toegang voor besluitvorming en voorkomt vendor lock-in. Door gebruik te maken van standaardformaten zoals COBie bestanden kunt u gegevens overdraagbaar maken tussen systemen, waardoor het risico van verlies tijdens contractwijzigingen wordt verminderd en een soepele investeringsplanning wordt gegarandeerd. [10].
Niet doen: gegevensbeheer en -eigenaarschap negeren
Als het eigenaarschap en beheer van gegevens niet duidelijk zijn gedefinieerd, kan informatie over bedrijfsmiddelen snel aan betrouwbaarheid verliezen, wat leidt tot slechte investeringsbeslissingen. De 2024 ISO 55001 herziening benadrukt dat gegevens vormen de basis van de besluitvorming [13]. Toch behandelen veel organisaties gegevens nog steeds als een bijproduct van activiteiten in plaats van ze te erkennen als een strategisch bedrijfsmiddel met een eigen levenscyclus en waarde.
Om echt van uw gegevens te kunnen profiteren, moet u sterke governancepraktijken implementeren en duidelijk eigenaarschap toekennen. Elke belangrijke dataset - zoals activaregisters, conditiebeoordelingen, onderhoudsgeschiedenissen, en financiële gegevens - moeten een speciale gegevenseigenaar hebben. Dit zorgt ervoor dat gegevens accuraat, bijgewerkt en consistent blijven gedurende de gehele levenscyclus. [3]. Zonder verantwoording kunnen gegevens afdrijven, wat kan leiden tot ontbrekende velden of tegenstrijdige records. Een nutsbedrijf in de VS bijvoorbeeld dat in 2022 geavanceerde analyses met duidelijke gegevensgovernance implementeerde, bereikte het volgende 20-25% besparing op bedrijfskosten en 40-60% besparingen op kapitaaluitgaven door te focussen op bedrijfsmiddelen met een hoog risico en onderhoudsschema's te optimaliseren [15].
"Effectief activabeheer is afhankelijk van het effectieve gebruik van gegevens om de besluitvorming te ondersteunen." - ISO 55013:2024 [14]
Dit citaat benadrukt het belang van governanceprotocollen bij het beschermen en maximaliseren van de waarde van gegevens.
In tegenstelling tot fysieke bedrijfsmiddelen kunnen gegevens veel sneller verouderen. Een pomp kan bijvoorbeeld 15 jaar meegaan, maar conditiegegevens van het jaar daarvoor kunnen door veranderingen in de omgeving al na een paar maanden verouderd zijn. [14]. Om dit tegen te gaan, implementeert u datumstempels, stelt u updateplanningen in en definieert u een duidelijk beleid voor het verwijderen van verouderde gegevens. [3]. Behandel uw gegevens als een strategisch bedrijfsmiddel - moderne normen zoals ISO 55013:2024 benadrukken dat gegevens zowel operationele als marktwaarde hebben en hetzelfde niveau van bescherming en beveiliging verdienen als fysieke infrastructuur. [14].
Strikte toegangsrechten en beveiligingsprotocollen zijn essentieel. Deze maatregelen zorgen ervoor dat besluitvormers in realtime toegang hebben, terwijl onbevoegde wijzigingen worden voorkomen. [3]. Stel een bestuur in met vertegenwoordigers van het facilitair management, datateams en leveranciers om de gegevenskwaliteit te bewaken en problemen aan te pakken wanneer deze zich voordoen. [10]. Gebruik gedocumenteerde wijzigingsbeheerprocessen om toevoegingen, wijzigingen of verwijderingen van activaregistraties effectief te beheren.
Doen: Automatisering gebruiken voor gegevensverzameling en kwaliteitscontrole
Om slimme investeringen in bedrijfsmiddelen te garanderen, speelt automatisering een cruciale rol bij het creëren van een betrouwbare gegevensbasis. Handmatige gegevensinvoer is weliswaar gebruikelijk, maar vertraagt vaak processen en introduceert fouten die investeringsbeslissingen kunnen ondermijnen. Fouten bij het vastleggen van complexe apparatuurspecificaties zijn bijvoorbeeld een veelvoorkomend probleem bij handmatige transcriptie. [2]. Door het verzamelen van gegevens te automatiseren, kunnen organisaties zowel de snelheid als de nauwkeurigheid van hun gegevensprocessen verbeteren, waardoor betere besluitvorming mogelijk wordt.
Automatisering versnelt niet alleen het vastleggen van gegevens, maar valideert deze ook in realtime. In de afgelopen tien jaar zijn de kosten van sensoren gedaald met 75%, maakt geautomatiseerde conditiebewaking toegankelijker voor bedrijven van elke omvang [16]. Ondanks deze betaalbaarheid, 75% van de leidinggevenden meldt een gebrek aan vertrouwen in hun eigen gegevens [1]. Dit komt door problemen met de gegevenskwaliteit. Automatisering pakt dit aan door niet alleen gegevens te verzamelen, maar ook inconsistenties te standaardiseren en te signaleren, zodat besluitvormers over betrouwbare informatie beschikken.
Gegevensinvoer en -validatie automatiseren
Technologieën zoals Optische tekenherkenning (OCR) en Inhoudgebaseerd beeld zoeken (CBIR) hebben een revolutie teweeggebracht op het gebied van gegevensinvoer. Mobiele apps maken nu gebruik van deze tools om naamplaatjes van activa te scannen en apparatuurtypes direct aan de hand van afbeeldingen te identificeren, waardoor fouten die gepaard gaan met handmatige invoer geëlimineerd worden. Deze aanpak zorgt voor gegevens van "5C-kwaliteit" - gegevens die compleet, uitgebreid, consistent, correct en actueel zijn. [2].
Voor infrastructuurinspecties zijn geavanceerde hulpmiddelen zoals Rapid Ultrasonic Gridding (RUG) robotsystemen met ingebouwde encoders. Deze robots verzamelen diktedata met hoge dichtheid bij snelheden 10 keer sneller dan traditionele methoden en levert tegelijkertijd 1000 keer meer gegevens [1]. In gevaarlijke of moeilijk bereikbare gebieden leveren drones met LIDAR of fotogrammetrie gegevens met hoge dichtheid zonder gevaar voor het personeel. [16].
Het verzamelen van nauwkeurige gegevens is echter maar een deel van de oplossing. Om de integriteit ervan in de loop der tijd te behouden, zijn robuuste kwaliteitscontrolemechanismen nodig.
Kwaliteitscontroles inbouwen in gegevenspijplijnen
Effectieve automatiseringsstrategieën omvatten vroegtijdige foutdetectie, vaak aangeduid als "shift-links" testen, die problemen identificeert voordat ze invloed hebben op productiedashboards of AI-systemen [17]. Geautomatiseerde implementatiepoorten kunnen bijvoorbeeld validatieregels afdwingen, zodat kritieke velden zoals asset_id het percentage niet-nulls boven 99,9% houden of dat het aantal rijen binnen aanvaardbare statistische marges blijft [17].
"Gegevens zijn van hoge kwaliteit als ze geschikt zijn voor het beoogde gebruik en dat blijft ook zo als pijplijnen evolueren." - Samenvoegen [17]
Geautomatiseerde profiling tools bewaken schema drift, null spikes en anomalieën in het datavolume direct binnen pipelines. Dit vermindert de "data downtime", een term die experts gebruiken om periodes aan te duiden waarin gebrekkige gegevens de activiteiten verstoren. [17]. Door deze kwaliteitscontroles in workflows op te nemen, in plaats van ze als aparte opschoningstaken te behandelen, kunt u ervoor zorgen dat activaregisters, conditiebeoordelingen en onderhoudsgeschiedenis na verloop van tijd betrouwbaar blijven. Deze aanpak versterkt de 5C-kwaliteitsnorm voor gegevens en ondersteunt gefundeerde, op risico's gebaseerde beslissingen gedurende de gehele levenscyclus van investeringen in bedrijfsmiddelen.
Doen: Neem duurzaamheidscriteria op in uw gegevensverzameling
Bij het beheren van bedrijfsmiddelen is het van cruciaal belang om rekening te houden met de energieprestaties en de CO2-impact. Deze meetgegevens hebben niet alleen te maken met het voldoen aan wettelijke vereisten - ze hebben ook te maken met de verwachtingen van investeerders, stijgende energiekosten en de noodzaak om aan te sluiten bij de doelstellingen voor het koolstofvrij maken van gebouwen. Zonder deze meetgegevens wordt het moeilijker om vooruitgang aan te tonen op het gebied van duurzaamheidsbeloften of om deze doelen te integreren in vermogensbeheerplannen voor de lange termijn.
Het toevoegen van duurzaamheidsgegevens aan uw gegevensverzameling verbetert de besluitvorming. Begin met het bijhouden van het energieverbruik en de vraag naar energie, zoals elektriciteit (gemeten in kWh voor gebruik en kW voor vraag), aardgas (therms), stookolie (gallons), en stadsstoom (lbs). [18][20]. Houd voor water- en afvalwaterinstallaties - die vaak 30% tot 40% van het jaarlijkse gemeentelijke energiebudget verbruiken - het elektriciteitsverbruik per miljoen gallons (kWh/MG) bij. Dit maakt prestatievergelijkingen tussen verschillende bedrijfsmiddelen mogelijk [20]. Documenteer daarnaast de uitstoot van broeikasgassen in alle scopes: Scope 1 (directe emissies), Scope 2 (indirecte emissies van ingekochte energie) en Scope 3 (emissies in de waardeketen). [18].
Het is ook belangrijk om operationele factoren zoals graaddagen, bezettingsgraad, bedrijfsuren en productieniveaus bij te houden. Deze variabelen helpen u te bepalen of veranderingen in het energieverbruik het gevolg zijn van efficiëntieverbeteringen of gewoon een weerspiegeling zijn van verschuivingen in de operationele activiteit. [18][19]. Een stijging van het energieverbruik kan bijvoorbeeld wijzen op een uitbreiding van de activiteiten in plaats van een verminderde efficiëntie van de activa. Vergeet niet om de opwekking van hernieuwbare energie op locatie en de volumes van stroomafnameovereenkomsten te controleren, aangezien deze meetgegevens de vooruitgang in de richting van schonere energiebronnen onthullen. [18][20].
"Systemen en gegevens zijn geen IT-bijproject. Ze vormen de infrastructuur die emissies meetbaar, initiatieven controleerbaar en claims verdedigbaar maakt." - Umbrex [12]
Verzamel voor de investeringsplanning gegevens over verwachte CO2-besparingen, vereiste investeringen en vermeden kosten voor elk efficiëntieproject. Zo kunt u projecten prioriteren op basis van hun koolstofrendement op investering (ROI). [18][19]. Hulpmiddelen zoals energie-informatiesystemen, die gegevens elk uur of elke 15 minuten vastleggen, kunnen een gemiddelde besparing van 4% op het energieverbruik van het hele gebouw opleveren. Hulpmiddelen voor foutdetectie en diagnose kunnen een gemiddelde energiebesparing van 9% opleveren door systeemfouten vroegtijdig te identificeren. [19].
Conclusie: Een duurzame gegevensbasis bouwen
Het verzamelen van de juiste gegevens is de hoeksteen van effectieve vermogensplanning. De belangrijkste praktijken die hier worden beschreven - het verzamelen van gegevens koppelen aan specifieke doelen, het standaardiseren van methoden, het gebruik van automatisering en het opnemen van duurzaamheidsmetingen - leggen de basis voor slimmere besluitvorming op de lange termijn.
Als het goed wordt gedaan, transformeren gegevens van hoge kwaliteit activiteiten. Het maakt voorspellend onderhoud mogelijk, verschuift processen van reactief naar proactief, verlengt de levensduur van bedrijfsmiddelen en vermindert risico's. [1]. Door het giswerk te elimineren, voorkomt het kostbare storingen en uitvaltijd. Bovendien ondersteunt het duurzaamheidsinspanningen door het gebruik van hulpbronnen te optimaliseren en afval door voortijdige vervanging te verminderen. [1].
"Algoritmen kunnen geen onderscheid maken tussen goede en slechte gegevens. In plaats daarvan werken ze op logica en leren ze van patronen in de verstrekte gegevens." - Gecko Robotics [1]
Ondanks deze voordelen staan veel organisaties voor uitdagingen. Hoewel 89% van de leidinggevenden het belang van gegevens van hoge kwaliteit erkent, geeft 75% toe dat ze geen vertrouwen hebben in hun eigen [1]. Het overslaan van duidelijke doelen, het vertrouwen op gefragmenteerde bronnen of het prioriteit geven aan snelheid boven nauwkeurigheid kan zelfs de beste bedoelingen doen ontsporen. Door u te houden aan de 5 C's van gegevenskwaliteit - Compleet, Uitgebreid, Consistent, Correct en Actueel - kunt u ervoor zorgen dat elk stukje data bijdraagt aan betere resultaten [2].
De keuzes die u vandaag maakt, bepalen morgen het succes van uw assetmanagementstrategie. Normen documenteren, volgen beste praktijken voor implementatie om fouten te minimaliseren, gegevens te centraliseren om silo's te doorbreken en uw gegevens altijd af te stemmen op de beslissingen die ze ondersteunen. Met een sterke gegevensbasis wordt elke investering - of het nu gaat om routineonderhoud of grote projecten - beter geïnformeerd, beter te rechtvaardigen en met meer impact.
FAQs
Wat is de kleinste set activagegevens die ik als eerste moet verzamelen?
Begin met het verzamelen van de meest kritieke gegevens die helpen bij het nemen van goed geïnformeerde beslissingen zonder de middelen te overbelasten. Richt u op drie belangrijke gebieden: identificatiegegevens activa, conditiebeoordelingenen prestatie-indicatoren. Deze gestroomlijnde dataset biedt de essentiële informatie voor het beoordelen van de gezondheid van bedrijfsmiddelen, het stellen van prioriteiten en het nemen van beslissingen over onderhoud en levenscyclusplanning. Door u op deze kerninformatie te concentreren, creëert u een betrouwbare basis voor risicogebaseerd activabeheer terwijl de inspanningen efficiënt en kosteneffectief blijven.
Hoe voeg ik spreadsheets, CMMS en financiële gegevens samen tot één bron van waarheid?
Om een enkele, betrouwbare bron van de waarheid op te bouwen, is het essentieel om een stapsgewijze aanpak te volgen:
- Identificeer alle gegevensbronnen: Verzamel informatie uit elk relevant systeem, zoals spreadsheets, CMMS en financiële platforms.
- Plan uw integratie: Zorg voor consistentie door formaten, attributen en andere belangrijke elementen te standaardiseren.
- De gegevens valideren en opschonen: Duplicaten verwijderen en onnauwkeurigheden corrigeren om ervoor te zorgen dat de gegevens betrouwbaar zijn.
- Automatiseringstools gebruiken: Gebruik waar mogelijk automatisering om het proces te vereenvoudigen en te versnellen.
- Regelmatig herzien en bijwerken: Houd de geïntegreerde gegevens nauwkeurig en betrouwbaar door ze routinematig bij te werken, zodat ze goed geïnformeerde beslissingen blijven ondersteunen.
Welke duurzaamheidscriteria zijn het belangrijkst voor beleggingsbeslissingen?
Belangrijke maatstaven om in overweging te nemen bij het nemen van investeringsbeslissingen met betrekking tot duurzaamheid zijn onder andere koolstofvermindering, milieu-impacten klimaatgerelateerde risicofactoren. Deze factoren helpen bij het creëren van een betrouwbaar kader voor het bijhouden van koolstofemissies en het sturen van investeringsstrategieën die gericht zijn op duurzaamheid op de lange termijn.
Verwante Blog Berichten
- Een activaregister opzetten dat voldoet aan ISO 55001: Welke gegevens zijn echt van belang
- ISO 55001 voor de publieke sector: Transparantie en verantwoording verbeteren
- Lessen uit ISO 55001-implementaties: Wat succesvolle organisaties anders doen
- Vermogensinvesteringsplanning schalen over meerdere locaties en regio's