Bekijk desktop versie

 4856

Wie zijn wij?

Wie zijn wij?De Nederlandse Vereniging voor Doelmatig Onderhoud (NVDO) is dé toonaangevende brancheorganisatie die middels belangenbehartiging, kennisoverdracht en netwerken ondersteuning biedt aan bedrijven en personen die bij de besluitvorming op het gebied van Beheer en Onderhoud/Asset Management betrokken zijn en daarmee de Nederlandse...

Lees verder

Regelgeving blokkeert optimaal gebruik big data

Donderdag, 06 december 2018 02:21
Regelgeving blokkeert optimaal gebruik big data






De prestaties van het spoor kunnen flink verbeteren als alle data die vrijkomen bij monitoring en analyse van het spoor worden gebruikt. Maar omdat regelgeving nog onvoldoende aansluit bij nieuwe technologieën, wordt lang niet alle data benut. Dat zegt Sytse Bisschop, systeemspecialist monitoring en analyse bij ProRail op de website van Spoorpro.

Bisschop is zes jaar werkzaam bij ProRail. Hij is nu systeemspecialist monitoring en analyse bij ProRail en richt zich op spoorgeometrie voor deze functie. “Waar ik heel erg tegenaan loop, is dat we heel veel data verzamelen, maar dat er heel erg veel ongebruikt blijft,” legt hij uit. “Alleen al van de meettrein die twee keer per jaar over het gehele spoor rijdt, komt bakken data binnen. De meettrein meet 150 verschillende aspecten elke 25 centimeter.”

Regelgeving
Ook worden alle wissels op het spoor regelmatig gecontroleerd. “We scannen alle wissels twee keer per jaar met lasers. Dat deden we vroeger met de hand: toen maakten we elke drie meter een meting. Nu maken we door middel van een meettrein elke twee tot drie centimeter een meting.” Dat levert veel meer gegevens op, maar deze worden bijna allemaal ook weer weggegooid, zegt Bisschop. “Onze regelgeving sluit hier niet op aan.” In de regelgeving, die vastgelegd wordt door ProRail zelf of op Europees niveau, staan bepaalde normen, bijvoorbeeld over het type gegevens en hoeveel data nodig zijn. Daarin staat nog dat de gegevens van elke drie meter voldoende zijn. De rest is daardoor overbodig en wordt niet gebruikt. “Dat is zo zonde. Je zou je dan zelfs kunnen afvragen of het de investering in de meettrein wel waard was.”

Het is daarom ook belangrijk om regelgeving mee te laten bewegen met alle digitale ontwikkelingen. Bisschop zit in een normcommissie op Europees niveau. Deze werkgroep bepaalt bijvoorbeeld wat een meettrein moet kunnen meten.

Praktische aanpak
Dat wil niet zeggen dat er maar lukraak metingen moeten worden gedaan. Bisschop pleit voor een praktische aanpak en waarschuwt ook tegen ‘wildgroei’ van datametingen. “Je kun wel alles gaan meten, maar als het niet aansluit op wat je echt nodig hebt, of wat de markt nodig heeft, heb je er niks aan.”

Een van de andere redenen dat deze data ongebruikt blijven, is dat de data ontoegankelijk zijn. “Of het past niet bij wat er onderzocht wordt.” Er wordt bijvoorbeeld vaak gefocust op de data van incidenten, maar Bisschop zegt dat ook alle andere data interessant zijn. “We moeten weten hoe de gegevens eruit zien als er niks aan de hand is. Dan kunnen we incidenten aan zien komen.”
Dan gaat het niet alleen om incidenten die over een paar weken of maanden kunnen gebeuren, maar ook over jaren van te voren. Dan zou voorspeld kunnen worden in welk jaar wat vernieuwd moet worden. Bisschop noemt Prestatie Gericht Onderhoud als voorbeeld: “Bij Prestatie Gericht Onderhoud (PGO) moet je eigenlijk zeven jaar van te voren weten wat er vernieuwd moet worden. Dan kan je de kosten voor de aannemer zo goed mogelijk inschatten.”

Preventief onderhoud
Data worden vaak ingezet om preventief onderhoud te plegen, maar nu is de volgende uitdaging om dit ook weer niet te vroeg te doen. Ook hierbij kunnen data, vooral die op lange termijn zijn verzameld, een handje helpen. “Een spoorstaaf heeft een levensduur van ongeveer 40 jaar. Die vervangen we niet vaak te laat, maar wel te vroeg. Via data kan je bijvoorbeeld zien of de kop harder of minder hard slijt dan normaal.” Dan zou ervoor gekozen kunnen worden om het onderhoud nog een paar jaar uit te stellen.

Bovendien moet het ook wel effectief zijn. “Je kan wel leuk in je data zien dat een trein een klap op het spoor maakt, maar als je niemand het spoor in kan sturen met exacte informatie, heb je er alsnog niks aan.” Dan is het bijvoorbeeld nodig om te weten of die data betekenen dat er iets aan de hand is met een wiel of met een spoorstaaf. En ook wat er precies aan de hand is, zodat monteurs direct het juiste materiaal het spoor in kan nemen. Het komt neer op de vragen: “Hoe kan je dit in de praktijk werkbaar maken? Hoe helpt het de man of vrouw in het spoor?”

Videoschouwtreinen
Bisschop is ook realistisch: het is eigenlijk pas sinds kort technologisch mogelijk om echt alle verzamelde gegevens te gebruiken. Hij noemt videoschouwtreinen als voorbeeld. Deze treinen rijden over het spoor en maken overal videobeelden van.

“ProRail krijgt nu vaak de klacht dat de spoorbeheerder niet precies weet waar alles ligt,” zegt Bisschop. Daar kan de videoschouwtrein een handje bij helpen. “Een van de camera’s is recht naar voren gericht. De meeste afbeeldingen worden nu met de hand bekeken, maar als je dat in een systeem zou kunnen stoppen met beeldherkenningssoftware, zou je alles veel sneller kunnen uitlezen en er zelfs een gecombineerd plaatje van kunnen maken. Maar de beeldherkenningssoftware is daar nu pas ver genoeg voor ontwikkeld.”

Belangrijke wijziging voor toestemming voor cookies voor Advertenties en Social Media. Bekijk wat wij gebruiken als we de cookie plaatsen op onze cookie statement pagina.

Als je niet wil dat jouw internetgedrag voor deze doeleinden gebruikt wordt, wijzig dan de Cookie-instellingen.

Instellingen aanpassen