DGAM Batenmonitor (RWS-data)

NB: dit kennisproduct bevat een beschrijving van de werking van de DGAM batenmonitor. Vrij toegang tot onderliggende data en uitkomsten kan niet vrij gegeven worden in verband met vertrouwelijkheid van specifieke objectgegevens en parameters. Wil je toegang tot de onderliggende data, neem dan contact op met de eigenaar van dit kennisproduct voor meer informatie (voorlopig enkel toegankelijk voor RWS medewerkers). 

Batenmonitor DGAM Rijkswaterstaat

Introductie

In de transitie richting datagedreven assetmanagement (DGAM) wordt regelmatig de vraag gesteld of datagedreven werken wel meer oplevert dan de kosten die gemaakt moeten worden voor de uitrol van datagedreven oplossingen. Binnen het programma DGAM van Rijkswaterstaat wordt hier nog uitgebreid mee geëxperimenteerd en onderzoek naar gedaan. Er is dan ook nog geen eenduidig antwoord te geven op die vraag, maar het moge duidelijk zijn dat per situatie verschilt of DGAM van meerwaarde is.

Om aan de voorkant meer zicht te krijgen op de potentiële winst die met DGAM te behalen valt, is er op basis van RCMCost-data een batenmonitor ontwikkeld. Deze batenmonitor kan voor allerlei deelsystemen en componenten binnen een object een inschatting maken van de kosten voor verschillende typen onderhoud: correctief, preventief en predictief. Het doel van de batenmonitor is om de financiële impact van diverse assetmanagement keuzes zichtbaar te maken voor asset managers. Dit om de asset managers te helpen weloverwogen beslissingen te nemen over verdere experimenten met, en implementatie van, DGAM op hun objecten.

Dit document is een handleiding die de basis van de functionaliteiten van de batenmonitor beschrijft. De batenmonitor bevind zich momenteel in de proof of concept (PoC) fase. De onderliggende RCMCost-data, en daarmee de daarop gebaseerde analyses, zijn nog niet altijd compleet en/of geverifieerd.

Startscherm

De batenmonitor kan worden gevonden via: batenmonitor.nl 

Voor ieder object dat is opgenomen in de batenmonitor, zijn aparte inloggegevens nodig. Deze kunnen worden verstrekt door het programmateam Datagedreven Assetmanagement (DGAM).

Instellen batenmonitor

Om een analyse te runnen moeten enkele parameters worden ingesteld (voorbeeld Sluis Empel):

• Bouwdeel: In het drop-down menu ‘Bouwdeel’ zijn allerlei bouwdelen opgenomen die door veroudering kunnen falen. Hier kan het bouwdeel gekozen worden waarvoor men een analyse van verschillende onderhoudsstrategieën wil runnen. Het is ook mogelijk om meerdere bouwdelen te selecteren, om resultaten te kunnen vergelijken. Alle bouwdelen die kunnen falen door veroudering zijn beschikbaar. De tool houdt er geen rekening mee of het technisch haalbaar is om sensoren toe te passen (i.e. of er een voorspellende grootheid is om falen aan te zien komen).
• Aantal runs: De batenmonitor simuleert faalmomenten (gebaseerd op de mean-time-to-failure) en de daaraan verbonden kosten voor verschillende onderhoudsstrategieën. Door het aantal ‘runs’ te verhogen, doet het systeem meer simulaties, en middelt de resultaten. Daarmee wordt de nauwkeurigheid van de resultaten verhoogd. Dit vereist echter ook meer rekenkracht; waardoor een hoger aantal runs maakt dat de analyse wat langer duurt.
• Instandhoudingstermijn: Het systeem berekent de (potentiële) baten gedurende de (resterende) instandhoudingstermijn. Deze moet dus worden ingevuld t.b.v. de analyse.
• Detectiegraad: Voor het predictieve scenario rekent het systeem met een detectiegraad.  Deze kan worden ingesteld, en beschrijft in het scenario de kans dat falen voortijdig wordt gesignaleerd. Een hogere detectiegraad leidt daarmee tot minder correctief onderhoud, maar vereist in de praktijk wellicht een grote investering. Door te variëren, en het vergelijken van de resultaten, kan de asset manager meer input verzamelen ten aanzien van de gewenste detectiegraad en de daaraan verbonden kosten/baten.

Zie de volgende pagina voor een afbeelding van het scherm waarin bovengenoemde input moet worden ingevuld.

Resultaten

Als voorbeeld is hieronder een simulatie van 1000 runs uitgevoerd op een dompelpomp. Na berekening van de gemiddelde waarden over het ingestelde aantal runs, ontstaat een overzicht zoals hieronder weergegeven.

Bovenin toont de batenmonitor de totale kosten voor de instandhouding van het bouwdeel, over de ingestelde instandhoudingstermijn (in dit voorbeeld; 50 jaar), en voor de verschillende onderhoudsstrategieën. Daarnaast toont het overzicht de totale tijd dat het bouwdeel als gevolg van falen/onderhoud niet beschikbaar is. Tot slot toont het overzicht het gemiddelde aantal keren dat onderhoud aan het bouwdeel wordt uitgevoerd gedurende de instandhoudingstermijn, per onderhoudsstrategie.

Let op: 

• De kosten die de batenmonitor laat zien zijn alleen de kosten voor vervanging van een component. Het model houdt geen rekening met vaste onderhoudskosten/inspecties en dergelijke. Het is natuurlijk wel mogelijk dat predictief onderhoud als effect heeft dat inspectiekosten lager uitvallen, of inspecties zelfs kunnen vervangen.
• De gevolgschade van niet-beschikbaarheid is niet doorgerekend in de totale kosten voor instandhouding van het bouwdeel. De totale kosten worden enkel berekend op basis van de kosten voor het onderhoud zelf: inzet monteurs, materiaalkosten, etc.
• Op het huidige overzicht staat bovenin “Aantal keer falen van bouwdelen over de levensduur”, maar het gaat hier om het aantal keer dat op basis van de gekozen onderhoudsstrategie onderhoud wordt gepleegd aan de gekozen bouwdelen.

Grafieken

De grafieken tonen per onderhoudsstrategie de gesimuleerde onderhoudskosten voor het bouwdeel per jaar. Voor de preventieve en predictieve scenario’s wordt daarin onderscheid gemaakt tussen correctief en preventief onderhoud. Dit heeft te maken met de preventieve vervangmomenten (voor het preventieve scenario) en de ingestelde detectiegraad (voor het predictieve scenario). Het preventieve vervangmoment voor een bouwdeel staat vast in de batenmonitor, en is gebaseerd op de gegeven beschikbaarheidsdoelstellingen van Rijkswaterstaat. Soms vindt falen vóór het preventieve vervangmoment plaats (scenario preventief) of heeft een algoritme het aanstaand falen niet op tijd gedetecteerd (scenario predictief). In deze gevallen rekent de batenmonitor met de kosten voor correctief onderhoud. In alle andere gevallen (gepland onderhoud, faaldetectie) wordt gerekend met preventieve kosten.

Het drop-down menu onder grafieken biedt ook de optie om grafieken te tonen die de niet-beschikbaarheid van het bouwdeel per jaar (in uren) weergeven, voor de verschillende onderhoudsstrategieën.

Potentiële baten

Helemaal onderin het resultatenscherm staat een tabel waarin de kosten en niet-beschikbaarheid voor de verschillende onderhoudsstrategieën tegen elkaar worden afgezet. De potentiële baten worden berekend door de kosten/niet-beschikbaarheid uit het preventieve dan wel het predictieve scenario af te trekken van de kosten/niet-beschikbaarheid van het correctieve scenario. De resultaten van het correctieve scenario worden dus als referentie gebruikt.

Wanneer meerdere bouwdelen geselecteerd zijn voor de analyse, zet de batenmonitor ze hier automatisch op volgorde van de hoogste potentiële baten (op het gebied van zowel kosten als niet-beschikbaarheid).

Datakwaliteit

Een negatief resultaat in de potentiële batentabel (in het rood) wijst op een bouwdeel waarvoor geldt dat correctief onderhoud goedkoper is dan het andere onderhoudsscenario. Normaal gesproken is het zo dat de kosten voor een onderhoudsactie lager zijn wanneer de actie preventief kan worden uitgevoerd, dan wanneer dit correctief moet gebeuren. Hetzelfde geldt voor niet-beschikbaarheid. Een negatief resultaat is dus opvallend, en wijst mogelijk op incorrect(e) (ingevoerde) data uit RCMCost. Ook wanneer de kosten gelijk zijn, kan dit erop wijzen dat de invoerdata niet klopt.

Bovenin de batenmonitor staat een tabblad ‘Datakwaliteitsmonitor’. Door op dit tabblad te klikken opent een scherm waarin voor alle bouwdelen van een object wordt berekend of de kosten/niet-beschikbaarheid voor correctief onderhoud inderdaad hoger zijn dan de kosten/niet-beschikbaarheid voor de preventieve en correctieve scenario’s. In taartdiagrammen wordt getoond voor hoeveel procent van de bouwdelen dit het geval is, en daarmee zeggen de diagrammen iets over de kwaliteit van de invoerdata, en dus over de betrouwbaarheid van de resultaten uit de batenmonitor.

Datakwaliteit kosten voor correctief vs. preventief onderhoud

Datakwaliteit niet-beschikbaarheid voor correctief vs. preventief onderhoud

Gebruikte data

Na het runnen van een analyse, laat de batenmonitor zien welke data is gebruikt. Per bouwdeel toont de batenmonitor:

• Het aantal van het betreffende bouwdeel in het object
• De kosten voor correctief onderhoud
• De kosten voor preventief onderhoud
• De niet-beschikbaarheid (in uren) van het bouwdeel, als gevolg van correctief onderhoud
• De niet-beschikbaarheid (in uren) van het bouwdeel, als gevolg van preventief onderhoud
• De Mean-Time-To-Failure (MTTF), in jaren
• De ingestelde detectiegraad

De gebruiker is in staat om aanpassingen te maken aan deze parameters. Wanneer men bijvoorbeeld denkt dat de ingevoerde kosten voor correctief onderhoud aan een bouwdeel te laag zijn, kan dit simpel worden aangepast door op het betreffende vakje te klikken en een andere waarde in te voeren. Door vervolgens opnieuw op de knop ‘Bereken’ te klikken, runt de batenmonitor de analyse opnieuw, en neemt daarin de nieuw ingevulde waarde mee.