Met het programma Datagedreven Assetmanagement (DGAM) heeft Rijkswaterstaat (RWS) de afgelopen 2 jaar ervaring opgedaan met het toepassen en gebruiken van nieuwe digitale tools zoals real-time sensordata, data-analyse, data-science en dashboarding in het assetmanagement. Doelstelling hierbij is meer data gedreven te werken en daardoor de instandhouding van de infrastructuur betaalbaar en uitgevoerd te krijgen.
Samen met beherende aannemers zijn op onderstaande objecten zogenaamde DGAM-implementaties uitgevoerd:
|
|
|
|
|
|
|
De inzichten en lessons learned zijn samengevat in deze 'geconsolideerde Lessons Learned'. Het document is opgedeeld in twee delen:
- Een sectie met meer algemene bevindingen en gehanteerde methodieken;
- (user story) bibliotheek
- 4-fasen plan
- Deep Dive methodiek
- Raakvlak ICT en Dashboards
- Procesoptimalisaties en organisatorische verbeteringen
- Juridisch en Contractueel
- Een sectie waarin per implementatie de uitgevoerde activiteiten worden toegelicht, en de bevindingen, met nadruk op het toepassen daarvan in het assetmanagementproces.
De secties omvatten meer beschrijvende teksten en daarnaast nog eens puntsgewijs de opgedane inzichten en lessons learned.
log in of registreer om te reageren.