Vertrouwen is de sleutel tot goed asset data management | KPMG | NL

Vertrouwen is de sleutel tot goed asset data management

Vertrouwen is de sleutel tot goed asset data management

Typisch wordt data die betrekking heeft op enig aspect van een fysiek bedrijfsmiddelen betiteld als ‘Asset Data’. Dit soort data kan in de vorm zijn van de geografische locatie waar de asset zich bevind, de datum waarop de asset voor het laatst is onderhouden, maar ook in de vorm van een juridisch document zoals een aankooporder. De term asset is ook breed te interpreteren; de term wordt gebruikt voor een voltooid vliegtuig, maar is ook toe te passen op een van diens vervangbare onderdelen.

1000

Gerelateerde content

In verschillende industrieën is het beheren van fysieke assets een kernactiviteit. Bij netbeheerders draait het om transportnetwerken, bij een defensie draait het om vaar-, voer- en vliegtuigen. De specifieke activiteiten en processen die uitgevoerd worden ten behoeve van de voorgenoemde voorbeelden zijn vaak verschillend, maar wat niet verschilt is dat er binnen deze processen en activiteiten grote voordelen kunnen worden behaald door de inzet van data.

De inzet van data binnen asset management activiteiten is natuurlijk niet nieuw, maar door de voortdurend toenemende hoeveelheid data is een degelijke asset data management organisatie essentieel geworden. Dit begint bij een gedegen governance structuur waarmee structuur wordt aangebracht in het nemen van besluiten en het invullen van rollen en verantwoordelijkheden. Daarnaast is het belangrijk om inzicht te verkrijgen in de prioriteiten van de data management organisatie; ligt er een nadruk op het beschikbaar stellen van de data aan interne en externe stakeholders, of staat het thema datakwaliteit hoger op de agenda?

De uitdagingen

In verschillende industrieën ligt de nadruk de laatste jaren op het verhogen van de kwaliteit van de data. Deze drive wordt gedeeltelijk veroorzaakt door eisen in wet- en regelgeving maar ook door de noodzaak van kwaliteitsverbetering voor het uitvoeren van data gedreven asset management. Waar vroeger onderhoud op assets elke vier jaar werd uitgevoerd (periodiek) of wanneer de asset stuk was (reactief), willen organisaties efficiënter onderhoud plegen door dit op basis van risico of kosten te plannen.

Om dit mogelijk te maken moet er op basis van recente gebruiksgegevens van de assets een inschatting worden gemaakt hoe ‘goed’ de asset er aan toe is. Veelal is deze data beperkt of zelfs niet beschikbaar voor de assets waar dit het meest relevant voor is. In gevallen waar assets moeilijk bereikbaar of niet zichtbaar zijn – denk aan ondergrondse appendages voor waterdistributie of treinrails - is er historisch beperkt data aanwezig en is het registreren van deze data na oplevering een hele onderneming.

Veel bedrijven staan voor de keuze tussen het fysiek laten schouwen van de assets door de uitvoeringsorganisatie en een theoretische exercitie door middel van stelregels en data analyse. Beide keuzes hebben voor- en nadelen. Zo is het fysiek schouwen erg kostbaar en worden deze schouwingen uitgevoerd door medewerkers die een disconnect ondervinden tussen de fysieke wereld met bijbehorende terminologie en definities en de data wereld. Dit heeft tot gevolg dat er onbewust nieuwe fouten geïntroduceerd worden in de systemen, terwijl de asset management organisatie vaak schouwingen als de ultieme waarheid beschouwen. Het opvoeren van ontbrekende gegevens middels analyses met interne en externe databronnen is over het algemeen goedkoper, sneller en is de betrouwbaarheid hiervan beter in te schatten, maar wordt de uitvoeringsorganisatie hier niet voldoende in betrokken.

Een oplossing

Om toch het vertrouwen van de uitvoerders te krijgen, maar niet de kosten op de hals te halen van het schouwen van al deze oude assets, stellen wij een middenweg voor. Veelal blijkt dat het gebrek aan vertrouwen van uitvoerders in de organisatie stamt vanuit het onbegrip bij het proces dat leidt tot deze data. Door incrementeel data verrijkingen te bespreken met uitvoerders en samen tot een besluit over de waarde van deze verrijking te komen, ontstaat er vertrouwen.

Hiernaast kan een organisatie kiezen om het schouwproces intact te laten, maar een data specialist verantwoordelijk te maken om in samenspraak met de uitvoerder de gegevens direct in het systeem te registreren. Hierdoor kunnen verschillende definities of terminologie direct worden verholpen, maar blijft het proces erg kostbaar.

Mocht de data al in het systeem zijn opgenomen is het van belang dat medewerkers mismatches tussen werkelijkheid en het systeem kunnen melden of zelfs – met een degelijk review proces – direct verwerken in het systeem. Zodra dit proces niet aanwezig is, niet eenduidig wordt gecommuniceerd of niet snel genoeg de verzoeken verwerkt, verliest de uitvoerende organisatie vertrouwen en worden nieuwe technologische oplossingen niet optimaal ingezet.

Al met al is het betrekken van de uitvoeringsorganisatie bij datakwaliteit verbeterinitiatieven essentieel voor het succes van deze initiatieven. Of deze initiatieven schouw of analyse gedreven worden uitgevoerd enkel bedrijfsspecifiek beantwoord kan worden.

Een drietal tips voor het voeren van goed asset data management

  1. Betrek de keten bij het verbeteren van data kwaliteit
  2. Realiseer een feedback mechanisme om data fouten te corrigeren in systemen
  3. Het verbeteren van data kwaliteit is geen one-stop-shop, kies voor analyse of schouw gedreven initiatieven afhankelijk van het bestaande vertrouwen in de data

Remi Verhoeven is Senior Consultant bij KPMG IT Advisory. Hij adviseert grote en middelgrote organisaties over strategische data management onderwerpen zoals het opzetten van een data governance organisatie, het verbeteren van datakwaliteit en de integratie van externe data.

Neem contact met ons op

 

Offerteaanvraag (RFP)

 

Bevestig