"Data analisten zijn de nieuwe wegenbouwkundig adviseurs”

Door: QCPP  |  Datum: 25 oktober 2018
Door: Jan Telman , ook gepubliceerd op LinkedIn

Van deze stelling, die naar voren kwam in een gesprek met Heijmans, ging mijn hart toch even sneller kloppen. Deze zin verwoord namelijk precies de trend die wij vanuit Q-Consult Progress Partners zien in de markt. De vraag naar data analisten neemt toe. Steeds vaker worden wij gevraagd om als data expert naast de wegenbouwkundig adviseurs in de branche te opereren om hen te ondersteunen bij asset performance vraagstukken. Dit geldt overigens niet alleen in de wegenbouw, maar ook in de procesindustrie worden wij gevraagd als data expert. Mede daarom hebben wij begin dit jaar ons team met data analisten uitgebreid. Ook bij studies aan de TU Delft zie je dat er steeds meer aandacht is voor complexe statistiek, meestal onder de hippere naam Data Science.

Technische kennis alleen is niet meer voldoende. Maar waarom eigenlijk? Waarom wordt het steeds moeilijker om advies te geven aan de hand van alleen civiele kennis, ervaring en empirie?

We bevinden ons in een tijd van verandering. Aan alle kanten vinden er veranderingen plaats en deze gaan ook nog eens erg snel. Denk hierbij aan klimaatverandering, verkeersstromen die veranderen n.a.v. economische groei en zelfs het product asfalt verandert continu. De asfalt industrie is een circulaire industrie. Dat wil zeggen dat het oude asfalt hergebruikt wordt bij de productie van nieuw asfalt. Een duurzame oplossing, maar wel met als nadeel dat we hierdoor minder goed weten welk materiaal er precies in het asfalt zit. De samenstelling van het asfalt verandert dus continu. Al deze veranderingen zorgen ervoor dat het voorspellen van de kwaliteit van asfalt in de loop der tijd steeds lastiger is geworden. Het bepalen en voorspellen van de kwaliteit is belangrijk voor het plannen en plegen van onderhoud en voor de veiligheid op de weg.

Naast de vele veranderingen, zien we ook dat de vraagstukken in de branche steeds complexer worden. Technologische ontwikkelingen hebben ervoor gezorgd dat er steeds meer data voor handen is, denk bijvoorbeeld aan gps uitgeruste werktuigen, druk- en temperatuursensoren. Steeds meer organisaties beschikken over slimme apparatuur en dus ook over meer data, oftewel Big Data. Maar de betrouwbaarheid en interpretatie van data vormen voor veel organisaties een grote uitdaging. Doordat er meer data uit de hele keten wordt gecombineerd, leidt dit tot complexe statistiek. In deze nieuwe complexe realiteit is civiele kennis, ervaring en empirie niet langer voldoende om betrouwbaar te kunnen voorspellen. Door grote hoeveelheden verzamelde data te combineren, kunnen wij als data analisten de voorspelbaarheid van het asfalt in samenwerking met de wegenbouw adviseurs weer verhogen.

Zelf ben ik al 31 jaar actief in de asfaltwereld en inmiddels begeven wij ons met Q-Consult Progress Partners dan ook in het hele asfaltdomein. Zo werken we voor zowel opdrachtgevers (zoals RWS), aannemers (zoals KWS en Boskalis) als meetbedrijven (KIWA-KOAC en GRiP). Wij ontwikkelen voorspellende modellen, helpen data te interpreteren en we optimaliseren aan de hand van big data de meetstrategie, wat leidt tot kostenreductie. Lees hier de twee publicaties die ik samen met KWS en Boskalis heb geschreven voor de CROW infradagen.

Ook in de procesindustrie komen we complexe vraagstukken en statistiek tegen, zoals bij problemen waardoor de kwaliteit en/of snelheid (OEE) achterblijft bij de verwachtingen. In veel gevallen is de grondoorzaak van deze problemen nog niet voldoende weggewerkt, omdat de complexiteit van de dataset en/of analyse hoog is. Ook in die gevallen kunnen we aanvullende expertise leveren op het gebied van data analytics. We kijken bijvoorbeeld in heel veel datadimensies tegelijk om verschillen te zien tussen perioden waarin het proces lekker loopt en perioden met problemen. Samen sporen we de verschillen op en vertalen ze naar praktische stuurinformatie voor operators. Hierdoor kunnen operators het proces tijdig, maar niet onnodig(!) bijsturen om problemen te reduceren en de OEE te verhogen.

Zo zie je dat data analytics niet alleen nuttig is voor onderzoek of om te voorspellen, maar ook real time informatie kan geven aan de man op de walsmachine, waardoor men meer controle krijgt over het proces.

Heb jij ook een data vraagstuk? Wil je doorpraten over dit onderwerp? Of ben je het eens of oneens met de stelling “Data analisten zijn de nieuwe wegenbouwkundig adviseurs”. Neem contact op via jan.telman@qcpp.nl