ENGINEERINGNET - Eind vorig jaar was ik aanwezig bij de geboorte van het Data Science Centre in Eindhoven.
Lezingen en bijdragen van eminente wetenschappers van over de hele wereld. Wiskundigen vooral, maar ook gedragswetenschappers, visualisatie-experts, en onderwijsdeskundigen. Waar ging het over? Simpel gezegd: 'hoe zet je een grote hoeveelheid beschikbare gegevens om in informatie waar je iets mee kunt?'
Er was ook een expositie van zo’n 20 projecten die wetenschap en bedrijfsleven met elkaar verbinden. De projecten gingen vooral over marketing & sales, maar ook over productiebeheersing, forensics, terrorismebestrijding, ziekenhuisplanning, en verkeersgeleiding.
Geen onderhoudsproject
Toen kwam de schok: er was geen enkel project dat met onderhoud had te maken. Hoe kon dat nou,want onderhoud is toch heel belangrijk? En ik had veel recente artikelen gelezen over het belang van Big Data voor Maintenance!
Ik heb het een paar sprekers gevraagd: 'waarom geen projecten over onderhoud?' Hun antwoord: 'Onderhoud? Is daarvoor dan een business case? Want dan ben je welkom om eens van gedachten te wisselen!'
Met weemoed dacht ik toen terug aan 15 jaar geleden. Ik was verantwoordelijk voor een Maintenance R&D-programma. In mijn wereldwijde speurtocht naar kansrijke innovaties maakte ik kennis met zes Duitse collega’s, allen gedoctoreerde wiskundigen.
Zij deden aan data-mining, zoals dat toen nog in goed Duits genoemd werd. Wat zij deden was nogal knap. Een bedrijf had een probleem, onze wiskundigen analyseerden de beschikbare gegevens, en kwamen na veel inspanning met een oplossing die zo’n bedrijf jaarlijks vele miljoenen opleverde.
Gegevensanalyse
Dat analyseren van gegevens moet u niet onderschatten. En ik heb het nu niet over het bouwen en doorrekenen van gecompliceerde modellen. Mijn geleerde vrienden haalden namelijk niet alleen data uit de beschikbare geautomatiseerde systemen.
Neen, ze groeven ook in handgeschreven documenten naar materiaal. Hetgeen onder meer tot een anecdote leidde om aan te tonen dat er vaak wel data zijn, maar dat ze niet altijd juist zijn of verkeerd kunnen worden geïnterpreteerd.
Een van onze wiskundigen had namelijk ooit twee handgeschreven turfjes (//) aangezien voor het getal 11. Misschien geen ramp, gezien de miljoenen data waarover ze beschikten. Maar voor een wiskundige, opgevoed in de traditie van spreekwoordelijke Duitse degelijkheid, was het toch even slikken.
Om een lang verhaal kort te maken: deze mensen hadden vooral opdrachten voor productieprocessen. En ik was heel enthousiast en droomde over de mogelijkheden om een echte onderhoudsinnovatie te lanceren. Gezamenlijk konden we voor onderhoud ook veel toepassingen verzinnen. Maar er was toen domweg geen enkele business case mee te maken. En het ging in 1999 dus over, tot mijn grote frustratie.
Nooit opgeven
Een droom moet je nooit opgeven. Ik geloof nog steeds dat beter en minder onderhoud mogelijk is als we meer kunnen doen met beschikbare gegevens. En er worden steeds meer gegevens bijgehouden die ook belangrijk zijn voor onderhoud. De eerste resultaten zijn er.
Voor mining equipment bijvoorbeeld. De business cases zijn nu nog vooral te vinden in het onderhoud van grote aantallen, min of meer identieke machines (compressoren, gasturbines, graafwerktuigen, lokomotieven, e.d.).
Maar ik ben ervan overtuigd dat de ontwikkelingen nu snel zullen gaan, en dat ook data-analyse voor unieke, specifieke installaties financieel interessant zal worden. Mits we als onderhoudsdeskundigen aansluiting zoeken bij data scientists. Ik doe in elk geval mee, want ik wil dat mijn droom van 15 jaar geleden alsnog werkelijkheid wordt.
En ik wil daar bij zijn. Binnenkort ga ik er dus over spreken met mensen van het Data Science Centre. Het zou mooi zijn als ik deze keer niet alleen hoef te gaan.
Eric Rensen, BraintainEr adviseert organisaties waarvoor techniek belangrijk is. Hij is gespecialiseerd in onderhouds-management, asset management en productiviteits-verhoging.
