Kennisbank

Big Data en onderhoudsmanagement

11 mei 2017

Met behulp van Big Data daklekkages beter voorspellen; John Ciocoiu, data-engineer bij KPN Consulting, bouwt in opdracht van Ymere en Consolidated een voorspellend model. Aan de hand van de resultaten kan onderhoud aan de daken beter ingepland worden. Efficiënt en kostenbesparend.  

Woningcorporatie Ymere beheert circa 1430 wooncomplexen in Nederland met in totaal ruim 5600 daken. Deze daken kennen zo’n zevenduizend lekkages per jaar. Het voorkomen van deze lekkages gebeurt door planmatig en preventief onderhoud, maatregelen op basis van historische analyse, en door het plaatsen van sensoren op de daken.

Kan het ook anders?

Ciocoiu vertelt over het model dat hij ontwikkelt, om de lekkages aan de daken van de complexen van Ymere beter te voorspellen. ‘We maken gebruik van machine learning, een methode om complexe modellen en algoritmes te ontwerpen die zich lenen voor voorspellingen. De data die we tot nu toe hebben gebruikt zijn afkomstig van daken, complexen en activiteiten uit Dakota, een online platform voor dakmanagement dat is ontwikkeld door Consolidated en waarin alle beschikbare kennis over de daken van Ymere (en vele andere organisaties) wordt samengebracht. Verder kwamen de gegevens uit de Basisregistraties Adressen en Gebouwen (BAG), van het KNMI, en in de toekomst van sensoren op het dak.’

Validatie en prestatie model

Validatie van het machine learning-model geschiedt door een gedeelte van de data buiten het model te houden. Door deze data te toetsen aan voorspelde waarden uit het model blijkt hoe het model presteert.

Ciocoiu: ‘Met een accuraatheid van 93% lijkt het model een veel betere voorspeller dan een voorspelling op basis van historische gegevens, waardoor het onderhoud bij Ymere efficiënter kan worden gepland. We zijn nu bezig om dit model te verrijken en via Dakota breder toepasbaar te maken.’

Publicaties en contact

Bekijk de presentatie van Ciocoiu (bijeenkomst Big Data & Kansen voor corporaties 13 april jl.). Voor meer informatie over het project kunt u contact opnemen met John Ciocoiu van KPN Consulting via John.Ciocoiu@kpn.com