Veelgemaakte fouten bij datagedreven onderhoud – en hoe je ze voorkomt

Veel organisaties worstelen met datafragmentatie. Gegevens zijn verspreid opgeslagen in verschillende systemen, bestanden of afdelingen. Wanneer dezelfde asset op meerdere plekken wordt bijgehouden, ontstaat verwarring. Een storing kan in Excel zijn geregistreerd, terwijl het EAM-systeem iets anders laat zien. Teams werken met verschillende versies en beslissingen lopen vertraging op.

De oplossing is niet om alles in één systeem te stoppen, maar om duidelijke afspraken over standaarden en uniformiteit te maken. Als data eenduidig wordt vastgelegd, kunnen systemen met elkaar communiceren en informatie delen. Het principe: één keer opslaan, meerdere keren gebruiken. Zo blijft ieder systeem zijn rol houden en versterken ze elkaar door integratie en standaardisatie.

Rapportagetools voegen hier een aanvullende laag aan toe. Zij brengen gegevens uit verschillende bronnen samen en maken patronen zichtbaar. Zo wordt het mogelijk  onderhoudsplanning en KPI’s zoals de gemiddelde tijd tussen storingen (MTBF) en de reparatietijd (MTTR) te verbeteren. Tools als Power BI kunnen grote hoeveelheden data bevragen, uniformeren en trends inzichtelijk maken.

Goed databeheer staat of valt met eigenaarschap. Als duidelijk is wie verantwoordelijk is, blijven gegevens actueel en betrouwbaar. Dat versnelt besluitvorming en verhoogt het vertrouwen in de uitkomsten.

Bij Veerenstael zien we dat organisaties met helder eigenaarschap minder tijd kwijt zijn aan controleren en meer tijd hebben om data te benutten voor beschikbaarheid, betere plannen en automatisering. Het gesprek gaat dan niet meer over welke cijfers kloppen, maar over hoe informatie kan bijdragen aan beschikbaarheid, betere onderhoudsplannen en automatisering.

Zelfs met uniforme data en eigenaarschap draait het succes om de manier waarop tools worden ingezet. Een onderhoudstool of EAM-systeem is meer dan een registratiemiddel. Als de inrichting aansluit op de praktijk én op de strategische ambities, kan het systeem uitgroeien tot een stuurmiddel dat beslissingen ondersteunt en processen stroomlijnt.

Een praktijkvoorbeeld: een infrastructuurbeheerder koos ervoor om de standaardfunctionaliteiten van het EAM-systeem te gebruiken en processen daarop af te stemmen. Het resultaat: betere planning, minder administratie en betere samenwerking. Er kwam meer rust op de werkvloer en door trainingen werd steeds meer waarde uit de data gehaald.

De laatste stap is het verankeren van datagedreven onderhoud in de bedrijfscultuur. Pas dan wordt het geen tijdelijk project, maar een blijvende manier van werken.

In organisaties waar dit lukt, worden inzichten structureel besproken en volgen verbeteracties snel. Innovaties zoals AI zijn makkelijker door te voeren. Data groeit daar uit tot een motor voor productiviteit, prestaties en continue verbetering.

Datagedreven onderhoud is geen doel op zich, maar een middel om assets beter te begrijpen en slimmer te beheren. Door data uniform vast te leggen, eigenaarschap te borgen en onderhoudstools strategisch in te zetten, ontstaat een stevig fundament.

De echte waarde komt naar voren wanneer data wordt vertaald naar concrete acties die bijdragen aan prestaties, kostenbeheersing en risicoreductie – nu én in de toekomst.