Als grootste ontwikkelaar en beheerder in Nederland van hoofdwegen, hoofdvaarwegen en hoofdwatersystemen en alle daarbij behorende objecten zoals bruggen, tunnels en viaducten heeft Rijkswaterstaat veel belang bij het voeren van goed assetmanagement. Gebeurde dat voorheen volgens statische planning, gebaseerd op de levensduur van de verschillende objecten, tegenwoordig past Rijswaterstaat een systematiek toe van probabilistisch onderhoud. Het on- derhoud wordt dan meer vanuit de aanwezige risico’s bekeken. Nelly Kalfs, hoofdingenieur-directeur van Rijkswater- staat Oost-Nederland vertelt hoe deze andere manier van onderhoud uitvoeren in de praktijk werkt. Tekst:Wink Sabée


             “Het uitgangspunt van deze koerswijzi- ging is gelegen in onze ambitie dat we transparanter willen zijn richting onze beleidsmakers op het ministerie. Een andere ambitie is dat we de beleidsma- kers stuurinformatie willen geven. Met deze stuurinformatie, die we aanbie- den in de vorm van keuzes, kunnen zij afwegingen maken tussen verschillende prestatieniveaus van de netwerken, met de bijbehorende risico’s en kosten.


We kijken dus niet meer alleen naar de statische informatie van hoe de staat van het onderhoud is van een bepaald object en hoeveel geld we denken no- dig te hebben voor vervanging of on- derhoud, maar we beoordelen dit risi- cogestuurd. Dit betekent niet alleen op basis van geld maar ook op aspecten als hinder en betrouwbaarheid. Zo kij- ken we wat we aan correctief onder- houd willen doen en wat we aan preven- tief onderhoud willen doen. Dit is voor ons de beste manier om onze assets te verzorgen en in stand te houden. Im- mers, de middelen zijn niet onbeperkt. Maar dan moeten we wel weten wat de prestaties zijn van het netwerk en waar de risico’s liggen. We willen dus uitein- delijk pro-actiever zijn.”


         “Het is nu nog een hybride situatie. Het is nu niet zo dat als een brug is afge- schreven, dat er een nieuwe komt. We blijven de brug inspecteren. Dus van


het hele statische zijn we af. We kijken nu hoe een brug erbij staat. Vervolgens kijken we wat nodig is voor de instand- houding van een object.”


         “Op basis van data voeren we inspec- ties uit. We gebruiken hiervoor eigen data en additionele data zoals van het KNMI en autofabrikanten. Dit leidt ertoe dat we andere afwegingen maken dan voorheen. Vroeger had je een bepaalde hoeveelheid geld en keek je wat je er- mee kon doen. Nu zeggen we: op basis van data weten we hoe onze netwerken erbij liggen en functioneren, dit zijn de verschillende mogelijkheden, dit zijn de prijskaartjes. Hierop baseren de beleid- smakers vervolgens, zoals gezegd, hun keuzes.”


          “Dat zou je zo kunnen zeggen, omdat we nu niet alleen kijken naar de staat van een object, maar ook hoe het wordt gebruikt en hoe belangrijk het object is voor het functioneren van het net- werk. Daardoor kan het soms zo zijn dat de technische levensduur nog goed is maar dat we toch eerder op onder- houdswerkzaamheden moeten over- gaan om minder hinder te krijgen. Aan de andere kant is het ook mogelijk dat we constateren dat een object econo- misch is afgeschreven, maar dat in de praktijk blijkt dat het object nog best een aantal jaren meekan. Oftewel, we willen met ons assetmanagement de drie-eenheid prestaties, risico’s en kos-


ten nog meer optimaliseren. Soms kan een object hierdoor dus iets langer in gebruik blijven, een andere keer moe- ten we juist eerder tot vervanging of on- derhoud overgaan. Deze transparantie zorgt er uiteraard ook voor dat we min- der snel worden geconfronteerd met verrassingen.”


        


“Dat is afhankelijk van de uitgangspun- ten. Als het uitgangspunt bijvoorbeeld is dat we een tunnel 100 procent van de tijd open willen laten zijn, dan is het duidelijk dat hier hogere kosten aan zijn verbonden dan wanneer het uitgangs- punt is dat 95 procent van de tijd open- stelling acceptabel is.


Bij risico’s is dit net zo. Als we bereid zijn meer risico’s te aanvaarden, dan zijn de kosten in de regel lager. Dat is na- tuurlijk niet altijd zo, want de staat van het object speelt hierbij ook een rol. Met hele slimme berekeningen kunnen we tegenwoordig voorspellingen maken over de drie-eenheid prestaties, risico’s en kosten. En naarmate onze data be- ter zijn over bijvoorbeeld de belastbaar- heid van onze objecten, kunnen we ook steeds betere voorspellingen maken over wanneer onderhoud of vervanging wenselijk is. Met deze voorspellingen kunnen we de beleidsmakers steeds betere keuzes voorleggen.”


       


“Je kunt voorspellen wanneer we klein onderhoud moeten doen, groot onder-


Nr.1 - 2018 OTAR O Nr.1 - 2018TAR 7


Page 1  |  Page 2  |  Page 3  |  Page 4  |  Page 5  |  Page 6  |  Page 7  |  Page 8  |  Page 9  |  Page 10  |  Page 11  |  Page 12  |  Page 13  |  Page 14  |  Page 15  |  Page 16  |  Page 17  |  Page 18  |  Page 19  |  Page 20  |  Page 21  |  Page 22  |  Page 23  |  Page 24  |  Page 25  |  Page 26  |  Page 27  |  Page 28  |  Page 29  |  Page 30  |  Page 31  |  Page 32  |  Page 33  |  Page 34  |  Page 35  |  Page 36  |  Page 37  |  Page 38  |  Page 39  |  Page 40  |  Page 41  |  Page 42  |  Page 43  |  Page 44  |  Page 45  |  Page 46  |  Page 47  |  Page 48  |  Page 49  |  Page 50  |  Page 51  |  Page 52  |  Page 53  |  Page 54