Voorspellend onderhoud begint niet met sensoren, maar met de meldingen die je al hebt

Vorige week stond je bij een huurder zonder warm water, terwijl de monteur pas overmorgen kon komen. Je noteerde het als pech, een storing zoals er elke week wel een is. Tot je terugscrolde in je mail en zag dat dezelfde ketel de afgelopen twee maanden al twee keer voorbij was gekomen: een keer lauw water, een keer een toestel dat zichzelf uitschakelde. Drie signalen over hetzelfde object, verspreid over losse mailtjes, en niemand die ze naast elkaar legde.

Dat is geen slordigheid van je team. Elke melding was op zichzelf klein en werd netjes afgehandeld. Het probleem zit dieper: je administratie is georganiseerd rond het afhandelen van meldingen, niet rond de objecten waar ze over gaan. Zolang een melding een e-mail is in plaats van een regel in de historie van een specifieke ketel, bestaat het patroon nergens. Niet omdat de data ontbreekt, maar omdat niemand hem op dezelfde plek kan zien.

Waarom je de storing niet zag aankomen

De informatie om deze uitval te voorspellen had je gewoon in huis. Wat ontbrak was de koppeling: drie berichten over hetzelfde toestel stonden in drie losse threads, bij twee verschillende collega's, onder het adres in plaats van onder de installatie. En elke spoedmelding die je zo mist is een dure. Een monteur op stel en sprong kost meer dan een ingeplande beurt, een huurder zonder warm water belt drie keer, en een ketel die definitief kapot gaat vervangt je onder tijdsdruk in plaats van op jouw moment.

Die kosten tellen sectorbreed op. De Autoriteit woningcorporaties is dit voorjaar een thematisch onderzoek gestart naar de beheersing van onderhoudskosten, omdat de onderhoudsuitgaven van corporaties stegen van 4,1 miljard euro in 2018 naar ruim 6,7 miljard nu, meer dan 60 procent erbij terwijl de bouwkosten in dezelfde periode met zo'n 30 procent toenamen. Ook de Woonbond wijst op de stapeling van oorzaken achter die stijging. Aan de prijzen van aannemers kun je weinig doen. Aan het aandeel spoed in je eigen werkstroom wel.

Voorspellend onderhoud zonder sensoren of groot budget

Voorspellend onderhoud klinkt als sensoren in elke woning, een digital twin en een implementatietraject van een jaar. Maar de partijen die hier dagelijks mee werken zeggen iets anders: voorspellend onderhoud begint niet met technologie, maar met data die klopt. Compleet, consistent en gestructureerd, in die volgorde. Hetzelfde artikel laat zien wat er gebeurt als dat niet op orde is: een post van 10.000 euro in het MJOP die uiteindelijk 15.000 euro of meer kost, niet omdat het onverwacht was, maar omdat het te laat is gesignaleerd.

Voor jouw meldingenstroom betekent dat drie aanpassingen, en geen daarvan vraagt een budget:

• Koppel elke melding aan het object, niet alleen aan het adres. Een woning heeft een ketel, een mechanische ventilatie, een lift in het complex. De melding hoort bij het toestel.
• Gebruik een vaste benaming. Als dezelfde ketel de ene keer als "cv", de andere keer als "verwarming" en de derde keer als "geen warm water" wordt geregistreerd, ziet geen mens en geen systeem dat het om hetzelfde toestel gaat.
• Leg de afronding vast. Wat heeft de monteur gedaan: gereset, onderdeel vervangen, bijgevuld? Een reset die twee maanden later weer nodig is vertelt een ander verhaal dan een vervangen onderdeel.

Wat een patroon concreet oplevert

Twee klachten in twee maanden over dezelfde ketel zijn geen twee incidenten, het is een aankondiging. Staat je historie per object, dan zie je bij de derde melding direct de vorige twee en beslis je anders: geen zoveelste reset, maar een grote beurt of vervanging, ingepland op een moment dat jou uitkomt, met een nette aankondiging naar de huurder in plaats van een noodrit.

De aantallen zijn er ook naar. Volgens de Aedes-verkenning van het onderhoudsproces doet een huurder gemiddeld ongeveer één reparatieverzoek per woning per jaar. Bij een portefeuille van 500 woningen bouw je dus elk jaar 500 datapunten op over de staat van je installaties. Die datapunten heb je al. De enige vraag is of ze optellen tot een historie per object of verdampen in afgesloten tickets.

Begin daarom klein. Kies de installaties met de hoogste spoedkans, meestal ketels, liften en pompen. Zet nieuwe meldingen vanaf nu op het object en loop een keer per maand de lijst na van objecten met twee of meer meldingen in het afgelopen kwartaal. Dat lijstje is je voorspellend onderhoud, nog voordat er een sensor aan te pas komt. De boiler van vorige week had er drie weken eerder op gestaan.