Op naar 100% voorspelbaar onderhoud in de infrasector 


In Fieldlab CAMINO staat het meten van de status van infrastructuur met behulp van sensoriek en gegevensanalyse centraal. De Nederlandse infrasector is op zoek naar innovatieve manieren om het onderhoud van onze infrastructuur te verbeteren, tegen lagere kosten. Niet in de laatste plaats aangezien het overgrote deel van de infrastructuur oud of verouderd is. Deze zogeheten ‘aging assets’ vragen extra aandacht. Actie is nu vereist om te voorkomen dat er binnen enkele jaren onverwachte grote (spoed-)vervangingen noodzakelijk blijken of onveilige, onbetrouwbare en oneconomische situaties ontstaan.

Doel Fieldlab CAMINO

Het doel is radicaal: het onderhoud van infrastructurele werken 100% voorspelbaar maken.

Just in time

Klassieke oplossingen in de vorm van correctieve en preventieve onderhoudsactiviteiten volstaan niet meer. Uitdagingen rondom infra vragen om ‘just-in-time maintenance’: precies op tijd om te voorkomen dat iets stuk gaat, maar niet te vroeg om kostenverspilling tegen te gaan. Dat vergt een slimme aanpak: smart maintenance, waarbij we voluit gebruik maken van nieuwe ontwikkelingen zoals het inzetten van sensoriek, datavoorspellingsmodellen, big data en het Internet of Things (IoT).

Slim verbinden

Fieldlab CAMINO is een uniek project in de infrasector; uniek omdat er op vele manieren ‘slim verbonden’ wordt. Om te beginnen wordt er samengewerkt in de zogenoemde triple helix: (semi)overheden werken samen met bedrijven, universiteiten en hogescholen. Daarnaast wordt samengewerkt over verschillende schakels heen van de infra onderhoudsketen: asset owners, service providers en overheden. Innovaties worden voor de gehele infrasector toegepast in de deelclusters: water, wegen en rail. Tot slot werkt CAMINO als Smart Industry Fieldlab op zichzelf weer samen met de circa 15 andere Smart Industry Fieldlabs in Nederland. Fieldlab CAMINO is sinds november 2017 volwaardig Smart Industry gecertificeerd.

Smart Industry

CAMINO focus

Living labs CAMINO

De lopende projecten zijn:

Proeftuin Zeelandbrug
De Zeelandbrug is 55 jaar oud. Om nog tientallen jaren veilig gebruik te kunnen maken van de brug, is onderhoud van belang. Dit mag uiteraard zo min mogelijk ten koste gaan van de beschikbaarheid van de brug en Zeelandbrug tevredenheid van de gebruikers. Daarom zijn Istimewa Elektro, HZ University of Applied Sciences, Provincie Zeeland en World Class Maintenance begonnen met een proeftuin met als doel om het onderhoud aan de brug slimmer en efficiënter te plannen, met als stip op de horizon 100% voorspelbaar onderhoud.

• Rijkswaterstaat implementatietest West-Nederland-Noord (WNN)

Rijkswaterstaat gelooft in voorspelbaar onderhoud. Zij zien dit als een integraal onderdeel van datagedreven asset management. Hiervoor hebben in het verleden meerdere proeftuinen gelopen (zoals bijv Proeftuin Sluis Eefde). Inmiddels is Rijkswaterstaat aan het toetsen wat zij organisatorisch en ook juridisch moet inrichten om voorspelbaar onderhoud breder uit te rollen. Hiervoor is één centrale proeftuin gestart, namelijk in de regio WNN. De proeftuin vindt plaats op het gemaal IJmuiden en de nabijgelegen Oranjesluizen. Uitkomsten van deze proeftuin zullen de basis zijn voor besluitvorming richting verdere technische, contractuele en organisatorische uitrol.

• Salland-Twentetunnel

De focus van Rijkswaterstaat rondom voorspelbaar onderhoud heeft tot nu toe gelegen op het natte areaal. Maar Rijkswaterstaat heeft natuurlijk meerdere typen assets, zoals bijvoorbeeld tunnels. Op dit moment wordt met meerdere partijen verkend om ook hierop een proeftuin te starten. Binnen CAMINO valt dit mogelijk in een bredere beweging rondom standaardisering en uniformering van datagedreven asset management rondom tunnels.

• Programma voorspelbaar onderhoud RET

RET is in Rotterdam en omgeving verantwoordelijk voor het beheer en onderhoud van zowel rijdende assets (tram, metro en bus) als vaste infra (rails, tunnels, bovenleiding, etc). Zij gelooft in digitaal asset management en de waarde van voorspelbaar onderhoud. Hiervoor heeft RET een programma opgestart met als doel om het meest efficiënte en effectieve beheer en onderhoud op haar assets toe te passen, door datagedreven te werken. Zij richt zich hierbij op het opstellen van use cases en het opstarten van experimenten hieromtrent.

• Brede kennis railmonitoring

Railinfra is een specifiek domein binnen de algehele infrastructuur. Belangrijkste assets zijn de rails, wissels, energievoorziening, stations, etc. Binnen CAMINO delen meerdere railinfra asset owners periodiek hun inzichten over verschillende proeftuinen en experimenten met datagedreven innovaties rondom railinfra. Denk hierbij aan activiteiten van ProRail bij het havengebied Moerdijk, experimenten op Chemelot in Zuid-Limburg en experimenten vanuit RET op haar infra in Rotterdam.

• De Slimme Vecht

Datagedreven werken kent natuurlijk meer toepassingen dan enkel asset management. Proeftuin De Slimme Vecht gaat over de inzet van digitale innovaties rondom de handhaving en veiligheid op en rond rivier De Vecht in Overijssel.
Voor Waterschap Vechtstromen is deze proeftuin een nieuwe vorm om ervaring op te doen op het gebied van digitalisering en datagedreven werken. Het project wordt gesteund vanuit de innovatieraad en met meerdere marktpartijen en kennisinstellingen worden diverse innovaties parallel aan elkaar getest. Denk hierbij bijvoorbeeld aan het verbeteren van de digitale informatievoorziening, maar ook aan detectie van vaartuigen of andere activiteiten op en rond het water, bijvoorbeeld in het beschermde natuurgebied waar de Vecht doorheen stroomt.

• Standaardisering & uniformering digitaal infra ecosysteem

Voorspelbaar onderhoud begon een aantal jaren geleden als een innovatief concept. Inmiddels hebben we in diverse proeftuinen veel ervaring opgedaan over de mogelijkheden en moeilijkheden bij de toepassing en/of uitvoering ervan. Natuurlijk is er nog veel te leren, maar steeds meer kijken partijen naar uitrol en hiervoor benodigde organisatorische inrichting. Hierbij wordt gedacht aan het vormgeven van een digitaal infra ecosysteem, waarin sectorbreed niet alleen kennis, maar ook concrete data kan en zal worden gedeeld. Belangrijk hiervoor is dat niet enkel technische afspraken worden gemaakt, maar ook afspraken over definities en standaarden. CAMINO-breed is dit één van de ambities voor 2022, welke direct wordt bestuurd vanuit de landelijke stuurgroep. De focus hierbij in beginsel zal liggen op de toepassing en inrichting van een digitaal ecosysteem rondom tunnels.

• Machine learning proeftuin

Machine learning is één van de toepassingsvormen van artificial intelligence. Door de inzet van – vaak zelflerende – mechanismen kunnen voorspellingen worden gedaan, maar ook optimalisaties in bijvoorbeeld de aansturing van onderdelen. In deze proeftuin hebben 3 waterschappen de handen ineen geslagen om kennis te delen maar ook concrete stappen te zetten rondom de inzet en verdere ontwikkeling van machine learning in haar activiteiten. Primaire focus hierbij ligt op de toepassing van machine learning op de aansturing en het onderhoud van pompgemalen. Dit kunnen zowel droog als nat opgestelde pompgemalen zijn, alsook rioolgemalen of oppervlaktegemalen.

• Sewer Measuring Tool

Bij riool denken we vaak aan publieke rioolstelsels. Er zijn echter ook industriële rioolstelsels. Deze vervoeren vaak gevaarlijke stoffen af naar opslag en/of zuivering. De eisen aan industriële riolen zijn vaak heel anders dan aan publieke riolen.
Sitech (de beheerder van Chemelot Industrial Park) werkt aan diverse experimenten, met als doel meer realtime zicht te krijgen op de actuele conditie van het door haar beheerde rioolstelsel. Een voorbeeld hiervan is de Sewer Measuring Tool.

Inmiddels zijn de volgende projecten afgerond:

• SMART SCIT
Sitech Services, Gemeente Enschede, DEMCON, Acquaint en Roelofs Groep werkten samen aan de ontwikkeling van SMART SCIT (Smart Sewer Condition Inspection Tool). De ambitie was om huidige conditie van rioolbuizen, zowel openbaar als industrieel, beter en slimmer te monitoren. De huidige inspectie-oplossingen bleken niet toereikend te zijn.

Proeftuin Sluis Eefde
Rijkswaterstaat, Mobilis, Croonwolter&dros, ifm, EnerGQ, C-Cube, KE-works en Universiteit Twente hebben samengewerkt in dit project. De doel was om nieuwe manieren van conditiemonitoring en Smart Maintenance te ontwikkelen. Het project was tevens onderdeel van het interne programma bij Rijkswaterstaat (Vitale Assets) rondom Smart Maintenance.

• Proeftuin Stuw de Haandrik
Waterschap Vechtstromen, IV-Infra, Kade-Inspectie, StabiAlert, VAN HETEREN, Saxion Hogeschool en Universiteit Twente werkten aan dit project. Het doel van het project was het ontwikkelen van een “slimme Stuw” welke (semi-)automatisch zicht geeft op de actuele conditie, deze met behulp van algoritmen analyseert en op basis daarvan automatisch komt met verbeteringsvoorstellen rondom de constructie of het benodigde onderhoud. De ambitie was om object specifieke kenmerken van Stuw de Haandrik in beeld te brengen om de implementatie van Smart Maintenance mogelijk te maken.

• De pratende brug
Betrokken asset-owner bij dit project was Provincie Overijssel. De ambitie was tweeledig: (1) automatische detectie om veilige bediening van beweegbare bruggen mogelijk te maken en (2) slimme manier van conditiemonitoren ontwikkelen om de implementatie van Smart Maintenance mogelijk te maken.

Proeftuin CAMINO Rail: omgezet naar permanente samenwerking.
NS Techniek en ProRail hebben een proeftuin geïnitieerd voor het testen en toepassen van nieuwe of vernieuwende technieken teneinde meer zicht te krijgen op de conditie van de rollende én vaste rail-infra, inclusief haar directe omgeving. Deelnemers brengen kennis en ervaring in op het gebied van onderhoud, monitoring en beheer van railsystemen en kunstwerken, meet- en analyse technieken en data-architectuur en dataopslag. De deelnemers voeren het project gezamenlijk uit.

• ISM
Rijkswaterstaat, Deltares, Copernicos Groep en World Class Maintenance streefden ernaar met het project ISM (Implementatie Smart Maintenance) om een systeem dynamisch model te creëren welke bruikbaar is voor te maken keuzes bij de implementatie van Smart Maintenance. Focus hierbij op sociale innovatie, ofwel: alle relevante factoren anders dan techniek. Denk hierbij aan zaken als contracten, organisatie-inrichting, borgen van juiste besluitvorming, samenwerkingsverbanden etc.

Zelflerend Riool Almelo (RTC)
Gemeente Almelo, Waterschap Vechtstromen, Benchmark Electronics, Nelen & Schuurmans, Inter Act en Deltares ontwikkelen samen een slimmer riool. De ambitie is om mogelijkheden van Machine Learning in te zetten met als doel het Riool Totaal Concept (RTC) te optimaliseren op (1) energieverbruik en CO2-reductie, (2) optimalisatie waterstromen (voorkomen overstorten en ‘water op straat’) en (3) conditiemonitoring / Smart Maintenance.

Deelnemers projecten

Projectpartners CAMINO

Meedoen?

Deelprojecten zijn actief in de uitvoeringsfase en/of gekoppeld aan een lopend onderzoekstraject. Wil je meer weten over bijdragen of aansluiten bij Fieldlab CAMINO? Meer informatie via projectleider Ruben Ogink.

Nieuws

Events

Ruben Ogink
Contactpersoon:

Ruben Ogink
+31 6 41490456
Heeft u een vraag?

Projectpartners

Equans Kennispark Twente Oost NL Sitech SPIE Waterschap Vechtstromen World Class Maintenance

Meer projectinformatie 

Kennis & lobby