Niets is zo frustrerend als een kapotte koeling, een haperende snijmachine of een deur die niet meer opent. Data-analyse maakt het mogelijk om deze en andere storingen te voorspellen én te voorkomen. Servicemanagers Kees Prins en Arno Overeem: “Hollander Techniek is hard op weg naar een storingsvrije winkel.”

Hollander Techniek verzorgt sinds jaar en dag het onderhoud van gebouwgebonden installaties in honderden supermarkten en andere winkels in Nederland en België. Dat betreft de elektrotechnische en werktuigbouwkundige installaties, maar ook toegangssystemen, alarmsystemen, bewakingscamera’s en telefonie. “Maar inmiddels doen we veel meer dan dat”, vertelt Arno Overeem, servicemanager bij Hollander Techniek. “Wij treden op als serviceprovider voor de volledige winkel. Dat betekent dat we met hulp van partners ook het onderhoud organiseren van het gebouw, van koelsystemen en van andere apparatuur zoals ovens en flessenautomaten. Via ons serviceportaal kunnen winkels elke storing melden. Wij regelen dat de juiste onderhoudspartner de storing oppakt en afhandelt. De status daarvan kunnen retailers en winkels volgen via het serviceportaal.

Predictive maintenance
Als serviceprovider denkt Hollander Techniek mee met retailers over verbetering van het onderhoud. Het serviceportaal verschaft een schat aan data over de storingen per winkel en per asset en de prestaties van de onderhoudspartners. Maar Hollander Techniek gaat veel verder. Het bedrijf verzamelt en analyseert data om storingen te voorspellen en daarmee te voorkomen. Die data zijn afkomstig van sensors en systemen die onderdeel zijn van het Internet of Things. Kees Prins, servicemanager retail bij Hollander Techniek, legt dit idee van ‘predictive maintenance’ uit. “Als een wc-borstel ons vertelt wanneer tachtig procent van de haren zijn afgesleten, weten wij dat we die moeten vervangen.”

Een wc-borstel met een sensor die de lengte van de haren meet en doorgeeft, is wellicht overdreven. Maar voor veel andere assets is dit eigenlijk al dagelijkse praktijk. Denk aan een koeling die de temperatuur en het energieverbruik meet of een toegangssysteem die telt hoe vaak een deur opent en weer sluit. Hollander Techniek weet na hoeveel keer openen en sluiten bepaalde onderdelen aan vervanging toe zijn. “En als een asset geen sensor heeft die de slijtage meet, maken we op basis van de verkoopcijfers of andere databronnen toch een goede inschatting van het gebruik”, aldus Prins.

“Als we zien dat een servicemonteur in de buurt komt, plannen we meteen een onderhoudsbeurt in”

Lagere onderhoudskosten
Met predictive maintenance zetten retailers een grote stap op weg naar een storingsvrije winkel, stelt Overeem. “De data van het Internet of Things verrijken we met andere data uit interne en externe bronnen. Denk aan klimatologische, geografische en demografische data. Vervolgens zetten we machine learning in. Daarmee kunnen we voorspellen dat een klimaatsysteem in Zandvoort door invloed van de zoute zee eerder in storing schiet dan een identiek systeem in Enschede”, vertelt Overeem. Het aantal storingen in een winkel is van veel factoren afhankelijk. In welke wijk staat de winkel? Hoe druk is het? Werken er voornamelijk vaste medewerkers of ook vakkenvullers van vijftien? Al die informatie gebruikt Hollander Techniek om op het juiste moment een preventieve onderhoudsbeurt te plannen. “Daarmee voorkomen we niet alleen storingen, maar verlagen we ook de onderhoudskosten. Als we zien dat een servicemonteur in de buurt komt, plannen we meteen een onderhoudsbeurt in. Dat scheelt ook nog eens in CO2-uitstoot.”