Dataopwerkingsprojecten 'zichtbaar' onder controle

Transcriptie

1 Dataopwerkingsprojecten 'zichtbaar' onder controle Visualisatie ten behoeve van projectaanpak en datakwaliteit Maurice Willemsen en Joery Korobejnik Spatial Eye en Enexis Asset Management

2 Wie zijn wij Joery Korobejnik: Datamanagement en inhoudelijke kennis van elektrotechniek Maurice Willemsen: Kartografie en kennis van spatial analyse Dataopwerkingsprojecten 'zichtbaar' onder controle 2

3 1 jaar geleden zijn we gevraagd om een voorstudie uit te voeren naar het vectoriseren van alle Gas en Elektriciteit (huis)aansluitingen van Enexis Visie van Enexis is om alle assets van station tot aansluiting eenduidig in het GIS systeem GEN te registreren. M.b.t. de huisaansluitingen was het aanvankelijke idee om alleen de schetsen te vectoriseren. 3

4 Drijfveren voor Dataopwerking Nma: Stelling Energiekamer: De beheerders van netwerken moeten een efficiënte bedrijfsvoering hebben en er moet ruimte voor investeringen en innovatie zijn. Als dit wordt bereikt zijn netbeheerders in staat om belangrijke ontwikkelingen in de markt en duurzame energie te ondersteunen. Kennisborging: In verband met vergrijzing van personeel neemt de parate kennis van de infrastructuur af. Gegevens moeten eenduidig en volledig vastgelegd worden. Vroeger kon de missende informatie aangevuld worden met lokale kennis. Aansluiten bij moderne ontwikkelingen: SCADA, CIM, uitwisseling gegevens, WION, uitkeren van vergoedingen etc. Algehele verwachting dat data volledig en uitgetekend en kwalitatief goed in de registratie is opgeslagen.

5 Eerste stappen op zoek naar concepten en perceptie Interviewen van monteurs, tekenaars en asset engineers met als doel om achter te komen hoe de data geregistreerd wordt en welke percepties er zijn over de kwaliteit, volledigheid en bruikbaarheid van de bestaande aansluitgegevens. Is het glas half vol of half leeg 5

6 Percepties Beeld van de huidige registratie Monteur Tekenaar Asset Engineer Schetsen zijn goed, maar verscheidenheid maakt het werk lastig. Verschillende registratiewijzen, geen tekenafspraken. Duidelijke scheiding tussen alfanumerieke data en geometrische gegevens. Informatie uit de schetsen is niet toegankelijk voor analyse en beleid. Uniforme registratie is noodzakelijk. Men had alternatieve registraties om aan bruikbare gegevens te komen. Alle drie hechten aan de betrouwbaarheid van de informatie op de schetsen. Verwachting m.b.t. de registratie Monteur Tekenaar Asset Engineer Het is voldoende om geografische informatie en materiaal informatie vast te leggen op de beheerkaart. Aansluiting moet terug te vinden zijn. Uniforme tekenafspraken, leesbare beheerkaart en volledige registratie (alles moet kloppen) Volledige gevulde database zowel geometrisch en alfanumeriek ter ondersteuning van analyses en het maken van plannen en beleid 6

7 Percepties bij de data Monteur Tekenaar Asset Engineer Materiaalkaart Beheerkaart Monteur Tekenaar Asset Engineer 7

8 Operationaliseren van de verkregen informatie Kennis en beschrijvingen van specialisten omgezet naar Aansluiting Modellen Voorbeelden van Modellen: Specifieke werkinstructie voor ieder model A. Aansluitingen die d.m.v. parameters (afstanden) vastgelegd zijn; B. Aansluitingen die alleen op gescande schetsen geregistreerd zijn; C. Deels uitgetekende aansluitingen met alfanumerieke kenmerken; D. Aansluitingen met een schets en alfanumerieke informatie in GIS E. Uitgetekende aansluitingen die niet gekoppeld zijn aan bijbehorende alfanumerieke gegevens F. Aansluitingen die behoren tot hoogbouw G. Aansluitingen met alleen alfanumerieke kenmerken H. Volledig en correct opgevoerde aansluiting zonder schets 8

9 Resultaten in tabel Een lijst met 200 gemeentes. Voor iedere gemeente het aantal aansluitingen van ieder model Lastig om patronen te herkennen en om een aanpak te formuleren Wanneer je verdwaald bent in data, gebruik een kaart. 9

10 Visualisatie van de modellen Bereken per gemeente het aantal aansluitingen per model Aggregatie Ieder puntje is een gas aansluiting 10 Door te classificeren (naar modellen) en geografisch te visualiseren zie je dat wijken en buurten redelijk uniforme modellen hebben

11 Laagspanningsaansluitingen op de kaart De kaart geeft een goed beeld van de spreiding van de aansluiting en het voorkomen van modellen. Je herkent de oude bedrijven en districten Grote steden zeer divers Duidelijk verschil tussen Noord en Zuid

12 Aandachtsgebieden Gas Heerlen Gas zeer divers, rest van Limburg grotendeels gevectoriseerd Friesland is al gevectoriseerd, data bijwerken. In Groningen en Drenthe veel geparameteriseerde schetsen Brabant uniform, overal schetsen, niet overal gas aansluitingen. Tilburg wijkt af

13 Pilots om verwerkingstijden te verkrijgen Per model hebben we handelingsactiviteiten vastgesteld en de gemiddelde verwerkingstijden bepaald op basis van pilots met tekenaars. Deze informatie is toegevoegd aan de modellen. Conclusies: Grote diversiteit in verwerkingstijden per model Meeste tijd zit in de interpretatie van schetsen en de beheerkaart. Het systeem is zodanig geautomatiseerd dat technische verwerking relatief gezien bijna geen tijd kost. 13

14 Verwerkingsduur per gemeente Omdat we het precies aantal modellen weten en de verwerkingstijden Kunnen we per gemeente de verwerkingstijd berekenen. Details van een gemeente Van iedere gemeente weten we nu het aantal modellen en de totale verwerkingstijd (per model per discipline)

15 Batchplanning maken Door met batches te werken kan er enerzijds tegelijkertijd met de regio gewerkt worden en anderzijds heb je deelleveringen die afzonderlijk gecontroleerd en geaccepteerd kunnen worden. Uitgangspunten batchvorming: Een batch bestaat uit 1 of meerdere gemeentes Historische bedrijfsgrenzen/regio s/districten Uniforme batch grootte op basis van verwerkingstijden per gemeente 15

16 Batchplanning Voor iedere gemeente geef je in Excel aan tot welke batch het behoort Selecteer een batch en zie meteen het aantal modellen en de totale verwerkingsduur

17 Data gebruiken in context Communicatie batchplanning zonder geografische context is erg moeilijk voor medewerkers Batch 3 Noord en batch C Zuid worden tegelijk uitgevoerd De gemeentes in Batch 3, Twente zonder Enschede 17

18 Kracht van deze modelmatige en geografische aanpak Perceptie valideren: In regio Limburg was de perceptie dat alle aansluitingen op dezelfde wijze waren geregistreerd. Uit de modellen bleek dat het uiterste Noorden meer lijkt op Brabant. Data is direct zichtbaar en interactief Project wordt voorspelbaar en kan eenvoudig gestuurd worden op parameters (modellen = handelingen, verwerkingstijden) en goed inzicht in de voortgang 18

19 Visueel denken t.b.v. kwaliteit Door technologische invloeden zijn mensen meer visueel gaan denken. Door de informatie visueel te maken worden relaties, spreidingen en patronen zichtbaar. Kaart helpt om nieuwe interpretaties te doen vanuit een ander perspectief Ruwe data is eerlijk maar moeilijk communiceerbaar. Visuele data is gevormd door interpretaties en is makkelijk communiceerbaar (geen vertaling meer nodig) Toon Resultaat Kijk naar de kaart Zie patronen/relaties Denk Oplossing/strategie 19

20 Kwaliteit? We voeren dataopwerkingsprojecten uit om de datakwaliteit te verbeteren. Een goede kwantitatieve, modelmatige en geografische aanpak bevordert de kwaliteit: Je weet wat je moet doen Je weet hoeveel en hoelang Waar je wat kunt verwachten Afwijkingen direct detecteerbaar Project voorspelbaar en planbaar voor Indiase partij

21 Dataopwerkingsprojecten 'zichtbaar' onder controle Veni Besef gekomen om datakwaliteit te verbeteren Vidi Problematiek gevisualiseerd Vici Dataproject onder controle