Datadriven planering – så löser du kronisk underhållsskuld

Det är dags att omvärdera vår syn på fastighetsunderhåll. ”Vi tar det senare”-inställningen, som länge rått, leder till ökade akuta och eftersatta underhållsbehov. Tänk inte kortsiktigt utan ha ögonen på långsiktiga underhålls- och renoveringsbehov.

För effektiv resursplanering är en långsiktig plan avgörande. Den måste vara detaljerad och flexibel för att förbli relevant. Alltför grova och förenklade långtidsplaner riskerar att bli föråldrade eller irrelevanta, och därmed förlorar de sitt värde. Det är alltså inte bara en fråga om att ha en plan, utan att ha en som är tillräckligt robust och dynamisk för att möta de förändrade behoven, särskilt med tanke på de nya energi- och klimatmålen.

Brist på handlingsbar data och dess konsekvenser
Ofta finns en avvikelse mellan byggnadens faktiska skick och de planerade underhållsåtgärderna, vilket ytterligare förstärks av branschens tillvägagångssätt. Länge har vi nöjt oss med ’one size fits all’-lösningar och reaktiva metoder, som inte beaktar aktuell information om komponenternas faktiska skick. Denna brist på anpassning leder till ineffektiva underhållsplaner som inte speglar de individuella behoven och förhållandena i varje fastighet.

En av de grundläggande orsakerna till nuvarande problem är att skickdata ofta inte systematiskt dokumenterade eller handlingsbara. Detta leder till olika utmaningar, såsom:

  • att systematiskt utvärdera effekten av förändrade skick och uppdatera underhållsplanen följaktligen.

  • att konsekvent bedöma följder av att justera åtgärder i planen, för att undvika ökade skaderisker och kostnader.

  • att automatiskt identifiera underhållsskulder och markera åtgärder som behöver vidtas.

Dessa nuvarande manuella processer, från skickbedömning till underhållsplanering, är inte bara tidskrävande utan också felbenägna. För att övergå till en mer effektiv och datadriven strategi, måste vi omvärdera och förbättra vår strategi för underhållsplanering.

Datadriven underhållsplanering
Genom att implementera en skräddarsydd och datadriven underhållsplan kan vi säkerställa att planerna inte bara återspeglar varje byggnads unika behov, utan också är dynamiska nog för att undvika att bli föråldrade. Detta ökar chansen att de kontinuerligt följs upp.

En datadriven underhållsstrategi innebär systematisk dokumentation och analys av data för att göra den handlingsbar. Det kräver en modell som kan använda denna data. Inte bara för att skapa planer, utan även för att kontinuerligt koppla samman skick med underhållsplanen. På så sätt hålls planerna dynamiskt uppdaterade och relevanta. Denna teknologi möjliggör automatiska uppdateringar av både planer och skickdata. Det sparar inte bara tid utan optimerar också planerna för att minimera kostnader och säkerställer att underhållsåtgärderna är effektiva och anpassade till de faktiska behoven.

3 grundpelare för datadriven underhållsstrategi
För att effektivt genomföra en datadriven underhållsstrategi för fastigheter, bör följande tre grundpelare beaktas:

  • Standardiserad besiktningsdata och systematisk dokumentation:
    Säkerställ att all relevant information är tillgänglig och jämförbar över tid.

  • Analyskapacitet som integrerar skick-, kostnads- och energidata:
    För en helhetsbild av byggnadens behov, använd ett verktyg som analyserar flera datatyper – som skick, kostnader och energianvändning – inom ramen för livscykelperspektivet.

  • Dynamisk uppdatering och uppföljning:
    Implementera system som automatiskt uppdaterar underhållsplaner baserat på förändringar i skick och andra relevanta data, för att alltid hålla planen aktuell.

För en effektiv tillämpning av datadriven underhållsplanering är det viktigt att välja ett verktyg som är specifikt utformat för detta ändamål. Att göra det innebär att dra nytta av aktuell och relevant data för att fatta beslut som inte bara är mer informerade utan också mer kostnadseffektiva.

Artikeln var först publicerad på Forvaltarforum.se

Dela:

LinkedIn
Twitter
Facebook
Email

Fler intressanta bloggartiklar: