In de tijd vóór corona zorgde de NS er dagelijks ervoor dat 1,2 miljoen treinreizigers op hun plek van bestemming arriveerden. Sinds een paar jaar werkt het vervoersbedrijf hard om data te verzamelen, analyseren en gebruiken om zowel de klantervaring als de interne processen te verbeteren.
Martijn Scheele werkte tot 1 oktober 2020 bij de NS en heeft er als Hoofd Data en Analytics voor gezorgd dat de NS voor het eerst in zijn historie een datastrategie heeft vastgesteld . “Daar ben ik wel trots op”, glimlacht hij. De NS heeft 150 verschillende databronnen die momenteel worden samengebracht in de Azurecloud van Microsoft. Dat project startte in 2017 en werd ACE genoemd: Adoptie Cloud Ecosysteem. “De belangrijkste bronnen zijn inmiddels opgewerkt en beschikbaar vanuit de cloud”, zegt Scheele. De grootste uitdaging ligt nu in de verandering van de mindset van medewerkers, legt hij uit. “Onderhoudsmonteurs werken al jaren aan de hand van een onderhoudsboekje. Wij van IT werken op basis van data die we uit verschillende sensoren binnenkrijgen. Wanneer we tegen een monteur zeggen dat een bepaald treinstel nú in onderhoud moet, is het soms lastig hem daarvan te overtuigen. Hij werkt immers al jaren op een andere manier.”
Tweeledig gebruik van sensordata
Op basis van data uit treinstellen kan NS inmiddels veel operationele processen en de dienstverlening aan klanten optimaliseren. Zo is het Nederlandse spoornet uitgerust met zogenaamde ‘Gotcha’-sensoren. Deze sensoren meten de belasting van de wielen van de trein. Een maintenance development engineer bij NS Techniek licht dit toe in een NS-video: “Ieder treinstel heeft een tag waaraan we kunnen herkennen welk treinstel het is. Wanneer zo’n treinstel over een Gotcha-meetstation rijdt, buigen de rails door en daarmee kunnen we bepalen wat het gewicht is van ieder wiel van de trein. Het systeem is al jaren in gebruik om slijtageplaatsen op de wielen te meten. Het blijkt nu dat we dit systeem ook heel goed kunnen gebruiken om te bekijken of het gewicht in de trein wel netjes verdeeld is over al die wielen. Als die verdeling niet optimaal is, is het risico op ontsporing groter.” Eerder was het ook al mogelijk om dit te meten, maar dat was een tijdrovende en complexe klus op een speciale weegschaal. Nu kan het dus continu door het hele land op ieder moment automatisch worden gemeten.
Belangrijke kostenbesparingen
Scheele wijst op een andere dienst die met behulp van zijn afdeling is ontwikkeld: de NS Zitplaatsvinder. “Iedereen die met de trein reist, wil graag zitten, dus voor ons is het een continue puzzel om de juiste hoeveelheid rijtuigen op een traject beschikbaar te stellen.” KPMG becijferde dat een optimale bezetting van zitplaatsen de NS omgerekend vele miljoenen aan economische waarde oplevert. Bovendien zorgt de juiste informatie ervoor dat NS niet meer treinen in reserve houdt dan strikt noodzakelijk. “De besparing die we daar konden realiseren, liep in de tientallen miljoenen.” Maar belangrijker nog is de klantervaring, een van de pijlers van NS. Door data uit de treinen te combineren met ‘passenger movement’ op het perron en spitsstatistieken kan de vervoerder reizigers evenredig over treinstellen verdelen. “Binnen de NS-reisapp hebben we een feature gebouwd waarbij de reiziger al voordat de trein het station binnenrijdt, kan zien welke rijtuigen vol zitten en waar nog plek is. Dit kunnen we met behulp van die Gotcha-data real-time laten zien. Zo kan een reiziger op het juiste punt op het perron gaan staan, om zo een zitplaats te bemachtigen. Wanneer het extreem druk is, kan NS op basis van die data bovendien extra treinstellen inzetten. Alles om de reis voor de klant zo optimaal mogelijk te laten verlopen.”
Juiste informatie op het juiste moment
NS is vastbesloten om de komende jaren steeds meer gebruik te gaan maken van data om zo verdere verbeteringen van processen en kostenreductie te realiseren. Zo moet de nadruk de komende tijd gaan liggen op de 400 stations die Nederland telt. Scheele: “Wanneer we bijvoorbeeld GIS-data kunnen combineren met historische onderhoudsdata en real-time beelden van bijvoorbeeld een drone die rond de stations vliegt, denk ik dat je veel beter kunt voorspellen wanneer je onderhoud moet plegen aan stations. Wanneer je die predictive maintenance beter kunt doen, kunnen we als organisatie vele miljoenen besparen.” Als drijvende kracht achter Advanced Analytics, die hij bij NS introduceerde, wenst Scheeles dat informatie straks dusdanig beschikbaar is dat er altijd goede beslissingen worden genomen door het bedrijf of de reiziger. “Dat betekent dat we als organisatie een hele soepele dienstverlening realiseren, waarbij de reizigers geen notie hebben van wat er allemaal op de achtergrond gebeurt. En als reiziger wil ik dat, wanneer het dan toch een keer mis dreigt te gaan, ik direct de meest up to date informatie krijg om mijn reis te volbrengen. Ook als dat níet met de NS is. Die informatie op het juiste moment bij de reiziger krijgen, is cruciaal.”
Data moet in DNA gaan zitten
De grootste uitdaging is het bewerkstelligen van een solide datacultuur binnen het hele bedrijf. Scheele werkt met 175 mensen binnen de afdeling Data & Analytics, die jaarlijks met minimaal twintig collega’s groeit. “We zijn een van de weinige afdelingen binnen NS die het volledige bedrijf bedienen. Maar we moeten meer vertrouwen kweken in alle gelederen van het bedrijf om effectief met data aan de slag te gaan. Die data-integratie-first gedachte moet in het DNA van de hele organisatie gaan zitten.” Een andere uitdaging is het goed ontsluiten van data. Daarvoor zette Scheele een apart programma op, naast ACE. “Dat heb ik heel plat ‘Bronnen Zet De Data Klaar’ genoemd”, grijnst hij. “Dat zegt precies waar het om gaat. Dit is de smeerolie om al die bronnen bij elkaar te krijgen en waarmee ik die cultuuromslag wil faciliteren.”
Uiteindelijk moet al die data bijdragen aan het kerndoel van NS: het verzorgen van een comfortabele reis in een schone trein met voldoende zitplaatsen met een dienstregeling waarbij treinen op tijd rijden tussen de beste stations ter wereld.