La mission
ProRail a récemment introduit des contrats de performance pour ses entrepreneurs de maintenance. ProRail a l’ambition de mettre à jour toutes les données sur les actifs d’une région avant un nouvel appel d’offres. A cette fin, des projets d’amélioration des données ont été réalisés. Ces projets devaient recueillir et enrichir tellement de données qu’il était presque impossible d’obtenir à temps la qualité souhaitée des données. Il a donc été demandé à Mainnovation de formuler des recommandations, sur la base d’une recherche sur l’utilité et la nécessité des besoins actuels en données pour les processus autour de la gestion des actifs et l’externalisation au sein de ProRail ainsi que les processus opérationnels utilisées par les entrepreneurs de maintenance.
L’approche
Grâce à l’analyse des données, aux interviews et aux ateliers avec l’équipe de management, Mainnovation a mis en place les bases d’un plan visant à améliorer la qualité des données. L’analyse du problème basée sur VDMXL a donné un aperçu clair du rôle actif de ProRail en tant que gestionnaire et superviseur dans la chaîne de Maintenance & Asset Management. Ce « rôle actif dans la chaîne » fait de ProRail un point central pour les données sur les actifs entre les entrepreneurs et les gouvernements. Il en résulte un besoin très important en données et la conclusion correspondante que les besoins actuels en données ne sont pas exagérément importants. L’analyse des Best Pracices des gestionnaires de l’infrastructure montre que dans l’avenir l’enrichissement des données sur les actifs devrait être lié aux travaux réguliers sur les actifs.
La valeur ajoutée de Mainnovation
Une analyse approfondie des problèmes et l’idée que l’amélioration de la qualité des données exige un effort conjoint durable de ProRail et de ses sous-traitants. Ce n’est pas sans résultat, des données de bonne qualité devraient améliorer de 5 à 10 % l’efficacité des processus externalisés. Sur la base d’une commande annuelle totale de 1,6 milliard d’euros pour la construction et la maintenance, c’est certainement significatif !
Des données de bonne qualité devraient améliorer de 5 à 10 % l’efficacité des processus externalisées.
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