In de bouw wordt met dunne marges gewerkt. Een kleine fout leidt al snel tot grote vertragingen en kostenoverschrijdingen. Vaak ligt de crux in de kwaliteit van data, iets wat vaak onderschat wordt.

Elke fase van een bouwproject genereert data:van ontwerp en planning tot uitvoering en oplevering. Je hebt echter pas wat aan die data als ze nauwkeurig, consistent en toegankelijk is. Goede data zorgt voor efficiënte besluitvorming, strakke coördinatie en zekerheid.

De gevolgen van slecht databeheer

Helaas heeft de bouwsector te maken met structurele dataproblemen:

• Versnipperde informatie: Data is verspreid over losse systemen of zelfs op papier.
• Verouderde en inconsistente data: Geen duidelijke standaarden en de bijbehorende misverstanden.  
• Gebrek aan standaardisatie: Verschillende partijen gebruiken hun eigen termen en formats.
• Achterblijvende digitalisering: Veel bedrijven gebruiken nog geen geavanceerde data-analyse en AI.
• Hoge risico's: Factoren zoals weersomstandigheden en materiaaltekorten vragen om realtime data-inzicht.

Slecht databeheer leidt tot herwerk, hogere kosten en vertragingen. Dit is niet alleen inefficiënt en frustrerend, maar leidt ook tot serieuze (financiële) risico’s.

Hoe los je dit op?

Het is verleidelijk om direct complexe technologieën als IoT en AI in te zetten om je databeheer te moderniseren. Wij raden aan om eerst een stap terug te nemen en te beginnen bij de basis. Hier zijn drie concrete stappen die direct je databeheer verbeteren:

Stap 1: Bepaal welke informatie je nodig hebt

• Maak een lijst met essentiële data, zoals materiaalspecificaties en veiligheidsvoorschriften.
• Wees exact in je eisen: bijvoorbeeld brandwerendheid: 60 minuten.
• Betrek alle betrokken discplines, zodat iedereen op één lijn zit.

Stap 2: Standaardiseer termen en formats

• Gebruik uniforme termen. Noem een parameter bijvoorbeeld altijd FireRating en bepaal of dit een tekst- of numerieke waarde is.
• Leg alle afspraken vast in een toegankelijk document.

‍

Stap 3: Centraliseer het delen van data  

• Gebruik een gedeelde cloudomgeving of projectmanagementtool waar de meest actuele informatie altijd beschikbaar is.
• Zorg dat alle betrokkenen toegang hebben tot de juiste versies van documenten.

‍

Praktijkvoorbeeld: beheer van brandwerendheidsdata

Stel, bij een bouwproject moeten bepaalde muren een brandwerendheid van 60 minuten hebben. Hoe ga je te werk?

• Stap 1: Definieer de eis en markeer de relevante muren op de bouwplannen.
• Stap 2: Gebruik een vaste term (FireRating) en vul deze consistent in.  
• Stap 3: Maak een centrale map waarin iedereen altijd de meest actuele data kan vinden.

Met deze aanpak voorkom je misverstanden, bespaar je tijd en zorg je voor een veilig en kwalitatief hoogwaardig project.

‍

BIM Basis ILS: Een slimme oplossing

Een handig hulpmiddel voor gestandaardiseerd databeheer is de BIM Basis Informatieleveringsspecificatie (ILS). Dit biedt een framework voor:  

• Standaardisatie: Uniforme formats en structuren voor data-uitwisseling.
• Duidelijkheid: Helder gedefinieerde informatie-eisen.
• Interoperabiliteit: Data uit verschillende bronnen integreren in één model.
• Efficiënte overdrachten: Betere samenwerking tussen projectfases en teams.

Door deze richtlijnen te volgen, zorg je vooreen soepele datastroom gedurende het hele project.

‍

Conclusie: houd het simpel en effectief

Goed databeheer hoeft niet ingewikkeld te zijn. Sterker nog, hoe simpeler het systeem, hoe makkelijker correct te gebruiken. Innovatieve IoT- en AI-oplossingen lijken aantrekkelijk, maar BIMBasis ILS en het hanteren van enkele simpele richtlijnen zijn meestal genoeg om je op weg te helpen naar een succesvol project. Nog één keer de richtlijnen:

1. Bepaal welke informatie je nodig hebt.
2. Zorg voor een centrale en toegankelijke data-opslag.
3. Standaardiseer terminologie en formats

Met deze aanpak verbeter je de samenwerking en minimaliseer je fouten. Tools als BIM Basis ILS helpen hierbij, maar het belangrijkste is om processen overzichtelijk en praktisch te houden.