De meeste treinen van de Nederlandse Spoorwegen (NS) rijden op windenergie, maar data zijn steeds vaker de belangrijkste ‘brandstof’ van het mobiliteitsbedrijf. Inzichten uit data zorgen voor een steeds efficiëntere bedrijfsvoering en vormen ook de basis voor innovaties waar de treinreiziger uiteindelijk plezier van heeft. De afdeling Data & Analytics (D&A) bij de NS zorgt ervoor dat er niet meer blind gevaren wordt in de aansturing van de operatie. Het project ‘Met data beter onderweg’ van NS Data & Analytics, CBS, de Nederlandse overheid, ProRail, Power BI en Databricks is genomineerd voor de Computable Awards 2020 in de categorie Partnerproject.
NS heeft ruim 140 bronsystemen met informatie over uiteenlopende zaken, variërend van kaartverkoop en check-in-gegevens tot onderhoud en materieel. Deze leveren een schat aan data op. Binnen de NS neemt D&A een centrale plek in. Het is een van de weinige afdelingen die de hele NS-organisatie kunnen bedienen. D&A telt op dit moment ruim 160 medewerkers en groeit ieder jaar met ongeveer twintig nieuwe collega’s. D&A verwerkt data voor grofweg drie doelen. Het eerste is business intelligence, waarbij D&A de data opwerkt tot bruikbare stuurinformatie, gepresenteerd in rapportages en dashboards. Het tweede is het doorsturen van data voor onder meer het CBS en de Nederlandse overheid. Maar het meest tot de verbeelding spreekt het gebruik van advanced analytics. De zitplaatszoeker in de NS-app voor reizigers is daarvan een voorbeeld; deze gebruikt data uit de veertig ‘Gotcha!’-meetstations van ProRail onder het spoornetwerk om op basis van het gewicht van treinstellen de drukte te berekenen. Op deze manier kunnen reizigers via de zitplaatszoeker zien in welk treinstel nog voldoende plek is.
Iets minder bekend is dat de NS deze data ook gebruikt om de afstelling van treinen in de onderhoudswerkplaatsen te verbeteren. Data dus die uiteindelijk ook zorgen voor een grotere beschikbaarheid van materieel en minder vertraging voor reizigers. Dat geldt ook voor de steeds grotere hoeveelheden ‘stromende data’ uit iot-systemen die worden gebruikt voor realtime analyses op het Hadoop-dataplatform. En mocht er eens sprake zijn van een uitvallende trein, dan kan NS gegevens uit stationsgebieden gebruiken, waaronder incheckgegevens, om te bepalen hoeveel bussen het moet zetten. Ook op minder zichtbare gebieden werkt D&A aan een betere treinreis. Zo is er de inzet van predictive maintenance, waardoor treinen minder vaak uitvallen. Ook het realtime monitoren van de ‘de-icing’ van materieel wanneer treinen in de winter ‘s nachts kunnen bevriezen, verloopt een stuk effectiever door inzet van data.
