Henk van Haaster

Henk van Haaster

Vice President Consulting Expert

In de zomer van 2017 sluit één buis van de Maastunnel voor het verkeer voor een enorme renovatie en restauratie. Twee jaar lang is de buis dicht, waardoor dagelijks 30.000 motorvoertuigen een alternatieve route moeten nemen. Je hoeft geen hoogvlieger te zijn om in te zien dat dit een enorme impact op het Rotterdamse verkeer heeft. Een dergelijke megamobiliteitsuitdaging heeft het in zich om the talk of the town te worden. Gelukkig is er een prachtige oplossing binnen handbereik om te voorkomen dat die talk vooral negatief gekleurd is: big data analytics.

Mensen die mij een beetje kennen, hadden dat antwoord natuurlijk al zien aankomen. Ik eet, adem, lééf big data. Dat is niet voor niets: er zit zoveel muziek in data, dat je niet anders kunt dan deze te gebruiken. Natuurlijk: precies weten hoe de verkeersituatie er straks uitziet, is niet mogelijk. Maar aan de hand van big data analytics is het toch mogelijk allerlei scenario’s in kaart te brengen en na te denken over mogelijke maatregelen en prikkels.

Daden, maar ook woorden!

Door er al vroeg bij te zijn, krijg je ook de kans hierover tijdig te communiceren. En dat is cruciaal, zowel vooraf als tijdens de sluiting van de tunnelbuis. Je wilt reacties als ‘Wat is dit nou? Nu loopt mijn hele dag in de soep!’ beslist voorkomen. Geloof maar dat dit de gesprekken op feestjes gaat kleuren: ‘Je gaat morgen toch niet met de auto? Dat is echt een drama! Het kostte me nu al uren om hier te komen!’. De omgeving moet tijdig geïnformeerd worden over wat er gebeurt en gaat gebeuren. Zeker bij excessen, zoals hoosbuien, extreme sneeuwval of een ongeluk. Als de Maastunnel van noord naar zuid dicht is, krijgt het omliggende wegennet een optater van jewelste. Als weggebruiker is het in zo’n situatie meer dan prettig als je hierop kunt inspelen. Bijvoorbeeld door die dag thuis te werken.

Big data

We weten door eerdere gebeurtenissen wat een sluiting bijvoorbeeld betekent voor een alternatieve route, zoals een brug of andere tunnel in de buurt. Hoe snel loopt het daar vast? Hoe vlot is de situatie weer hersteld? Deze historische data zijn in ruime mate beschikbaar. Maar je wilt het natuurlijk nog adequater inschatten. En dan kom je toch weer terecht bij big data analytics. Je verzamelt dan relevante informatie uit allerlei bronnen en maakt correlaties. Door deze big data te analyseren, zoals wij in het DiTTLab doen, kun je beter inspelen op toekomstige situaties. De mogelijkheden daarbij zijn echt oneindig.

Benut die storm!

Je kunt bijvoorbeeld gebruik maken van de gegevens van het KNMI. Is er een storm op komst? En wordt er rond het moment van de storm veel vrachtverkeer in de buurt van de tunnel verwacht? Dan is het een simpele optelsom, met als uitkomst dat het druk wordt. Of wat dacht je van gegevens over griepepidemieën? Grote kans dat in jouw regio op dit moment een flinke epidemie heerst. Je merkt dat meteen op de wegen: minder druk, aangezien veel mensen niet in hun auto, maar in bed liggen. Dankzij big data analytics kun je nauwkeuriger voorspellen wat er staat te gebeuren, zelfs over een half uur. Waardoor je de omgeving en de weggebruikers kunt informeren.

Floating car data

Erg nuttig zijn ook de zogeheten floating car data, gegevens die rechtstreeks afkomstig zijn uit het motorvoertuig zelf, via een in-carsysteem. Er rijden nu al vrachtvervoerders rond met een dergelijk systeem. Het zou mooi zijn als je met deze partijen kunt afspreken dat je, onder strikte voorwaarden – want het is bedrijfsgevoelige informatie – gebruik mag maken van deze data. Dan heb je, in mijn ogen, het summum van informatie beschikbaar.

Meer weten over wat big data analytics kan betekenen voor de gedeeltelijke sluiting van de Maastunnel? Lees dan het artikel ‘Er zit muziek in data’ in de EVR2016. Hierin komt ook Hein Pierhagen, Manager Bereikbaarheid en Omgevingsmanager bij de gemeente Rotterdam uitgebreid aan het woord.

Over de auteur

Henk van Haaster

Henk van Haaster

Vice President Consulting Expert

Henk van Haaster werkt sinds 2001 voor CGI. Hij is Vice President Expert data en analytics.  Binnen CGI Nederland is hij verantwoordelijk voor de visie en strategie op opkomende en geavanceerde data en analytics ontwikkelingen. Sinds twee jaar is hij als product manager verantwoordelijk voor ...