Ga naar inhoud

Data voorbereiden

In de 'bundelingstool' ofwel het Python-pakket raplan_rws wordt een onderhoudsplanning geoptimaliseerd en gevisualiseerd op basis van onderhoudskosten, onderhoudsduur en andere in te lezen eigenschappen.

Om het model van input te voorzien worden op dit moment meerdere data-files verwacht:

  • één of meerdere POEMA-export Excel bestanden die de basis vormen van de in te lezen maatregelplanning
  • één of meerdere OHS-sheet Excel bestanden om deze data aan te vullen

POEMA data

De POEMA exports die voor de Bundelingstool doorgaans worden gebruikt worden gebaseerd op PM-scenario's uit RCM-cost. Voor de Irene- en Marijkesluiscomplexen resulteert dit bijvoorbeeld in een Excel met de volgende filtering:

District = 'MN District Zuid'
Nieuwste scenario van complex = 'Ja'
1992 ≤ Adviesplanjaar ≤ 2075
MAATREGEL_TYPE = 'Variabel onderhoud'
( bestand = 'RCM_Irenesluis_2024_202407091330_PM.xlsx' ) OR ( bestand = 'RCM_Marijkesluis_wildcard_202602022210_PM' )
( Complex = 'Complex Irenesluis' ) OR ( Complex = 'Prinses Marijkesluis complex 39B-001' )
UITVOERINGS_KOSTEN > 0

Daar komt een Excel uit met de volgende kolommen, van welke de dikgedrukte kolommen worden gebruikt:

  • REFERENTIE_NUMMER
  • VO_MASTERREFNR
  • NETWERK_CODE
  • DIENST_CODE
  • AFDELINGS_CODE
  • MAATREGEL_TYPE
  • MAATREGEL_PBASIS_TYPE
  • D3product
  • COSTDRIVER_NAAM
  • Bron
  • productverantwoordelijke
  • MAATREGEL_NAAM
  • MAATREGEL_OMSCHRIJVING
    • Deze kolom bevat de "Bouwdeel <BOUWDEEL_X> van <ELEMENT_Y>" tekst
  • OBJECT_CODE
  • IH_ONDERDEEL
    • Staat gelijk aan het ELEMENT_Y van hierboven.
  • Baan_Oever
  • Baan_Oever_zijde
  • KM_van
  • KM_tot
  • ADVIES_PLAN_JAAR
  • UITERST_ADVIES_JAAR
  • UITVOERINGS_KOSTEN
  • Toelichting
  • Toeslagfactor
  • SOORT_ONDERHOUD
  • STROOK
  • VERHARDINGSTYPE
  • SCHADEBEELD
  • IH_KWALITEITSDATUM
  • IH_ONDMATERIAAL
  • IH_RISICO
  • IH_TOESTANDSINDICATOR
  • KW_TOESTAND
  • MAATREGEL_INTERVAL
  • JAAR0
  • OPPERVLAKTE
  • X_COORDINAAT
  • Y_COORDINAAT
  • KENMERK 1
    • Geeft de standaard periode voor een maatregel in dit scenario aan als platte tekst "Maatregel eens per 12 jaar uitvoeren."
  • KENMERK2
  • KENMERK3
  • KENMERK4
  • KENMERK5
  • KAN_LATER_DAN_UITERST
    • Een handmatig toegevoegde kolom om aan te geven dat het UITERST_ADVIES_JAAR iets mag worden overschreden (is in te stellen in de tool).
    • In te vullen met een "j" voor wanneer dit het geval is.
  • IS_VERNIEUWING
    • Een handmatig toegevoegde kolom om aan te geven dat deze maatregel "vernieuwing" betreft en dus moet worden meegenomen.
    • In te vullen met een "j" voor wanneer dit het geval is.

Warning

Hoewel veel van de overige kolomnamen wellicht zeer nuttig lijken, zijn veel daarvan leeg in de daadwerkelijke exports.

Dat is veelal de reden dat ze momenteel niet gebruikt (kunnen) worden.

Ze staan hier wel in het lijstje om het format van de Excel aan te geven voor maximale herkenning.

OHS data

OHS-sheet Excel bestanden hebben vaak een net andere indeling of gebruik van sommige kolommen. De OHS data wordt in geval van de bundelingstool gebruikt om de beheerobject-decompositie in te lezen waarbij voor zoveel mogelijk DISK code's de onderliggende element-bouwdelen worden verzameld alsook de functie-impact van de verschillende element-bouwdelen (schutten, kruisen, VGM, etc.).

Een OHS sheet bevat veel tabbladen, maar alleen het BEP-tabblad en het Element-Functie-tabblad worden gebruikt.

OHS BEP-tabblad

Uit het BEP tabblad wordt een eerste object hiërarchie afgeleid, waardoor de volgende kolommen van belang zijn:

  • Object
  • Element / bouwdeel
  • Type

De maatregelen uit het BEP-tabblad zelf worden verder genegeerd, want daarvoor wordt de POEMA-export gebruikt.

OHS Object-kolom gebruik

De objectkolom is belangrijk om in de gaten te houden. In het ideale geval staat in deze kolom de naam van het beheerobject samen met de DISK-code vermeld.

Hier wordt echter nogal eens van afgeweken, vooral bij grotere objecten/complexen.

Tip

Wanneer de OHS-sheet juist maar één beheerobject beschrijft, wil deze kolom nog wel eens gebruikt worden voor het aanduiden van het Element.

Schrijf dit even op! Dat is nodig bij het importeren.

OHS Element / bouwdeel aanduiding

Deze kolom wordt gebruikt om een eerste decompositie van de genoemde beheerobjecten te vullen.

Wanneer in de eerste kolom het beheerobject staat aangeduid, dan wordt de tekst van deze kolom gesplitst op - (spatie-streepje-spatie) om het Element en Bouwdeel te ontfutselen.

OHS Type-kolom

In de "type" kolom staat de betrokken "discipline" voor een maatregel. Deze wordt gekoppeld aan de gevonden Element/Bouwdeel combinatie en later in de analyse gebruikt om maatregelen met dezelfde discipline te bundelen.

OHS Element-Functie-tabblad

Uit dit tabblad wordt de element/bouwdeel functie koppeling afgeleid, zodat deze terug kan komen en de latere maatregelplanning export en potentieel gebruikt kan worden om maatregelen te bundelen. Echter, de standaardimplementatie werkt enkel met de disciplines en deze data is slechts voor het overzicht/aanvullende informatie in de planning.

Verwachte kolommen:

  • Beheer object
  • Element - Bouwdeel naam
  • Schutten
  • Spuien
  • Kruisen
  • Keren
  • VGM
  • Secundair

Tip

Ook hier geldt dat de Beheer object kolom nogal eens wisselt in gebruik (zoals het aangeven van het element i.p.v. het beheerobject).

Schrijf dit op!

Vaarwegennetwerk data (optioneel)

En optioneel voor de controle achteraf: een CSV bestand met een representatie van het vaarwegennetwerk om eventuele planningsuitdagingen vroegtijdig te detecteren.

Deze CSV beschrijft de verwachte input. Voor extra info w.b. de objecten zelf is deze CSV beschikbaar.

Info

De CEMT klasse is platgeslagen naar een doorgenummerde numerieke waarde.

Waarde CEMT-klasse
1 I
2 II
3 III
4 IV
5 Va
6 Vb
7 VIa
8 VIb
9 VIc
10 VIIa

Deze dataset is door een groep studenten van de TU Eindhoven samengesteld uit diverse bronnen.

Zie het rapport (PDF) voor meer informatie.

Warning

Voor de onderlinge afstanden is de hemelsbrede afstand gebruikt op basis van de coördinaten uit andere datasets.

Voor de toegevoegde "grote" knooppunten als De Waal, Rotterdam, het IJsselmeer of de Noordzee wordt ook steeds vanaf/via één coördinaat gerekend, wat de afstanden erg kan doen vertekenen.

Deze dataset is goed voor een benadering, om met het netwerkaspect te spelen, maar vergt verfijning of een verbeterslag voor echte toepassingen.