IQIP verbetert klant advies en geotechnische rekenmodellen met data uit duizenden PDF documenten

IQIP

Grote bouwconstructies, zoals windmolenparken en olieplatformen, hebben een stevig fundament nodig. Dat betekent dat er fundatiepalen van soms wel acht meter breed, diep de grond in moeten. IQIP heeft alles in huis om dat te verzorgen: van hydraulische hamers tot machines voor de handling van de palen. “Onze klanten zijn aannemers van bijvoorbeeld offshore windprojecten”, vertelt Mark Aelmans, Business Developer bij IQIP. “Zij vragen ons om advies over welke palen en hamer ze nodig hebben, en vooral hoeveel energie een hamer moet inzetten om de palen de grond in te krijgen. Gebruik je te veel energie, dan kan de paal te veel schade oplopen. Maar gebruik je te weinig, dan duurt de installatie te lang en loopt je project vertraging op.”

Van netwerkmapjes naar data platform

Ieder afgerond project levert IQIP veel data op. “De leverancier van de palen stuurt ons bijvoorbeeld de exacte afmetingen van iedere paal”, legt Mark uit. “Daarnaast ontvangen we geografische data over het grondprofiel. En we loggen altijd hoeveel energie de hamers daadwerkelijk nodig hadden om de palen in de grond te krijgen. Soms wordt de data zo aangeleverd dat het direct ons data platform in kan, maar vaak komt het ook in pdf’s onze kant op. Die pdf’s verdwenen altijd in mapjes op computers, verspreid over het bedrijf. Dat is jammer, want die informatie is zeer waardevol voor ons. Al die historische data kan namelijk bijdragen aan een beter klantadvies. Daarom zochten we een partij die deze data uit de pdf’s kon halen en in ons data platform kon krijgen.”

Start met een proof of concept

Na een uitvoerige selectieprocedure bleek Riviq de meest geschikte partner. “Hun pragmatische aanpak gaf echt de doorslag. Maar ook hun kennis en ervaring met het identificeren en structureren van data. Iets wat bij deze klus hard nodig was.” Ze startten met een proof of concept. “We pikten er een offshore windproject uit met veel verschillende variabelen”, licht Mark toe. “Riviq leverde al snel een script op dat de grafieken en afmetingen uit de pdf’s kon omzetten in ruwe data. Die output hebben we vervolgens gecontroleerd. Op basis daarvan hebben we het traject uitgebreid met acht andere projecten. Inmiddels hebben we meerdere scripts die verschillende soorten pdf’s uit kunnen lezen. We zijn nu enkele maanden verder en hebben al zo’n vijfhonderd bestanden verwerkt in ons data platform.”

Met data heibaarheidstudies optimaliseren

Dankzij deze data uit duizenden pdfs kan IQIP klanten nóg beter adviseren over de inzet van hamerenergie. Mark: “Op dit moment houdt één geotechnisch ingenieur zich permanent bezig met het berekenen van hoeveel energie en klappen er nodig zijn en welke hamer daarvoor geschikt is, zogenoemde heibaarheidstudies. Door die technische kennis te combineren met data kunnen we preciezer adviseren, maar ook slimmer omgaan met de repetitieve aard van die berekeningen. Op die manier kunnen we onze geo-technisch ingenieur beter inzetten voor de écht ingewikkelde cases.”

Open, snel en korte lijntjes

Mark kijkt terug op een soepele samenwerking. “Riviq was altijd goed bereikbaar en reageerde snel op onze vragen. We hadden bijna wekelijks telefonisch contact en daarin communiceerden we heel open naar elkaar. Dat kon ik zeer waarderen.” Goed om te horen natuurlijk, maar ging er dan niets mis? “Jawel hoor”, reageert hij. “Riviq leverde de output in eerste instantie niet helemaal aan zoals ik met ze had besproken. Maar we zijn tot een nette oplossing gekomen.”

De eerste klantadvies op data de deur uit

Op de lange termijn heeft IQIP grootse plannen met de data. “Voor zover ik weet, zijn we op dit moment de enige partij in de markt die dit zo aanpakt. Onze dataset wordt dankzij de scripts van Riviq steeds groter, en daar blijven we van leren. Uiteindelijk willen we die kennis gebruiken om huidige geotechnische modellen – waarmee wereldwijd berekeningen voor hamerenergie worden gedaan – te verbeteren. Zo kunnen we klantadviezen nóg specifieker maken. Komend jaar willen we de eerste klanten adviseren op basis van onze data en verbeterde modellen.”

Andere cases