Voorspellen van onderhoud aan woningen is voor veel corporaties een grote wens. Na een eerste proef vorig jaar is de afgelopen periode ons Artificial Intelligence model (A.I) verder verfijnd, dit keer met behulp van echte klantgegevens. ​

We hebben dit samen met woningcorporatie Mooiland opgepakt en daarbij zijn veel nieuwe inzichten over een kansrijke methodiek duidelijk geworden. ​Maar ook kennis over welke aspecten de uitkomsten beïnvloeden (denk aan de Covid periode)​ en hoe hiermee om te gaan. ​Omdat we ons volledig baseren op VERA standaarden levert het model direct al gave resultaten op. Het model is al zo goed dat de afwijking van de voorspelling versus de werkelijkheid in sommige gevallen minder dan 5% bedraagt! ​

De volgende onderzoeksvraag is: Voorspelt A.I. beter dan wat de medewerkers van corporaties allang weten en vanuit hun kennis jaar op jaar in begrotingen verwerken? Dat is de volgende uitdaging: Bewijs de toegevoegde waarde van deze innovatie! Dit gaan we ​in ieder geval samen met Mooiland in een volgende time-box onderzoeken.  We breiden de modellen uit met gegevens uit de financiële administratie met betrekking tot het onderhoud. Deze specifieke gegevens toevoegen kan efficiënt omdat de Referentie GrootboekSchema (RGS) labels beschikbaar zijn.

Opnieuw bewijzen informatiestandaarden hun waarde! En u kunt ​ook meedoen! Want hoe meer (VERA) data hoe nauwkeuriger de voorspelling. Heeft u interesse om mee te doen met deze innovatieve ontwikkeling, neem dan even contact op met richardvanderzee@skarp.nl. Samen maken we de sector Skarper!

Combinere steden maakt voorspelling sterker
voorspellen ohd maandniveau
tijdig bijsturen door signalering