Concrete risicoprognoses voor rioleringen met Big Data

Binnen het rioolbeheer worden, o.a. met visuele inspecties beschadigingen in kaart gebracht. Op basis van deze inspecties worden, op basis van kwalitatieve ervaringen uit het verleden, besluiten voor onderhoud, renovatie en vervanging genomen. Momenteel zijn er nog geen mogelijkheden tot accurate kwantitatieve analyses die objectief een “kans * impact” prognose leveren waarop de rioolbeheerder een gecalculeerd en rationeel besluit kan nemen. ? Rolsch is voornemend om een haalbaarheidsonderzoek te starten naar de mogelijkheid om, op basis van kwantitatieve historische data, en met behulp van nieuw te ontwikkelen algoritmes, deze accurate risicocalculaties te kunnen leveren. Verwacht wordt dat dit een revolutionaire aanpassing van het systeem van rioolonderhoud kan betekenen door het leveren van betere inzichten en daardoor significante kostenbesparingen.