Woonstad Rotterdam bespaart kosten en versnelt besluitvorming dankzij 3D-vastgoed technologie

Hoe kan Woonstad Rotterdam snel en effectief onderhoudsprojecten uitvoeren, ondanks capaciteitsproblemen bij aannemers en de complexiteit van traditionele vastgoedinspecties?

Woonstad Rotterdam beheert een grote en diverse vastgoedportefeuille met circa 60.000 eenheden, waar continu renovatie en onderhoud nodig is. Traditionele vastgoedinspecties waren vaak tijdrovend, afhankelijk van handmatige processen en niet altijd even accuraat.

Daarnaast hadden de ketenpartners, die verantwoordelijk waren voor de dak inspecties en ondanks hun goede wil, te weinig “handjes” om al het werk te kunnen doen. Hierdoor ontstonden problemen, op het gebied van:

• Capaciteitsproblemen: het aantal beschikbare specialisten met de juiste was beperkt, wat leidde tot vertragingen in uitvoering en besluitvorming.
• Oplevertermijn werd overschreden: Woonstad had niet op tijd de juiste data beschikbaar om onderhoudsbegrotingen te kunnen maken
• Onverwachte kosten: aannames als gevolg van onnauwkeurige data resulteerden regelmatig in miscalculaties in begrotingen, wat weer leidde tot onvoorziene kosten door meerwerk.
• Data was moeilijk vindbaar: de data die benodigd was voor de analyse stond “ergens” en mistte de context die nodig was om discussie te voorkomen

Woonstad Rotterdam was op zoek naar een oplossing die het proces van gebouw inspectie, onderhoud en besluitvorming zou versnellen en verbeteren.

Op deze manier kon de werkdruk voor het team van Woonstad verlicht worden, en zou de hoeveelheid meerwerk flink verlaagd kunnen worden.
En last, but not least. Een ander belangrijk uitgangspunt was dat dit geen onnodige overlast voor bewoners zou opleveren.

‍

Het team van supRmen kent de uitdaging die bij een project als deze komt kijken. supRmen projectleider Jasper Nederlof heeft dit project begeleidt:” Doordat alle gebouwen met de tuinen aan elkaar grenzen maakt dit het lastig om het project uit te voeren. Daarbij staan er in deze een aantal grote bomen, die het vliegen met drones erg lastig maken”.

Daarnaast zijn alle woningen nog bewoond. Om zo min mogelijk overlast te creëren worden alle bewoners, en omwonenden, uitgebreid geïnformeerd. In dit geval is dat gedaan door middel van een brief. In deze brief staat de datum wanneer de werkzaamheden worden uitgevoerd. Mensen en nummerborden worden door een AI algoritme automatisch geblurd, zodat er geen inbreuk is op de privacy.

De data inwinning is gedaan vanuit de lucht met een drone en vanaf straatniveau met een extreem hoge resolutie camera. Door deze beelden met elkaar te combineren ontstaat een 3D model dat ook de onderkanten van een dakgoot of dakoverstek haarscherp in beeld krijgt. Volgens Jasper is dat onmogelijk om te doen met openbare data, of satellieten. “Dit is  uiteraard toegankelijke data, maar het mist het detail waar de technische mensen juist zo naar op zoek zijn. Men wilt zeker weten of het klopt, want anders moet je toch weer naar de locatie toe. Het grote voordeel is nu dat je niet eerst een hoogwerker of een steiger hoeft te huren.” Het inwinnen van alle data heeft in totaal 1,5 dag geduurd. En dat in de winter. In de zomer zouden we nog een stuk efficiënter zijn, doordat de dagen veel langer bruikbaar licht hebben. In dit model is er een detailniveau van maximaal 2 millimeter afwijking bereikt. Op deze manier wordt de conditie van een gebouw duidelijk zichtbaar en kunnen de metingen nauwkeurig worden gedaan.

Zodra de ruwe data inwinning gebeurd is, begint de visualisatie fase. In deze volgende stap worden de foto’s geblurred of verwijderd die gevoelige informatie bevatten. Daarna worden deze beelden aan elkaar gerekend in speciale software. Volgens Jasper is dit “een soort van brei werk voor nerds” , maar zit hierin het geheim van de smid. Het is waanzinnig belangrijk dat deze processing verloopt volgens een strak protocol. Dit zorgt ervoor dat de modellen niet krom trekken, of bolvormen. Je wilt dat de 3D-modlelen betrouwbaar zijn en dat je zeker weet dat een centimeter exact een centimeter is. En niet 1,2 centimeter.  

Hieruit volgt dan een compleet fotorealistisch 3D-model, dat zichtbaar is via het online supRmen visualisatie platform Omnibase. Aangezien het platform online is, kunnen de 3D modellen makkelijk gedeeld worden met alle stakeholders die bij een project betrokken zijn. Alle afspraken, uitvoerende werkzaamheden, documenten en overige informatie kan worden gekoppeld aan het supR-platform. Hierdoor is alle informatie centraal op een plek zichtbaar. Zo houden we iedereen altijd up-to-date over de voortgang van een project.

Alle aannemers hebben dit fotorealistische 3D-model gebruikt om hun aanbieding mee te maken. Al na twee weken hadden de aannemers hun aanbod klaar.

De offertes van de aannemers waren accurater en scherper geprijsd.  Dit positieve effect werd bereikt doordat nagenoeg alles zichtbaar was, waardoor de bouwers de meeste risicovolle aannames die leiden tot meerwerk uit hun aanbieding konden schrappen.  

Het 3D model diende als “praatplaat” tussen de woningcorporatie Vestia en bij overleggen met de aannemer.

Maar volgens Jasper is misschien nog wel belangrijker, dat “het was voor de woningcorporatie op deze manier veel makkelijker werd om de offertes met elkaar te vergelijken. Doordat de bouwbedrijven allemaal met dezelfde data hebben gewerkt, maakte dit de beoordeling door Vestia ook kwalitatief beter.” Het werd op deze manier voor Vestia mogelijk om de offertes als appels met appels te vergelijken.

Uiteindelijk is het project gegund aan Dura Vermeer. Om andere bedrijven en woningcorporaties te inspireren, heeft Dura Vermeer een aantal factoren gedeeld met supRmen die een positief resultaat hebben gehad op hun tender workflow:

1. De tender werd aangeboden in slechts 2 weken, waar normaal 6 weken de norm is
2. Het model, waarin de objectieve staat van het complex voor renovatie is vastgelegd, kon 24/7 worden gebruikt als naslagwerk. Hierdoor was er geen noodzaak om terug te gaan naar de locatie om extra foto’s te maken, waardoor discussies over meerwerk zijn vermeden.
3. Er werden dagelijks minder ritten naar de locatie gemaakt om “nog even iets in te meten”. Hierdoor is tenminste 200 werkuur bespaard.
4. Het aantal woningbezoeken werd als gevolg ook drastisch verminderd, en dus de overlast aan bewoners.
5. Het 3D-model gaf meer efficiëntie en gemak. Hierdoor kon het team beter focussen op de punten die echt belangrijk waren.

Door het gebruik van de fotorealistische 3D-modellen en de gebouw analyse van supRmen kan een gebouw “real life” in beeld worden gebracht. Op deze manier helpt deze technologie bedrijven om ontzorgd worden op het gebied van gebouw inspectie en gebouw opnames. De methode is toepasbaar bij gebouw renovatie projecten, maar kan ook goed gebruikt worden voor planmatig onderhoud, het maken van MJOB en voor gebouw conditiemetingen.

Voor toekomstige renovatie projecten is het interessant om deze technologie ook te gebruiken op het gebied van kwaliteitsborging. Op de gewenste mijlpalen kan er een scan worden gemaakt van de buiten-en-binnenschil van een gebouw. Zo is heel precies te controleren welk werk wanneer is gedaan, en is het veel makkelijker om verschillende momenten met elkaar te vergelijken.
Lees hier meer over kwaliteitsborging of over trendmonitoring