Het onderhoud van wagenparkvoertuigen is niet langer alleen een technische kwestie. Tegenwoordig is het een van de belangrijkste factoren die van invloed zijn op de kosten, de operationele continuïteit en de kwaliteit van de dienstverlening. Volgens schattingen van Aniasa hebben langetermijnverhuurbedrijven in 2024 1,3 miljard euro aan wagenparkonderhoud uitgegeven en ongeveer 3 miljoen onderhoudsbeurten uitgevoerd. Gemiddeld kwam elk voertuig 2,2 keer in de werkplaats, met gemiddelde kosten per interventie van ongeveer 433 euro.
Deze cijfers helpen verklaren waarom onderhoud een belangrijk gebied voor innovatie is geworden.
Waarom stilstand van voertuigen de echte uitdaging is bij het onderhoud van wagenparken
Elke dag dat een voertuig niet op de weg is, heeft een directe invloed op de productiviteit, de indirecte kosten en de kwaliteit van de dienstverlening aan chauffeurs en klanten. Zonder een gestructureerde managementaanpak neemt de stilstand aanzienlijk toe. Als we alleen kijken naar grote interventies, kan de gemiddelde stilstandtijd oplopen tot 15-18 dagen, maar als we ook kortere activiteiten meerekenen, daalt dit tot 7,5-8 dagen. Wanneer er nog andere factoren meespelen, zoals carrosseriereparaties of verzekeringsprocedures, kan de stilstandtijd met wel 50% toenemen, in sommige gevallen tot meer dan 25 dagen gemiddeld.
Het is duidelijk dat onderhoud niet langer reactief kan worden beheerd. Wat nodig is, is een model dat in staat is om te anticiperen op problemen, activiteiten te coördineren en in te grijpen voordat problemen kritiek worden.
Gegevens, geen schema’s: hoe onderhoud verandert
De afgelopen jaren heeft het onderhoud van wagenparken een ingrijpende transformatie ondergaan. Vaste schema’s en reactieve interventies maken plaats voor een datagestuurde aanpak, gebaseerd op de continue analyse van informatie die door voertuigen wordt gegenereerd.
De werkelijke kilometerstand, het werkelijke gebruik, waarschuwingen voor afwijkingen, diagnostische gegevens van OEM’s en informatie afkomstig van systemen van derden vormen de basis voor snellere en nauwkeurigere besluitvorming. Dit is de context waarin de aanpak van Targa Telematics vorm krijgt, met een platform dat is ontworpen om heterogene gegevensbronnen te verzamelen, te normaliseren en te verbeteren.
Maintenance Excellence: een open en modulair software-ecosysteem
Maintenance Excellence is geen enkele applicatie, maar een ecosysteem van onafhankelijke softwaremodules, ontworpen om afzonderlijk of in combinatie te werken, en bovenal om naadloos te integreren met oplossingen van derden die al binnen het wagenpark worden gebruikt.
Dit betekent dat de modules van Targa Telematics kunnen werken:
- naast bestaande telematicasystemen,
- met OEM-datastromen die op verzoek worden geactiveerd,
- met externe platforms die zijn toegespitst op diagnostiek of onderhoudsbeheer.
Het resultaat is een enkele, uniforme weergave van het voertuig en het onderhoudsproces, volledig geïntegreerd met bestaande systemen.
De modules die onderhoud efficiënter maken
Binnen Maintenance Excellence speelt elke module een specifieke rol.
Modules voor gegevensverzameling en -normalisatie verzamelen informatie van Targa-apparaten, OEM-systemen en oplossingen van derden, waardoor gegevens consistent en vergelijkbaar worden.
Modules voor tracking en gebruiksanalyse stellen wagenparken in staat om verder te gaan dan onderhoud op basis van theoretische schema’s, door een logica te introduceren die wordt aangestuurd door het daadwerkelijke gebruik van het voertuig.
Modules voor apparaatbeheer zorgen voor continuïteit en kwaliteit van de gegevens door de status van apparaten en gegevensstromen te monitoren, zelfs wanneer de informatie afkomstig is van externe ecosystemen.
Ten slotte zetten modules voor onderhoudsanalyse en dashboards gegevens om in bruikbare inzichten: stilstandtijd, terugkerende oorzaken, interventiefrequentie en prestatie-indicatoren worden meetbaar en beheersbaar.
Elke module is autonoom, maar de waarde groeit exponentieel wanneer ze met elkaar worden verbonden en gecoördineerd.
Agentic AI: de intelligentie die gegevens coördineert
Dit is waar Agentic AI – de meest geavanceerde evolutie van kunstmatige intelligentie toegepast op wagenparkbeheer – in het spel komt. Het gaat niet alleen om voorspellende algoritmen, maar om intelligente agents die in staat zijn om de context te observeren, beslissingen te nemen en operationele acties te initiëren.
Op het gebied van onderhoud kan Agentic AI:
- gegevens uit meerdere bronnen met elkaar in verband brengen,
- vroege tekenen van slijtage detecteren voordat ze tot storingen leiden,
- optimale onderhoudsvensters voorstellen of automatisch activeren,
- operationele workflows initiëren, zoals autorisaties of interventieplanning.
In de praktijk beschrijft AI niet alleen wat er gebeurt, maar helpt het ook beslissen wat er moet gebeuren en wanneer.
Minder complexiteit, meer controle
Wanneer Agentic AI in operationele processen wordt geïntegreerd, helpt het ook om de dagelijkse complexiteit van onderhoudsbeheer te verminderen. Waarschuwingen worden automatisch gefilterd en geclassificeerd, waarbij kritieke problemen worden onderscheiden van niet-blokkerende problemen. Menselijke hulpbronnen kunnen zich daardoor concentreren op hoogwaardige beslissingen, terwijl AI repetitieve taken afhandelt.
Onderhoud als concurrentievoordeel
De combinatie van onafhankelijke softwaremodules, integratie van gegevens uit meerdere bronnen en Agentic AI transformeert onderhoud van een kostenpost naar een concurrentievoordeel. Minder stilstanddagen, grotere beschikbaarheid van voertuigen, een betere ervaring voor chauffeurs en wagenparkbeheerders en verbeterde planningsmogelijkheden.
In een markt waar elke dag stilstand telt, wordt het echte verschil niet langer gemaakt door de werkplaats alleen, maar door het vermogen om onderhoud te beheren met behulp van gegevens en kunstmatige intelligentie.
