Assetbeheer

U ziet de facturen niet. Toch moet u weten wat erin staat.

Asset owners die facility management uitbesteden, genereren hun eigen spend- en onderhoudsdata niet. Ze ontvangen die, gefilterd via de provider die het contract uitvoert. Pearstop geeft u een onafhankelijke, geclassificeerde versie van diezelfde data, goed genoeg gestructureerd om providers, locaties en jaren op dezelfde basis te vergelijken.

Stuur ons een sample

Stuur een representatieve steekproef van uw factuurregels — tot 200 regels, of een handvol facturen (max. 10) — en wij classificeren ze om u precies te laten zien hoe het werkt. Geen kosten, geen verplichtingen.

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

Praat met sales
BUNZL CHS LTDERP-leveranciersbestand
Bunzl Cleaning & HygieneFactuurkop
Bunzl C.H.S. (Depot 14)Inkoopkaart-afschrift
BUNZL PLCContractregister
Eén leverancierBunzl Cleaning & Hygiene Supplies
4 names mergedBTW-nummerStatutaire vestigingsadresBankgegevens
Het probleem

Gefragmenteerde assetdata maakt alles moeilijker en duurder.

We hebben al deze informatie, maar waar gebruiken we het voor? Niemand heeft er ooit echt naar gekeken en gedacht, hoe goed is dit, en zouden we het kunnen verbeteren.
Commercial lead, vastgoedbeleggingsfirma

Assetregisters in hard services en infrastructuur groeien doorgaans organisch over locaties en systemen. Apparaatnamen variëren per locatie. Fabrikantenvelden worden inconsistent gebruikt. Records zijn verspreid over spreadsheets, legacy CMMS-systemen en papieren enquêtes. Het resultaat is dat de data niet vergeleken kan worden over locaties, gebruikt kan worden voor levenscyclusanalyse of betrouwbaar ingevoerd kan worden in planningstools.

  • Spellingsvariaties en inconsistente naamgeving betekenen dat u assets niet kunt vergelijken over locaties
  • Apparaattypes samengeperst in één vrije-tekstveld maken filteren en analyseren onmogelijk
  • Onderhoudsplanning wordt reactief omdat data geen voorspellende analyse kan ondersteunen
  • Prijsstelling voor onderhoudscontracten is gebaseerd op onvolledige of onbetrouwbare assetinformatie
Het probleem

Van gefragmenteerde registers naar een vertrouwde assetdatabase

1

Dataconsolidatie

Assetdata uit elke bron — spreadsheets, ERP-systemen, legacy CMMS, locatie-enquêtes — ingelezen in elk formaat en gekoppeld aan een uniform schema.

2

Standaardisering en verrijking

Naamgevingsconventies gestandaardiseerd, duplicaten opgelost, veldafwijkingen gecorrigeerd en ontbrekende waarden ingevuld vanuit referentiedata zodat hetzelfde asset overal hetzelfde eruitziet.

3

Gekoppeld en analyserijp

Het gereinigde register is waar beschikbaar gekoppeld aan onderhoudsrecords en kostendata — waardoor een asset-intelligentielaag ontstaat die gepland onderhoud, levenscyclusanalyse en slimmere tenders ondersteunt.

Wat mogelijk wordt met schone assetdata

Voorspellend onderhoud

Verschuif van reactief naar gepland onderhoud wanneer uw data vooruitkijkende analyse kan ondersteunen.

Locatieoverstijgende benchmarking

Vergelijk assetprestaties over locaties, fabrikanten en contracttypes — voorheen onmogelijk met gefragmenteerde data.

Risicobeheer

Identificeer risicovolle assets en onderhoudsrisico's voordat ze kostbare noodsituaties worden.
100.000+assets gereinigd en gestructureerd
95%geautomatiseerde foutoplossing
70-90%vermindering van handmatig datawerk
“Onze assetdata werkte voor de monteurs op locatie. Het werkte niet voor iemand die onderhoud probeerde te plannen of er analyses op probeerde uit te voeren. Pearstop heeft dat opgelost.”
Assetmanager, Facility Management

Hoe beïnvloedt slechte assetkwaliteit onderhoudsplanning en FM-contractprestaties?

Assetkwaliteitsproblemen in facility management en hard services beginnen doorgaans op dezelfde manier: assetregisters gebouwd voor monteurs op locatie in plaats van analytisch gebruik. Spellingsvariaties over fabrikanten, apparaattypes samengeperst in één veld en records verspreid over spreadsheets en legacy-systemen betekenen dat de data niet vergeleken kan worden over locaties, gebruikt kan worden voor levenscyclusanalyse of betrouwbaar ingevoerd kan worden in planningstools. Voor FM-bedrijven maakt dit voorspellende onderhoudsplanning vrijwel onmogelijk en stelt het contracten bloot aan marginalrisico van reactief, ongepland werk. Pearstop standaardiseert naamgevingsconventies voor assets, lost veldafwijkingen op en consolideert records uit meerdere bronsystemen — waardoor FM-operators en infrastructuurbedrijven een schoon, vergelijkbaar assetregister krijgen dat gepland onderhoud, levenscyclustracking en databased adviesdiensten ondersteunt.

Vragen

Veelgestelde vragen

Wij beheren het FM contract niet direct. Kan Pearstop dan nog steeds helpen?

Ja. Pearstop werkt met de kosten- en asset data die u al van uw provider ontvangt, en structureert deze tot een onafhankelijk, geclassificeerd record, in plaats van dat u het contract zelf hoeft te beheren.

Kunnen we de ene provider of site benchmarken tegen de andere?

Ja. Zodra asset en kosten data gestandaardiseerd zijn naar hetzelfde formaat, wordt het mogelijk om providers, sites of portfolio's op dezelfde basis te vergelijken, wat niet het geval is wanneer elk in zijn eigen naamgevingsconventie en structuur arriveert.

Klaar om uw assetdata om te zetten in een strategisch asset?

Praat met sales en zie precies hoe Pearstop de data die u al ontvangt omzet in iets dat u kunt verifiëren.

Stuur ons een sample

Stuur een representatieve steekproef van uw factuurregels — tot 200 regels, of een handvol facturen (max. 10) — en wij classificeren ze om u precies te laten zien hoe het werkt. Geen kosten, geen verplichtingen.

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

Praat met sales

Laatste inzichten

Procurement

UNSPSC vs eCl@ss: als uw ERP en rapportage het oneens zijn

UNSPSC en eCl@ss beantwoorden verschillende vragen. Zo kiest u wanneer uw ERP voor de ene is gebouwd…

Lees meer
AI & Digital

Waarom een data cleaning AI-project een projectmanager nodig heeft

De meeste AI data cleaning-projecten falen door een governance-gap, niet door een modelgap. Software…

Lees meer
Data Quality

Wanneer manufacturer- en type-velden verwisselen in uw spend-data

Een stille field swap tussen manufacturer en type corrumpeert classificatie zonder ook maar één fout…

Lees meer