Wanneer de praktijk het schema inhaalt
Maar gebouwen zijn zelden voorspelbaar. Onder- en overbezetting, bijeenkomsten, piekbelasting of juist leegstand zorgen ervoor dat de werkelijkheid voortdurend afwijkt van het schema. In zo’n dynamische context schiet een statisch schoonmaakprogramma tekort. Ideale schoonmaak is afgestemd op het daadwerkelijke gebruik van ruimten, op hun functie (zoals ontvangst, sanitair, transport of opslag) en op de risico’s die ontstaan wanneer een ruimte niet schoon is. Schoonmaak zou dus niet vaststaand moeten zijn, maar meebewegend. Facilitaire diensten worden ook effectiever wanneer ze zich aanpassen aan daadwerkelijk gebruik, in plaats van te leunen op vooraf vastgestelde aannames (Coenen, Alexander & Kok, 2013).
Informatie als sleutel tot flexibiliteit
Om die flexibiliteit mogelijk te maken, is inzicht nodig in wat er daadwerkelijk gebeurt in het gebouw. Informatie vormt daarmee de kern van effectieve schoonmaak. In hedendaagse termen: de ideale schoonmaak is datagedreven. Datagedreven betekent echter niet één type data, maar het slim combineren van verschillende vormen van informatie, elk met een eigen functie in de sturing van de schoonmaak.
De meest traditionele vorm is reactieve data: klachten en gebruikersmeldingen. Die informatie is waardevol, omdat ze direct laat zien waar de beleving of hygiëne tekortschiet. Tegelijkertijd is dit type data per definitie achteraf: het probleem is er al. Reactieve sturing zou daarom niet de basis moeten zijn van het schoonmaakproces, maar wel een noodzakelijk vangnet blijven voor incidenten, calamiteiten en onverwachte situaties.
Een tweede vorm is real-time data, waarmee direct kan worden ingespeeld op wat er op dat moment gebeurt. Actuele informatie over ruimtegebruik, bijvoorbeeld via sensoren, maakt het mogelijk om schoonmaakcapaciteit dynamisch te verdelen over ruimten en momenten. Veel gebruikte ruimten krijgen sneller aandacht, terwijl minder gebruikte gebieden kunnen wachten. Deze vorm van sturing wordt steeds relevanter, zeker nu sensordata niet alleen mensen aanstuurt, maar ook de inzet van schoonmaakrobots mogelijk maakt.
De derde vorm is voorspellende data, waarmee vooruitgekeken wordt. Op basis van historische gebruiksgegevens, agenda’s, evenementenplanning en seizoenspatronen kan vooraf worden ingeschat waar en wanneer extra inzet nodig zal zijn. Voorspellend werken maakt het mogelijk om capaciteit proactief te plannen, pieken te dempen en verrassingen te voorkomen. Daarmee verschuift schoonmaak van reageren naar anticiperen.
Meer dan flexibiliteit alleen
In al deze benaderingen speelt flexibiliteit een sleutelrol. Een organisatie moet beschikken over een schoonmaakploeg die kan opschalen, verschuiven en prioriteiten kan aanpassen. Maar een flexibel inzetbare ploeg alleen is onvoldoende. Data-gedreven schoonmaak vraagt ook om duidelijke keuzes over wat ‘schoon’ betekent, waar het echt toe doet en op basis waarvan wordt gestuurd. Dat vereist heldere kwaliteitsnormen per type ruimte, inzicht in risico’s (hygiënisch, veilig of reputatiegebonden) en een regiemodel waarin data daadwerkelijk leidend mag zijn voor operationele beslissingen. Zonder mandaat, vertrouwen en korte besluitlijnen blijft data een interessante maar vrijblijvende toevoeging.
Daarnaast is digitale volwassenheid essentieel. Data moet niet alleen beschikbaar zijn, maar ook betrouwbaar, begrijpelijk en toepasbaar voor de mensen die er dagelijks mee werken. Dashboards, meldingen en werkinstructies moeten aansluiten op het werk van schoonmakers en teamleiders. In die zin is data-gedreven schoonmaak niet alleen een technologische, maar vooral ook een organisatorische en veranderkundige opgave. Onderzoek naar digitale transformatie laat ook consequent zien dat data pas waarde creëert wanneer organisaties ook hun processen, rollen en besluitvorming aanpassen (Bresciani et al., 2021).
De belofte van data-gedreven schoonmaak
Data-gedreven schoonmaak gaat daarmee niet over zoveel mogelijk meten, maar over beter waarnemen. Niet alles hoeft real-time en niet alles hoeft hightech. De kern is dat relevante informatie wordt verbonden aan een organisatie die in staat én bereid is om daarop te handelen. Dáár zit de echte belofte van data-gedreven schoonmaak.
Dr. Herman Kok, docent en onderzoeker bij Wageningen University, en Lead Ontwikkeling & Innovatie bij VFM Facility Experts
