Bij Workplace Analytics moet de basis op orde zijn en moet er geen disbalans ontstaan tussen de data en het gevoel dat daarover heerst. Dat vonden de deelnemers aan de Round Table Workplace Analytics van Smart WorkPlace.

Als aftrap voor de discussie die aan de hand van een aantal stellingen werd gevoerd bij Signify op de High Tech Campus in Eindhoven schetste Guido Meijer een beeld van de uitdaging waar Royal Philips momenteel voor staat. Daarbij ging hij allereerst in op real estate: “Royal Philips heeft wereldwijd vier regio’s en vijf aandachtsgebieden: transacties, projecten, workplace & design, FM en portfoliomanagement. Onder dat laatste aandachtsgebied vallen onder meer Business Intelligence en data-analyse.”

Royal Philips kwam tot de conclusie dat er zowel binnen de real estate afdeling als in de samenwerking met HR en ICT nog teveel verzuild gewerkt werd op het punt van workplace analytics en business intelligence. Een andere constatering was dat er nog niet efficiënt gewerkt werd: “We leverden jaarlijks honderden rapportages, vaak op aanvraag. Er ontbrak echter een overkoepelende visie.”

Een eerste stap om daarin verandering te brengen was de aanbesteding in 2016/2017 voor de contracten van integraal facility management. “We hebben uiteindelijk gekozen voor JLL en ISS, die beiden alle regio’s bedienen. Vervolgens hebben we ze opgelegd dat ze vanaf 1 april 2018, de ingangsdatum van het contract, alle data – financiële data en performance data – moesten aanleveren in één systeem en in één vast format. Daardoor hebben we – Philips en de IFM partners –op alle niveaus dezelfde informatie.”

Royal Philips beschikt nu dankzij deze aanpak over een jaar aan eensluidende data. En dat heeft allerlei voordelen opgeleverd, zegt Meijer: “Als ik nu van een stakeholder de vraag krijg wat we mondiaal aan security uitgeven of hoe het staat met de CO2-uitstoot, kan ik die vraag binnen vijf minuten beantwoorden.” Bij performance data ligt het iets genuanceerder: “Voorheen kregen we van de leveranciers wel informatie over de operationele kwaliteit – bijvoorbeeld hoe goed er werd schoongemaakt en of het onderhoud was uitgevoerd – maar werd niet de kwaliteit van de IFM partij zelf gemeten door te kijken naar bijvoorbeeld de kwaliteit van de facility managers op de locaties, de servicedesk en veiligheid. Met als gevolg: green KPI’s, red faces.”

Om daar verandering in aan te brengen, voerde Royal Philips zes thema’s in, en vier inputbronnen: de end-users, enkele key-stakeholders per locatie, de demand managers vanuit real estate en feiten. De combinatie van thema’s en inputbronnen leidde uiteindelijk tot een score. De aanpak lijkt vooralsnog te werken. Meijer: “De score matcht met de tevredenheid en medewerkers herkennen zich in het geschetste beeld.”

De volgende uitdaging voor Royal Philips is nu om via een roadmap veel gebouw-gerelateerde data te combineren in één dashboard met als doel het aantal rapportages te verminderen. De eerste stap daarbij is gezet met het opnemen van alle eigen real estate databronnen, deze zijn nu inzichtelijk. De vervolgstap is het koppelen van andere informatie “Je hebt het dan over verschillende systemen voor onder meer Security, HR, financiën en sustainability. Royal Philips  gebruikt hiervoor QlikSense, maar er zijn ook andere tools op de markt.”

Lichtend voorbeeld

Ilya Devers (openingsfoto) van WPA Analytics vindt het lovenswaardig dat Royal Philips op deze manier een eigen kennisbank opbouwt. “Jullie zijn een lichtend voorbeeld omdat jullie als corporate hierbij nadrukkelijk de regierol nemen. Dat zie je nog niet veel.” Rob Raasveldt (Ultimo) knikt instemmend: “Wij vinden het essentieel dat alle data op één punt samenkomen, zodat er één single source of truth is.” Meijer beaamt dit, maar maakt ook een kanttekening: “Het gaat ons daarbij niet om het systeem, maar om de eenduidige data- en informatieflow. In feite is QlikSense een schil die we om de verschillende databronnen leggen.”

Devers ziet een duidelijke trend: “Corporates investeren in een operating systeem en willen daar de data van sensoren en andere informatiebronnen aan hangen om zo zaken als bijvoorbeeld daglichttoetreding en toegang te regelen.” Volgens Alain van der Poort hangt dit wel af van het type klant: “Bij Signify hebben we met Interact zo’n operating systeem. Wij zien enerzijds klanten die op de data daarvan hun eigen analytics willen loslaten, anderzijds zijn er klanten die ons vragen dat voor hen te doen en om voor hen de rapportages te maken.” Kasja Maksymiak ziet twee ontwikkelingen: “Als eerste zie je dat iedereen een eigen platform en app wil gaan bouwen, waarbij een API (application programming interface) alles met elkaar verbindt. En als tweede zie je dat bedrijven bang zijn voor vendor lock-in: de klant is afhankelijk van een leverancier voor producten en diensten, omdat hij niet in staat is om van leverancier te veranderen zonder substantiële omschakelingskosten of ongemak, zoals een data-gat. Bij het verzamelen van informatie is de uitdaging eerst om te zorgen dat alle interne data gestandaardiseerd worden – het liefst bij dezelfde leverancier, die vervolgens verschillende oplossingen binnen één systeem aanbiedt, zoals Microsoft Azure IoT – en vervolgens om te zorgen dat alle externe data consistent in dezelfde en correcte formaat worden aangeleverd en op de juiste manier worden gekoppeld aan de interne data, inclusief de gegevens uit sensoren.” Maksymiak ziet daarbij enerzijds cloudoplossingen zoals Azure en anderzijds sensorfabrikanten zoals Signify. “Beiden proberen vanuit hun kant de markt aan te pakken.”

Gezondverstandbenadering

Juist omdat de ontwikkelingen daarin razendsnel gaan en omdat Royal Philips het belangrijk vindt dat de data eerst op orde zijn en gekoppeld, worden er eerst pilots gedaan voordat er definitief voor één systeem wordt gekozen. Meijer: “We kiezen voor de gezondverstandbenadering en kijken daarom eerst wat we kunnen met de data die we al hebben. Zo kunnen we bijvoorbeeld via wifi-punten, devices en toegangscontrole al bezetting in een gebouw meten zonder sensoren te hoeven plaatsen. Voor een vergaderzaal kunnen sensoren juist weer wel relevant zijn voor de facilitaire afdeling om het exacte gebruik te meten. En om te kijken of boeken en gebruiken overeenkomen.”

Devers ziet dat op het gebied van basale gebruiksdata momenteel grote stappen worden gemaakt. “Tot voor kort was het nog fysiek tellen met een klembord in de hand, die tijd is nu voorbij.” Als hij kijkt naar Workplace Analytics trekt Devers graag een parallel met wat bij IT is gebeurd. “Je ziet dat open source daar de grootste gemene deler is geworden. En dat dus de openheid van je processen en protocollen heel belangrijk is. Dat zie je ook bij BIM en FMBIM, dat zijn ook open standaarden. Daarom zijn ze goed convergeerbaar. Ik verwacht ook dat sensorenfabrikanten die data zullen willen leveren aan open source oplossingen. Want uiteindelijk zullen partijen het gaan redden die zich openstellen voor samenwerking met anderen.” Moderator Fred Kloet voegt daar nog een element aan toe: “Eindgebruikers vragen ook om die openheid. Die willen niet meer werken waar een ongezonde lucht is en waar ze verkeerde voeding krijgen.”

Ziekteverzuim

Kan Workplace Analytics er dan ook voor zorgen dat het ziekteverzuim met 1 procent wordt teruggedrongen? Meijer denkt dat dat mogelijk is, maar geeft tegelijkertijd aan dat Philips nog niet zover is. “We willen er wel naartoe, want we onderkennen dat health en wellbeing in een werkomgeving heel belangrijk is. Nu meten we nog vooral via Leesman de tevredenheid van medewerkers met hun werkomgeving maar uiteindelijk zullen we daar meer mee moeten. Tegelijkertijd wantrouw ik bedrijven die zeggen dat ze de productiviteit met hun product of dienst kunnen beïnvloeden. Als al die claims waar zouden zijn, hebben we nul procent ziekteverzuim en 200 procent productiviteit.” Weijs voegt daar aan toe: “Die claims laten ook andere factoren buiten beschouwing zoals werkstress.” Devers heeft ook moeite met de stelling: “In Noord-Amerika en West-Europa maken nog maar heel weinig gebouwen de mensen echt ziek. Bovendien is – zoals Weijs ook aangeeft – werkstress veel belangrijker voor ziekteverzuim. Daarom is er ook een spanningsveld tussen HR en FM en tussen human capital en werkomgeving. Je moet namelijk niet alleen naar de werkomgeving vragen, maar ook naar of mensen zich veilig en gehoord voelen. Want organisatieaspecten worden vaak veel belangrijker gevonden en daar is veel meer winst te boeken. Door te kijken naar zaken als zingeving en intrinsieke waarde van werk en naar zaken als employee journey en customer experience kun je het ziektverzuim wel met 10 procent terugdringen. Fysiek heb je het vooral vaak over akoestiek en met name verstoring. Uiteindelijk kunnen FM en HR elkaar vinden door te kijken naar de roadblocks die optimaal presteren van medewerkers in de weg staan.”

Philips heeft momenteel op veel locaties waar de werkomgeving gaat veranderen Leesman-onderzoeken gedaan. Die kunnen als nulmeting gaan dienen wanneer veranderingen worden doorgevoerd. Ook op locaties die al een nieuw concept hebben worden die onderzoeken uitgevoerd. Meijer: “We zien dat we bij die laatste categorie nu goed beoordeeld worden door onze medewerkers. Op die locaties zijn we aan het finetunen.” 

Maksymiak vertelt dat in Smart Buildings verschillende aspecten worden onderzocht: “Er wordt al gekeken naar gebouwdata, zoals energieconsumptie en de CO2 uitstoot van een gebouw. Verder kun je met wearable lightsensoren op je lichaam meten of je genoeg licht binnenkrijgt en welk effect dat heeft op je slaap en bioritme. Ook wordt er aan de hand van watergeluid of geluid invloed heeft op je wellbeing. Verder bieden Smart Buildings gericht ruimtes aan op basis van activiteiten. De ruimte moet in ieder geval moet inspireren en motiveren. Uiteindelijk worden alle data van verschillende bronnen met elkaar gecombineerd, met als doel het ontdekken van correlaties en trends: Leesman, gebouwdata etc. En daarin proberen we trends te zien. Die uitkomsten worden bovendien gevalideerd door wetenschappelijke partijen zoals de University of London.”

Meijer maakt een kritische kanttekening: “Ik vind het lastig dat er niet altijd een verband tussen data is en dat je je dus moet afvragen of je de data wel goed valideert. Want fouten zijn snel gemaakt als de data niet op orde zijn. Je hebt dan twee keuzes: foutmarges accepteren of bepaalde verbanden niet willen leggen.” Want als je dat wel doet, waarschuwt Devers, ga je beslissingen nemen op basis van gegevens die niet kloppen en krijg je faalkosten zoals in de bouw.

De stelling over het terugdringen van ziekteverzuim met workplace analytics leidt uiteindelijk niet tot een gezamenlijke conclusie. Raasveldt en Weijs zijn ervan overtuigd dat het niet kan, Maksymiak is er even stellig van overtuigd dat je met een ‘slim’ gebouw gezonde en prettige werkomstandigheden kunt creëren. Een gezond en prettig gebouw heeft echter geen invloed op de bedrijfscultuur, die ook van invloed is op het ziekteverzuim. Devers sluit zich daarbij aan en gaat een stap verder: “Als je bedrijfscultuur meeneemt in Workplace Analytics en het dus breed genoeg maakt dan kan het wel.” Weijs haakt daar mooi op in. Ze beschrijft hoe ze in een piepkleine kamer zit, zonder direct daglicht: “Toch ben ik supertevreden, want ik zit in die ruimte met een hele fijne collega.”

Statistisch betrouwbare data over gedrag eindgebruikers

Vervolgens komt de stelling op tafel dat het verzamelen van statistisch betrouwbare data over werkelijk gedrag van eindgebruikers onmogelijk is. Devers gooit meteen een steen in de vijver: “Ik vind als dataprofessional de term ‘statistisch betrouwbaar’ een gruwel. Ik vind het belangrijker dat data ‘echt’ zijn." Weijs is als wetenschapper ervan overtuigd dat het wel kan: “Er is ook al veel onderzoek over gedrag dat gevalideerd is.” Devers werpt tegen: “Neem bijvoorbeeld benchmarks. Daarvan verschuift de norm jaarlijks. Wat betekent dat voor de waarde van de data? Voor mij toont het aan dat statistische betrouwbaarheid van data bij workplace analytics niet altijd even relevant is.”

Smart Buildings bieden een werkplek aan als Office as a Service, zegt Maksymiak. “Daarbij wordt er qua binnenklimaat en hardware de beste werkomgeving gecreëerd. Een gezonde werkplek met veel groen, geluid- en lichtbalans en alle faciliteiten. Toch is het nog niet aantoonbaar met Workplace Analytics dat het de productiviteit verhoogt, maar worden er wel stappen in gemaakt.” Weijs: “Daar komt bij dat het sociale aspect van de werkomgeving steeds belangrijker is geworden, nu het mogelijk is om te werken waar en wanneer je maar wilt.” Raasveldt: “Voor werkgevers van kenniswerkers gaat het vooral over het bewustzijn om mensen te laten groeien en om te kijken hoe de werkomgeving daaraan bijdraagt. En om medewerkers bewust bekwaam te maken.”

Gedrag, interactie en cultuur

Workplace Analytics biedt dus mogelijkheden, maar heeft tegelijkertijd grenzen. Maksymiak: “Gedrag en interactie is lastig te meten.” Devers vult aan: “En cultuur. Maar het kan zeker.” Van der Poort heeft nog een andere wens: “Ik zou graag de use cases – de waarde van slimme gebouwen voor medewerkers – nog concreter en meer kwantificeerbaar maken.” Raasveldt zou graag zien dat er met minder data meer gedaan wordt: “Bijvoorbeeld door te kijken naar slimme algoritmes.” Devers is benieuwd of Workplace Analytics ook invloed heeft op de mate waarin corporates kiezen voor coworking, in het eigen of in een ander gebouw. De aanwezigen schatten over het algemeen in dat coworking met name iets zal zijn voor de flexibele schil en maximaal 20 procent zal gaan vormen. En dat dat voornamelijk zal gaan gelden voor bepaalde type functies en organisaties.

Privacy

Vervolgens komt ook het onderwerp privacy aan de orde. Raasveldt vertelt dat dit in de VS veel minder een issue is, al begint het onder invloed van datalekken wel te verschuiven. “Over het algemeen zijn echter gegevens van medewerkers in Europa beter beschermd dan in de VS. We zien ook dat privacy en de bewustwording erover steeds meer een issue wordt.” Volgens Raasveldt kan het niet goed omgaan met privacy een bedreiging vormen voor workplace analytics. Maksymiak relativeert dat meteen: “De bewustwording bij medewerkers wat een onbevoegd persoon kan als hij in je mail kan is nog vrij laag.” Meijer: “We willen sensoren die het aantal mensen tellen, maar niet registreren welke mensen. Dus geen facial recognition. Mijn advies is ook om heel transparant te zijn daarover richting medewerkers: dit is de software en dit is wat we ermee gaan doen.” Van der Poort: “Misschien moet je wel komen tot een keurmerk voor smart buildings op dat gebied.” Maksymiak merkte onlangs dat haar privé mailadres in onbekende handen was gevallen: “Ik kreeg daardoor allerlei ongewenste mail. Je kunt dat checken via https://haveibeenpwned.com. De site geeft aan welke websites gehackt zijn en of jouw mailadres daar bekend was.”

Waarde voor eindgebruiker

Maar wat is uiteindelijk de waarde voor de eindgebruiker van Workplace Analytics? Devers benadrukt opnieuw het belang van transparantie: “Je moet data teruggeven aan de eindgebruiker, zodat ze weten waarom ze onderzocht worden. De eindgebruiker wil best veranderen, maar wil niet veranderd worden. Dus moet je met Workplace Analytics hem in staat stellen te reflecteren op zijn eigen gedrag, zijn eigen voorkeuren over klimaat en waar te werken en zijn eigen manieren van werken. Als je dat doet maak je de eindgebruiker bewuster.” Maksymiak wijst erop dat er een trend is om daar ook gamification in te zetten door bijvoorbeeld de energiebesparing van het gebouw met de eindgebruikers te delen. Weijs pleit ervoor om wel alles over Workplace Analytics in één systeem onder te brengen en de eindgebruiker niet te overladen met allerlei apps.

Het laatste woord is aan Devers, die allereerst aangeeft dat het gedragsaspect bij Workplace Analytics lange tijd onderbelicht is. Daarnaast geeft hij aan dat op dit gebied het speelveld nog enorm divers is. “Je hebt organisaties die er al heel veel mee doen en organisaties die er nog bijna niets mee doen.” Om uiteindelijk op de juiste manier met Workplace Analytics aan de slag te gaan is de Deming-cirkel (Plan-Do-Check-Act) heel ongeschikt. Die cirkel is namelijk gericht op voorspelbare processen, maar hierbij gaat het juist om onvoorspelbare processen. Daarom gebruiken wij liever de Observe-Orient-Decide-Act loop.”

Op de foto bovenste rij staand v.l.n.r.: Peter Bekkering en Rob Raasveldt. Op de tweede rij staand v.l.n.r.: Alain van der Poort, Ilya Devers, Guido Meijer en Minou Weijs-Perrée. Zittend: Fred Kloet en Kasja Maksymiak.

Workplace Analytics Experts

Minou Weijs-Perrée is onderzoeker bij de afdeling Vastgoedmanagement van de TU Eindhoven. Ze promoveerde onlangs op kennisdelen en netwerken in bedrijfsverzamelgebouwen. Momenteel is ze bezig met een onderzoeksvoorstel over het stimuleren van gezondheid in de werkomgeving. Daarbij maakt ze meteen een kanttekening over de grenzen van meetbaarheid. “Mentale gezondheid is met alleen sensoren lastig te meten. Er moet mijns inziens meer onderzoek komen over hoe we dat toch zouden kunnen meten, zonder eindgebruikers te veel te belasten.”  

Alain van der Poort is global key accountmanager bij Signify. Daarbij houdt hij zich op strategisch niveau bezig met (IoT) geconnecteerde lichtsystemen en hoe deze kunnen worden ingezet om een slimmere en prettigere werkomgeving te creeren. De afgelopen jaren hield hij zich samen met Chrono@work, verbonden aan de universiteit van Groningen, tevens bezig met een onderzoek naar licht en vitality, waarbij werd onderzocht of mensen zich beter voelden en beter sliepen bij licht, afgestemd op hun bioritme. “Dat is van belang omdat binnen bedrijven steeds meer aandacht is voor het feit dat mensen zich prettig voelen in hun werkomgeving.”

Rob Raasveldt is accountmanager bij Ultimo. Ultimo maakt, ontwikkelt, implementeert en onderhoudt software voor facility management en vastgoedmanagement om daarmee de processen bij klanten te optimaliseren. De ambitie daarbij is om uiteindelijk via intelligente assets de customer journey te vergemakkelijken.

Kasja Maksymiak werkt bij Edge Technologies als Iot engineer. Daarbij worden alle data uit sensoren in een platform verwerkt en toegankelijk gemaakt voor stakeholders. Ze houdt zich voornamelijk bezig met de verbinding tussen de business en IT. Haar werk varieert van implementatieplanningen tot het creëren van business value voor de eindgebruikers, die uit de data gehaald kan worden.

Ilya Devers is chief imagineer en founder van Work & People Analytics. WPA heeft sinds 2012 een Employee Effectiveness Platform, bedoeld om kenniswerkers beter, effectiever en prettiger te laten werken. Daarbij worden data uit slimme digitale interviews over de manier van werken en de cultuur in de organisatie gebruikt. Deze kunnen gekoppeld worden met data uit sensoren om integrale informatie ter beschikking te stellen. De uitkomsten worden veel gebruikt bij vastgoedinvesteringen en veranderingen in de werkomgeving. Devers vindt het van groot belang dat de informatie die teams verstrekken ook gedemocratiseerd naar hen terugkomt. WPA doet dit met name voor work strategy-specialisten, adviseurs en architecten. Samen met de Erasmus Happiness Economic Research Organisation onderzoekt WPA het geluksgevoel bij medewerkers door naast digitale interviews ook te kijken naar gedragsgenerieke activiteiten en processen en de cultuur, in combinatie met de overvloed aan data die via sensoren beschikbaar komt en harde bedrijfsdata zoals omzet en ziekteverzuim. Op basis van een analyse en van gedragspatronen zou vervolgens de inrichting kunnen worden aangepast.

Guido Meijer is Director Global Facility Management-Real Estate bij Royal Philips, dat zich sinds de splitsing in 2016 met Signify steeds meer richt op health tech. Dat gebeurt data-driven en er wordt gekeken naar een health continuüm, van personal health, via diagnostics, treatment naar het met behulp van data remote monitoren van patiënten. Bij Royal Philips werken 76.000 medewerkers wereldwijd verdeeld over circa 600 locaties. Royal Philips wil dit aantal echter terugdringen door te focussen op de top-100 locaties.

Tekst: Peter Bekkering Fotografie: Michael Kooren

dinsdag 27 augustus 2019permalink