In mijn vorige blog over de vier T's (augustus 2018) schreef ik als tweede T dat de incidentbestrijding té ingewikkeld wordt. Ik benoemde dat business intelligence kan helpen bij een veilige en effectieve incidentenbestrijding, mits we daar nu op gaan inzetten. Maar wat is dat eigenlijk, business intelligence? Niet iedereen heeft daar een beeld bij. Er is nu echter een mooi voorbeeld van business intelligence bij de brandweer: het natuurbrandverspreidingsmodel.
Business intelligence (BI) is een van de speerpunten voor de brandweer en vloeit voort uit de Brandweer over morgen.[1] Het idee achter BI is dat we toegroeien naar een 'informatie gestuurde brandweer'. Een brandweer die veel meer dan ooit gebruikmaakt van gegevens die overal al aanwezig zijn om de doelstellingen, zoals die in de Brandweer over morgen zijn gesteld, te behalen. BI is daarmee een middel en geen doel. Het doel is om zo goed mogelijk incidenten te voorkomen en te bestrijden.
Ik neem waar dat lang niet iedereen hetzelfde onder BI verstaat. Met name bij managers lijkt het veel meer te gaan om data en informatie over de business, de organisatie, met vragen zoals: hoeveel is de brandweer duurder geworden in de laatste vijf jaar? Of hoeveel mensen heb ik in dienst en hoeveel kazernes zijn er gesloten? Misschien zou ik enige jaren geleden hetzelfde hebben gedacht. Maar mijn beeld over BI is aangescherpt toen ik ooit eens mocht pitchen voor de Business Intelligence Award en Brandweer Amsterdam-Amstelland de prijs voor 'slimste organisatie van Nederland' won.
Met BI kan de organisatie haar doelstellingen op een slimmere manier bereiken. En de doelstellingen worden gehaald op de werkvloer. Het gaat er dus om dat de mensen die de doelstellingen realiseren, dat zo slim mogelijk doen. Dát is waar BI voor is. Nu is wel duidelijk dat daar wel wat voor nodig is. Want om intelligence te leveren moet er data worden vergaard. En moet er op een creatieve manier data uit verschillende bronnen worden gekoppeld. Die data moet worden geïnterpreteerd en op een slimme manier worden aangeboden. Er is dus nog een hele weg te gaan.
Eén van de onderwerpen die ik in mijn vorige blog over de vier T's aanhaalde, was natuurbrandbestrijding. We zien over de hele wereld hoe moeilijk natuurbranden te bestrijden zijn en hoe risicovol dat voor brandweermensen is. We zien ook dat door klimaatverandering natuurbranden naar het noorden opschuiven. Een serieus toekomstperspectief voor Nederland dus. Het is de vraag of natuurbranden in de komende decennia nog wel te bestrijden zijn als het op deze manier doorgaat.
Het aardige is dat juist op het gebied van natuurbrandbestrijding grote ontwikkelingen gaande zijn in Nederland. We lopen daarmee voorop in de wereld, uit andere landen is er veel belangstelling. Natuurlijk is ons land wel bijzonder, omdat de natuurgebieden niet heel groot zijn. Daarentegen is het ruimtegebruik wel meer divers, met als gevolg grote maatschappelijke risico's. De afgelopen jaren hebben de brandweer en het IFV veel geïnvesteerd in het beheersbaar maken van natuurbrandrisico's. Er wordt nauw samengewerkt met alle betrokken partijen om zowel aan de voorkant als aan de achterkant te investeren.
Een van de mooie ontwikkelingen vind ik het natuurbrandverspreidingsmodel (NVBM).[2] En dat model is een lichtend voorbeeld van BI! Er wordt data uit allerlei bronnen samengevoegd en geanalyseerd. Data van begroeiing, eigenschappen van begroeiing, het weer, satellieten, vochtigheidsgraad, brandgedrag en geodata worden verzameld. Dat is waarlijk een hele klus. Al jarenlang inventariseren mensen wat voor begroeiing waar staat. Er wordt onderzocht hoe het brandgedrag van die begroeiing is, en dat wordt gemodelleerd. Er wordt zelfs wetenschappelijk onderzoek naar gedaan. Zie bijvoorbeeld de publicatie Initial Development of Surface Fuel Models for The Netherlands. [3]
Data wordt gekoppeld, geanalyseerd en gepresenteerd op een zodanige manier dat de brandweer en andere partijen op een slimme manier branden kunnen voorkomen, de bestrijding kunnen voorbereiden en, als het dan toch fout gaat, kunnen bestrijden. Het model voorspelt als het ware waar de kans op brand groot is, zodat er kan worden gekapt, stoplijnen aangebracht kunnen worden, onderhoud kan worden gepleegd, of zelfs preventief afgebrand kan worden. Als het dan toch fout gaat, voorspelt het model hoe de brandontwikkeling zal zijn, zodat de brand op een slimme manier kan worden bestreden. En de volgende stap is om met satellieten continu de gegevens te actualiseren. Kijk dat noem ik nou een slimme brandweer!
Voor de toekomst zie ik dit soort BI ook op andere vlakken. Zo kan ik mij voorstellen dat we in het kader van preventievoorlichting precies weten waar en bij wie we langs moeten gaan om branden te voorkomen, omdat we weten waar de risico's op brand het grootst zijn en dus weten hoe we de voorlichting moeten richten op de juiste doelgroepen. Wat met natuur kan, moet toch ook met gebouwen kunnen? Kunnen we zo gerichter branden in gebouwen voorkomen en, als het dan toch fout gaat, heel precies en slim bestrijden? Door bijvoorbeeld actueel te weten wat in welk gebouw aanwezig is, hoe het met de brandwerende constructie is gesteld, waar de brand zich bevindt en waar we naar binnen moeten om direct water op het vuur te brengen zoals we volgens de Hernieuwde kijk op brandbestrijding voorstaan? Kunnen we zo ook bijvoorbeeld onderweg naar een auto-ongeval al precies in ons oor gefluisterd krijgen wat er aan de hand is, om wat voor voertuig het gaat en hoe we dat moeten aanpakken zonder steeds meer parate kennis bij de brandweermensen te hoeven brengen?
We hebben nog een weg te gaan, maar de ontwikkelingen gaan snel en het natuurbrandverspreidingsmodel bewijst dat, als we er echt voor gaan, BI mogelijk is, ook voor de brandweer.
Ricardo Weewer
[1] Meer informatie over de Brandweer over morgen. [2] Zie voor meer informatie het dossier Natuurbranden/wildfires. [3] Bekijk de publicatie: Initial Development of Surface Fuel Models for the Netherlands.
