Von 20.000 Risikobäumen zu datengestützten Prioritäten
Eine niederländische Kommune stand vor einem bekannten Problem: Nach der jährlichen VTA-Inspektion überstieg die Anzahl der Risikobäume bei weitem das verfügbare Pflegebudget. Mit IDAs intelligenter Risikopriorisierung erhielten sie erstmals objektive, vertretbare Entscheidungen.
Zu viele Risikobäume, zu wenig Budget
Die jährliche VTA-Inspektion ergab, dass die Anzahl der Risikobäume erheblich größer war, als das Pflegebudget zuließ. Obwohl die Verantwortlichen seit Jahren ihr Bestes taten, um die richtigen Prioritäten zu setzen, fehlte eine objektive Methode, um Rat und Bürgern zu erklären, warum manche Bäume sofort behandelt werden mussten und andere erst später.
Die Zahlen waren klar: 20.000 identifizierte Risikobäume, aber Budget für nur {count2}. Welche Hälfte erhält Priorität — und wie erklären Sie das?0 identifizierte Risikobäume, aber Budget für nur 10.000. Welche Hälfte erhält Priorität — und wie erklären Sie das?0. Welche Hälfte erhält Priorität — und wie erklären Sie das?
Intelligente Risikopriorisierung mit IDA
Mit IDAs Modul für intelligente Risikopriorisierung erhielt die Kommune erstmals ein klares Bild der tatsächlichen Risiken in ihrem Baumbestand. Die vorhandenen VTA-Daten wurden mit einem Risikopriorisierungswert angereichert, der jedem Baum einen transparenten Risikowert gab.
Jeder Baum erhielt einen Wert basierend auf: Baumhöhe und Fallzone, Standort und Umgebung, Verkehrsdichte, möglicher Folgeschaden und die Wahrscheinlichkeit, dass bei einem Versagen tatsächlich etwas getroffen wird.
Welche 10.000 wählen Sie? Keine objektive Grundlage.
Genau die Bäume, die das meiste Risiko beseitigen.
Von Daten zur Aktion in fünf Schritten
Diese Risikowerte erwiesen sich als Durchbruch. Anstatt aus dem Bauch heraus zu arbeiten, konnte die Kommune die Pflege am verfügbaren Budget ausrichten. Durch Festlegung einer Risikoschwelle wurden automatisch nur Bäume ausgewählt, die ins Budget passten und die größte Risikoreduktion erzielten.
Aus dieser Auswahl wurde mit wenigen Klicks ein vollständiges Projekt erstellt, einschließlich Kartenansicht der relevanten Standorte. Der Grünpflege-Auftragnehmer übernahm nahtlos die Ausführung — in IDA sah er genau, welche Bäume behandelt werden mussten und welche Maßnahme für jeden Baum erforderlich war.
Sofort spürbare Wirkung
Die Wirkung dieses Ansatzes war sofort spürbar. Wo früher viel über Prioritäten diskutiert wurde, herrschte nun Ruhe und Vertrauen dank der fundierten Entscheidungen, die IDA sichtbar machte.
Das Pflegebudget wurde vollständig genutzt, Risikosituationen wurden nachweislich schneller angegangen, und die Kommune konnte Rat und Bürgern klar erläutern, warum bestimmte Straßen dieses Jahr Pflege erhielten und andere nächstes Jahr folgen würden.
Nach Abschluss war der gesamte Baumbestand automatisch im System aktualisiert — bereit für den nächsten Zyklus.
Möchten Sie Ihren Baumbestand intelligenter priorisieren?
Diese Fallstudie zeigt, wie eine Kommune ein strukturelles Problem in den Griff bekam: zu viele Risikobäume und zu wenig Budget. Mit intelligenter Risikopriorisierung ermöglichte IDA datengestützte, transparente Entscheidungen, die einer Prüfung standhalten und nachweislich Risiken reduzieren.
Möchten Sie sehen, wie das für Ihre Kommune aussehen würde? Fordern Sie eine (Online-)Demo an.