'Totale eigendomskosten' is geen onveranderlijk getal

De TCO kan in de loop van de gebruiksduur van een voertuig veranderen, als gevolg van de leeftijd van een voertuig en tal van externe factoren. Zo zorgen externe marktfactoren ervoor dat de brandstofprijzen schommelen, of dat grondstoffen voor banden en onderdelen duurder kunnen worden. Bovendien lopen de afschrijvingspercentages vaak gelijk met de marktomstandigheden in de groothandel en het koopgedrag van consumenten. Deze externe factoren kunnen het concurrentievermogen voor de totale eigendomskosten van het ene voertuigsegment ten opzichte van het andere beïnvloeden. Lagere brandstofprijzen betekenen voor vrachtwagens bijvoorbeeld lageren operationele kosten en een hogere wederverkoopwaarde, maar doen de restwaarde voor vierdeurs personenwagens en hybride voertuigen dalen.

De totale eigendomskosten zijn daarnaast ook van invloed op het vervangen van voertuigen. Nagenoeg alle wagenparkkosten – zowel vaste als flexibele – voelen de impact als een voertuig buiten dienst wordt geplaatst. Op lange termijn zien we dat voertuigen in commerciële wagenparken geleidelijk langer worden gebruikt. OEM's in de auto-industrie hebben door de jaren heen voertuigen van veel betere kwaliteit afgeleverd, met langere garanties op het aandrijfsysteem. Daardoor kunnen bedrijven minder risicovolle delen van het wagenpark, zoals lichte vrachtwagens, langer gebruiken.

Uit sectorgegevens blijkt dat wagenparken met lichte vrachtwagens en bestelbusjes hun voertuigen gemiddeld langer zijn gaan gebruiken. Ook vierdeurs personenwagens blijven langer in gebruik, al verloopt die evolutie wat langzamer. Veel wagenparken, met name middelgrote, gaan inmiddels uit van vervanging bij 125.000 km, nu er vanuit de bedrijfsleiding vaak veel aandacht is voor de kapitaaluitgaven. Vaak bekijkt het management deze vervangingscycli alleen door een financiële bril – als een beslissing op basis van euro's en centen. Bedrijven besparen vaak op hun de wagenparkkosten door hun voertuigen langer te gebruiken alvorens deze te vervangen. De cashflow van die uitgestelde kosten kan dan worden ingezet voor andere bedrijfsuitgaven.

Traditioneel wordt bepaald wanneer wagens vervangen worden op basis van de tijd en kilometerstand, dus het aantal maanden dat een voertuig in gebruik is en de afstand die het heeft afgelegd. Dat is gebaseerd op de vaste en variabele kosten tijdens de levensduur van het voertuig. Vaste kosten nemen doorgaans af naarmate een voertuig ouder wordt, terwijl de variabele/operationele kosten stijgen. Als deze twee kostenposten voor de hele levensduur van een voertuig in kaart worden gebracht, worden voertuigen van oudsher vervangen op het moment dat de dalende lijn voor de vaste kosten de stijgende lijn voor de variabele kosten kruist.

Tegenwoordig kiezen steeds meer wagenparken voor flexibelere cycli. Sommige wagenparken noemen hun vervangingscyclus zelfs geen 'beleid' meer, maar een 'richtlijn'. De achterliggende gedachte is dat ze zelf willen kunnen bepalen wanneer een voertuig buiten dienst wordt gesteld, op basis van de heersende marktomstandigheden, in plaats van op een vooraf vastgestelde kilometerstand en/of het aantal maanden dat een voertuig wordt gebruikt. Die verandering wordt mogelijk gemaakt door de steeds vernuftigere optimalisatiemodellen en in het bijzonder de ontwikkeling van analyses om de verschillende 'wat als'-scenario's te berekenen. Zo kan het perfecte moment om een voertuig te vervangen veel beter in kaart worden gebracht.

Een flexibele richtlijn voor vervanging kan een totaal ander resultaat opleveren. Zo kan er bijvoorbeeld beslist worden om een cyclus op korte termijn te verlengen, ter compensatie van een lager investeringsbudget. Servicewagenparken, die meer kosten omdat de voertuigen specifiek moeten worden uitgerust en ingericht, houden hun voertuigen bijvoorbeeld langer in gebruik dan voor lichte bedrijfswagens het geval is, zodat ze hun kapitaaluitgaven onder controle houden.

Aan de andere kant kan de gebruiksduur voor bepaalde voertuigen net worden verkort, zodat kan worden geprofiteerd van een uitzonderlijk sterke tweedehandsmarkt. Dat was bijvoorbeeld enkele jaren geleden het geval. Sommige bedrijven hebben besloten dat ze niet vast willen zitten aan een rigide vervangingscyclus en liever de vrijheid hebben om mee te bewegen met de markt. Zij zijn van mening dat het financieel verstandiger is om het vervangen van hun wagenpark flexibel te benaderen, omdat het door de marktomstandigheden voordeliger kan zijn om voertuigen langer of korter in dienst te houden.

De connectiviteit van voertuigen en verfijndere gegevens voor predictief onderhoud leiden tot een verschuiving van totale eigendomskosten naar een veel nauwkeurigere methode: LCO, ofwel 'laagste eigendomskosten'. De meest nauwkeurige levenscyclusanalyse voor het nemen van de eerste acquisitiebeslissing en het kiezen van de beste vervangingsstrategie is gebaseerd op een combinatie van realtime en historische gegevens.

Dankzij voorspellende modellering op basis van voertuiggegevens die continu door telematica worden gestreamd, kan het wagenpark veel efficiënter worden beheerd. Uit een onderzoek van IBM bleek bijvoorbeeld dat problemen met behulp van voorspellende analyses 70% sneller konden worden opgespoord, en dat voertuigen zo 20% sneller werden gerepareerd.

Voorspellende modellering biedt de mogelijkheid om uitval beter te beheren en het gebruik van het wagenpark te maximaliseren. Hierdoor zal de traditionele benadering voor preventief onderhoud - op basis van tijd en het aantal gereden kilometers - worden vervangen door een datagestuurd model. Op de lange termijn betekent dit een verschuiving van een traditioneel reactief onderhoudsprogramma naar een voorspellend onderhoudsmodel. In de toekomst zullen reparaties worden uitgevoerd voordat het voertuig met een probleem stilstaat. Daardoor kunnen voertuigen maximaal worden gebruikt.

Technologie voor voorspellend onderhoud kan problemen niet voorkomen, maar kan er wel tijdig voor waarschuwen, zodat managers de reparatie kunnen inplannen voordat het voertuig aan de kant van de weg komt te staan. Dit helpt om onverwachte uitval te minimaliseren en de stilstand van bestuurders/voertuigen te verminderen. Uiteindelijk zullen deze gegevens worden gebruikt om het ideale moment te voorspellen om voertuigen te vervangen.