Dit eindrapport behandelt het onderzoek van CDM@Airports, gericht op Collaborative Decision Making in de logistieke processen van luchtvrachtafhandeling op Nederlandse luchthavens. Dit project, met een looptijd van ruim twee jaar, is gestart op 8 november 2021 en geëindigd op 31 december 2023. HET PROJECT CDM@AIRPORTS OMVAT DRIE WERKPAKKETTEN: 1. Projectmanagement, dit betreft de algehele aansturing van het project incl. stuurgroep, werkgroep en stakeholdermanagement. 2. Onderzoeksactiviteiten, bestaande uit a) cross-chain-samenwerking, b) duurzaamheid en c) adoptie van digitale oplossingen voor datagedreven logistiek. 3. Management van een living lab, een ‘quadruple-helix-setting’ die fysieke en digitale leeromgevingen integreert voor onderwijs en multidisciplinair toegepast onderzoek.
MULTIFILE
Het voorliggende rapport doet verslag van het onderzoek naar verdienmodellen van preventie. De centrale vraag die met het onderzoek beantwoord is, luidt: Wat zijn mogelijke barrières bij potentiële verdienmodellen voor preventie, die samenwerking tussen actoren in de weg kunnen staan? De algemene uitkomst is dat er zeker verdienmodellen van preventie te identificeren en te ontwerpen zijn temeer daar preventie vanuit een economisch perspectief als een soort investeringsbeslissing kan worden beschouwd. Er zijn echter wel verschillende barrières te onderkennen voor de ontwikkeling van een effectieve verdienmodellen. In het licht van de onderzoeksvraag leidt dit tot volgende conclusies: - Preventie is belangrijk maar komt nog onvoldoende van de grond; - Actoren kunnen worden ingedeeld in vier helixen en hebben verschillende salience; - Preventie is een maatschappelijk verdienmodel; - Verdienmodellen van preventie zijn technologisch, datagedreven en schaalbaar; - Barrieres voor preventie zijn bedrijfskundig van aard.
De complexe interactie tussen het beleid en de kwaliteit van registratiedata vormde tijdens de COVID-19-pandemie een uitdaging voor GGD-onderzoekers. Beleidskeuzen gericht op populatiespecifieke testlocaties en de selectieve registratieplicht van negatieve testresultaten leidden tot populatieverschillen in datakwaliteit. Populatieverschillen in de besmettingsgraad konden daardoor niet betrouwbaar worden vastgesteld. Dit belemmerde de ontwikkeling van relevante sturingsinformatie voor beleidsmakers in de publieke gezondheidssector. https://doi.org/10.1007/s12508-022-00358-7
Een geschatte hoeveelheid van tussen de 35 en 140 miljoen kilo zwerfafval wordt jaarlijks in Nederland op straat of in de natuur aangetroffen. Gemeenten zijn verantwoordelijk voor het voorkomen en opruimen van zwerfafval. Daarom heeft bijvoorbeeld gemeente Breda de ambitie uitgesproken om de stad in 2030 zwerfafval vrij te hebben. Deze ambitieuze doelstelling moet bereikt worden door acties zowel op het vlak van preventie, als het opruimen en het hergebruik. Om deze acties kwantitatief te onderbouwen en te monitoren zijn gegevens over ligging, hoeveelheid en samenstelling van het zwerfafval noodzakelijk. Het is momenteel al mogelijk om zwerfafvaldata te verkrijgen om analyses op te verrichten. Deze data is afkomstig van vrijwilligers die middels apps als Litterati zwerfafval verzamelen en classificeren (labelen). Het toekennen van een label is een tijdrovende klus en levert maar een beperkt beeld van de totale hoeveelheid zwerfafval in een gemeente. Dit classificeren kan geautomatiseerd worden door object detectie algoritmen welke zijn getraind op afbeeldingen van zwerfafval. Om een groter gebied te monitoren zijn camerasystemen ontwikkeld die in staat zijn zwerfafval automatisch te detecteren. Technisch gezien zijn er steeds meer oplossingen om automatisch zwerfafval in kaart te brengen en te classificeren, maar een praktijkgerichte oplossing voor bijvoorbeeld beleidsmakers zonder technische kennis ontbreekt nog. In dit toegepast ontwerponderzoek werken we samen met gemeente Breda, gemeente ‘s-Hertogenbosch, stichting GoClean, Natuur- en milieuvereniging Markkant, stichting Nederland Schoon, de Antea Group en betrokken MKB-ers aan het antwoord op de onderzoeksvraag “Hoe kan zwerfafval in de openbare ruimte automatisch gedetecteerd en geclassificeerd worden vanuit verschillende, onafhankelijke bronnen met een zo beperkt mogelijke tijdsinvestering van de mens in dit proces.” De technische componenten die hiervoor nodig zijn worden samengevoegd in een gebruiksvriendelijk dataplatform. Op basis van de uitkomsten kunnen gemeenten (en andere publieke partijen) in Nederland datagedreven interventies ontwikkelen om zwerfafval tegen te gaan.
Het project GOUD (Geïntegreerde Ondersteuning voor multidisciplinaire Uitrol van Datagedreven zorg in verpleeg-, verzorgingshuizen en thuiszorg [VVT]) komt voort uit toenemende druk op de VVT-sector door vergrijzing en het tekort aan zorgverleners. Volgens recente beleidskaders kan datagedreven zorg helpen bij de benodigde zorgtransitie. Bij datagedreven zorg leren, beslissen en verbeteren hbo- en mbo-zorgverleners o.b.v. data uit het primaire zorgproces zoals sensordata en rapportages. VVT-organisaties zijn begonnen met top-down visievorming en technisch gedreven pilots, maar komen niet verder. Dit komt omdat datagedreven zorg een complex vraagstuk is dat actieve betrokkenheid van diverse stakeholders (zorg, ICT, staf) vereist, iets waar VVT-organisaties moeite mee hebben. Om dit probleem aan te pakken, werken onderzoekers van Windesheim, Saxion, Hogeschool Utrecht en Deltion College samen om twee VVT-organisaties (Den Bouw Woon-zorg-centrum en AxionContinu) te ondersteunen bij de uitrol van datagedreven zorg. Dit doen ze via ontwerpgericht onderzoek. Ze volgen hierbij de fasen van het recent gepubliceerde cyclische model voor “data in een lerende organisatie” (Vilans, 2023), dat niet eerder geoperationaliseerd is in de praktijk: 1.Richten: Visievorming via multidisciplinaire gesprekstools; 2.Inrichten: Vaststellen (technische) infrastructuur, werkprocessen en definiëren van rollen, taken en verantwoordelijkheden; 3.Verrichten: Methodisch experimenteren met zorgdata; 4.Leren/veranderen: Reflectie op gerealiseerde veranderingen. De hulpmiddelen die in deze werkpakketten worden ontworpen worden geïntegreerd in een toolbox, die het cyclische model operationaliseert en beschikbaar wordt gesteld via de website van het landelijke netwerk “Samen datagedreven werken in Zorg en Welzijn”. Verdere doorwerking in de praktijk wordt ondersteund door Werkgeversvereniging Zorg & Welzijn, Health Valley, Scamander, Beter Healthcare en drie andere VVT-organisaties (Noorderboog, Baalderborg groep en Zorggroep Apeldoorn). Het onderwijs en de competentieprofielen voor zorgprofessionals worden doorontwikkeld via TZA IJssel-Vecht, Aart Eliëns Advisering en V&VN. Doorwerking richting onderzoek gebeurt via betrokken practoren- en lectorenplatformen, Vilans, en Maastricht University
Gemeentelijk beleid wordt steeds belangrijker om verschillende duurzaamheidsdoelen te vertalen naar concrete actie: wijken gaan van het aardgas af om CO2-besparingen te realiseren, binnensteden vergroenen om klimaatbestendig te worden, etc. Deze duurzaamheidsvraagstukken zijn ‘wicked problems’ die vragen om een beleidsproces dat anticipeert op onvoorziene omstandigheden en dat inwoners een belangrijke rol geeft. Voor zowel beleidsproces als inwonerpartcipatie zijn geloofwaardige en begrijpelijke data en informatie die passen bij de leefwereld van de betrokkenen een vereiste. Echter, de datageletterdheid van een deel van de inwoners is beperkt: ze hebben moeite om visualisaties van complexe duurzaamheidsinformatie te interpreteren. Gemeenteprofessionals worden hiermee voor een dubbele uitdaging gesteld. Enerzijds is het een probleem dat gemeenten slechts een groep ‘usual suspects’ kunnen bereiken voor de totstandkoming en uitvoering van duurzaamheidsbeleid, wat het draagvlak ondergraaft. Anderzijds ontbreekt het bestaande visualisaties van duurzaamheidsinformatie aan discussiemogelijkheden en zijn ze te complex voor inwoners met een beperkte datageletterdheid. Deze dubbele uitdaging maakt het bijzonder lastig om een participatietraject op te zetten waarin een diverse groep inwoners wordt bereikt en waarin datavisualisaties die uitnodigen tot het uitwisselen van perspectieven een rol spelen. Dit project ontwikkelt een toolbox ‘Eerste hulp bij datagedreven inwonerparticipatie aan duurzaamheidsbeleid’ om deze uitdagingen het hoofd te bieden. We ontwikkelen en testen met drie gemeenten en hun inwoners enthousiasmerende en eenvoudig te begrijpen datavisualisaties. We zetten met drie andere gemeenten participatieprocessen op waar deze visualisaties deel van uitmaken en we evalueren de inzet van deze visualisaties in praktijkcases over klimaatadaptatie en de energietransitie. De resultaten vertalen we naar voornoemde toolbox, bestaande uit deze visualisaties, ontwerprichtlijnen, een aanpak voor datagedreven participatie in duurzaamheidsbeleid en een aanpak om samen met inwoners visualisaties te ontwikkelen. De toolbox levert naast concrete handreikingen voor datagedreven inwonerparticipatie aan duurzaamheidsbeleid ook een bijdrage aan de adoptie van datagedreven werken binnen gemeenten.
