Om haar doelstellingen te behalen en op professionele wijze om te gaan met haar vastgoed wil het Vastgoedbedrijf van de gemeente Groningen op een innovatieve manier gaan sturen op de maatschappelijke vastgoedportefeuille. Het gebruik van data en informatietechnologieën, oftewel datagedreven werken en sturen geeft inzicht in de effectiviteit en efficiëntie van de portefeuille. Deze roadmap omvat, naast een theoretisch kader, een stappenplan waarmee het proces naar data-gedreven vastgoedsturing wordt beschreven. Uitgangspunt hierbij is stapsgewijs uitvinden aangezien datagedreven vastgoedsturing vraagt om een andere manier van denken en doen. Er worden actionable insights gecreëerd zodat strategisch sturen mogelijk wordt. Het te ontwikkelen datamodel vormt de basis voor het aangaan van de dialoog, het nemen van beslissingen en het opstellen van lange termijndoelen. De uitkomst is een datamodel voor een proactieve, wendbare, toekomstbestendige organisatie die in staat is in te spelen op een veranderende omgeving en stuurt op een zo hoog mogelijk maatschappelijk rendement.De opkomst van Big Data en vooral Smart Data stelt ons in staat om op een andere manier inzicht te verkrijgen in wat er in de toekomst gaat gebeuren en hierin te sturen. Smart Cities, slimme apparaten en andere voorbeelden van Internet of Things - niet alleen mensen zijn online, maar ook dingen - genereren waardevolle data en maken dat dit eenvoudig gedeeld kan worden. En de introductie van Blockchain in het vastgoed zorgt bijvoorbeeld voor een andere manier van waardeoverdracht (Veuger, 2017). Het zijn voorbeelden van de inzet van data en technologische mogelijkheden die zorgen voor grote veranderingen en invloed hebben op en potentiële waarde - transparanter, professioneler, objectiever - hebben voor de vastgoedwereld. Maar hoe kan de gemeente Groningen nieuwe data en informatietechnologieën gebruiken om strategisch te sturen op de maatschappelijke vastgoedportefeuille?
MULTIFILE
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
Communicatieprofessionals geven aan dat organisaties geconfronteerd worden met een almaar complexere samenleving en daarmee het overzicht verloren hebben. Zo’n overzicht, een ‘360 graden blik’, is echter onontbeerlijk. Dit vooral, aldus diezelfde communicatieprofessionals, omdat dan eerder kan worden opgemerkt wanneer de legitimiteit van een organisatie ter discussie staat en zowel tijdiger als adequater gereageerd kan worden. Op dit moment is het echter nog zo dat een reactie pas op gang komt als zaken reeds in een gevorderd stadium verkeren. Onderstromen blijven onderbelicht, als ze niet al geheel onzichtbaar zijn. Een van de verklaringen hiervoor is de grote rol van sociale media in de publieke communicatie van dit moment. Die media produceren echter zoveel data dat communicatieprofessionals daartegenover machteloos staan. De enige oplossing is automatisering van de selectie en analyse van die data. Helaas is men er tot op heden nog niet in geslaagd een brug te slaan tussen het handwerk van de communicatieprofessional en de vele mogelijkheden van een datagedreven aanpak. Deze brug dan wel de vertaling van de huidige praktijk naar een hogere technisch niveau staat centraal in dit onderzoeksproject. Daarbij gaat het in het bijzonder om een vroegtijdige herkenning van potentiële issues, in het bijzonder met betrekking tot geruchtvorming en oproepen tot mobilisatie. Met discoursanalyse, AI en UX Design willen we interfaces ontwikkelen die zicht geven op die onderstromen. Daarbij worden transcripten van handmatig gecodeerde discoursanalytische datasets ingezet voor AI, in het bijzonder voor de clustering en classificatie van nieuwe data. Interactieve datavisualisaties maken die datasets vervolgens beter doorzoekbaar terwijl geautomatiseerde patroon-classificaties de communicatieprofessional in staat stellen sociale uitingen beter in te schatten. Aldus wordt richting gegeven aan handelingsperspectieven. Het onderzoek voorziet in de oplevering van een high fidelity ontwerp en een handleiding plus training waarmee analisten van newsrooms en communicatieprofessionals daadwerkelijk aan de slag kunnen gaan.
Artificial Intelligence (AI) wordt realiteit. Slimme ICT-producten die diensten op maat leveren accelereren de digitalisering van de maatschappij. De grote innovaties van de komende jaren –zelfrijdende auto’s, spraakgestuurde virtuele assistenten, autodiagnose systemen, robots die autonoom complexe taken uitvoeren – zijn datagedreven en hebben een AI-component. Dit gaat de rol van professionals in alle domeinen, gezondheidzorg, bouwsector, financiële dienstverlening, maakindustrie, journalistiek, rechtspraak, etc., raken. ICT is niet meer volgend en ondersteunend (een ‘enabling’ technologie), maar de motor die de transformatie van de samenleving in gang zet. Grote bedrijven, overheidsinstanties, het MKB, en de vele startups in de Brainport regio zijn innovatieve datagedreven scenario’s volop aan het verkennen. Dit wordt nog eens versterkt door de democratisering van AI; machine learning en deep learning algoritmes zijn beschikbaar zowel in open source software als in Cloud oplossingen en zijn daarmee toegankelijk voor iedereen. Data science wordt ‘applied’ en verschuift van een PhD specialisme naar een HBO-vaardigheid. Het stadium waarin veel bedrijven nu verkeren is te omschrijven als: “Help, mijn AI-pilot is succesvol. Wat nu?” Deze aanvraag richt zich op het succesvol implementeren van AI binnen de context van softwareontwikkeling. De onderzoeksvraag van dit voorstel is: “Hoe kunnen we state-of-the-art data science methoden en technieken waardevol en verantwoord toepassen ten behoeve van deze slimme lerende ICT-producten?” De postdoc gaat fungeren als een linking pin tussen alle onderzoeksprojecten en opdrachten waarbij studenten ICT-producten met AI (machine learning, deep learning) ontwikkelen voor opdrachtgevers uit de praktijk. Door mee te kijken en mee te denken met de studenten kan de postdoc overzicht en inzicht creëren over alle cases heen. Als er overzicht is kan er daarna ook gestuurd worden op de uit te voeren cases om verschillende deelaspecten samen met de studenten te onderzoeken. Deliverables zijn rapporten, guidelines en frameworks voor praktijk en onderwijs, peer-reviewed artikelen en kennisdelingsevents.
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.
