Metrology KW

Nasjonaal Ynspekteurskip foar Digitale Ynfrastruktuer (RDI)

It algoritme foarseit de kâns op in oertreding fan 'e Metrologywet foar de kategory lytse weaginstruminten. It algoritme jout in kâns op in oertreding, en dit soarget derfoar dat in part fan it tafersjoch op in risiko-oandreaune manier ûntwurpen is.

Lêst feroare op 24 maart 2026 om 14:51 | Publikaasjestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Ympaktfolle algoritmes
• Impacttoetsen: IAMA
• Status: Bûten gebrûk

Algemene ynformaasje

Tema

Ekonomy

Begjindatum

2024-04

Kontaktgegevens

www.rdi.nl/contact

Link nei publykspagina

https://www.rijksoverheid.nl/onderwerpen/certificaten-keurmerken-en-meetinstrumenten/metrologie

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

It doel fan it algoritme is om risiko-basearre tafersjoch op 'e Metrologywet mooglik te meitsjen foar de kategory lytse weaginstruminten (bygelyks weegskalen yn supermerken). It algoritme selektearret bedriuwen dêr't in ferhege risiko is op oertreding fan 'e Metrologywet. Op dizze manier kin de beskikbere tiid fan ynspekteurs effektiver brûkt wurde.

Afwagings

It is net mooglik om alle bedriuwen dy't ûnder de Metrologywet falle elk jier te besykjen. De ynspekteur moat dêrom beslute hokker lokaasjes besocht wurde moatte. Dizze beoardieling is basearre op kennis en ûnderfining; dit is lykwols tiidslinend, en fierder is ûnderfining net direkt oerdraachber oan nije meiwurkers. It algoritme kin fluch en ûnôfhinklik, op basis fan in grutte hoemannichte ynformaasje, suggerearje hokker lokaasjes ynspektearre wurde kinne.

Minskele tuskenkomst

De útkomst fan it algoritme is in list mei bedriuwen mei in ferhege risiko op it oertrêdzjen fan 'e Metrologywet. Foardat dizze list opnommen wurdt yn 'e plande ynspeksjes, wurdt it beoardiele troch de planner yn gearwurking mei de proseseigner. De ynspekteurs dy't in yndividueel skema ûntfange, witte net hokker ynspeksjes troch it algoritme identifisearre binne. Se hawwe lykwols wol diskresjonêre autoriteit om definitive feroarings oan har skema oan te bringen op basis fan ekspertize en arbeidsomstannichheden.

Risikobehear

Fanwegen mooglike statistyske patroanen yn histoaryske ynspeksjes kin it algoritme bias sjen litte yn risikobeoardielingen, om't in grut part fan 'e gegevens dy't brûkt wurde foar training ôfkomstich binne fan dizze histoaryske ynspeksjes. Om dit risiko te ferminderjen binne de folgjende maatregels ymplementearre:

1: 50% fan alle ynspeksjes wurde willekeurich útfierd, dus net basearre op it algoritme.

2: Om oerfertsjintwurdiging fan spesifike keatlingen yn 'e list dy't troch it algoritme gearstald is te foarkommen, binne der grinzen ynsteld oan it oantal kearen dat lokaasjes fan ien keatling yn dizze list ferskine meie.

3: De list mei lokaasjes dy't troch it model selektearre binne, wurdt beoardiele foardat it yn it skema opnommen wurdt.

4: Der wurdt in jierlikse evaluaasje útfierd fan 'e útfierde ynspeksjes. It algoritme wurdt dêrnei opnij traind.

Wettlike basis

Metrologywet

Links nei wettlike basis

metrology law: https://wetten.overheid.nl/BWBR0019517/2019-01-01

Taljochting op impacttoetsen

De IAMA is útfierd foar dit algoritme. De IAMA helpt te garandearjen dat it algoritme net allinich effisjint is, mar ek op in etysk ferantwurde manier brûkt wurdt. De folgjende ûnderwerpen waarden besprutsen yn 'e IAMA:

-Diskriminaasje: Soarget it algoritme foar in earlike seleksje fan bedriuwen, sûnder net winske foaroardielen basearre op bygelyks postkoade of keten?

-Transparânsje: Is it foar de belutsen partijen dúdlik hoe't besluten nommen wurde en op hokker basis?

-Privacy: Wurde bedriuws- en yndividuele gegevens soarchfâldich en yn oerienstimming mei de wet ferwurke?

- Ferantwurdlikens: Wa is ferantwurdlik foar flaters of ûnwinske útkomsten?

De folgjende konklúzjes binne lutsen út it ramt fan noarmen:

1. It doel wurdt berikt troch it brûken fan it algoritme.

2. Troch it brûken fan it algoritme kin in persoan allinnich yndirekt beynfloede wurde yn har fûnemintele rjochten, wêrtroch't de ynbreuk op it fûnemintele rjocht minimaal en te ferklearjen is.

3. Der is in lykwicht tusken it berikken fan it doel en de ynbreuk op fûnemintele rjochten.

4. Troch it brûken fan it algoritme wurdt mear rekken hâlden mei de beskikbere boarnen.

5. It gebrûk fan it algoritme fergruttet de objektiviteit

6. Der is gjin oerbleaune skea.

Impacttoetsen

Ympact Assessment Minskerjochten en Algoritmes (IAMA)

Wurking

Gegevens

Trije ynformaasjeboarnen waarden brûkt troch it algoritme. De earste boarne is de ynterne Locatus-database, dy't alle bedriuwen list dy't ûnder de Metrologywet falle; dit omfettet de bedriuwsnamme, sektor, postkoade, keten (ja/nee), en de namme fan elke keten. De twadde boarne is de ynterne VIS-database, wêryn't de resultaten fan alle histoaryske ynspeksjes wurde opnommen. As tredde boarne waard it Burgerbureau foar de Statistyk (CBS) brûkt om stedsdichtheid en gemiddelde tichtens te bepalen op basis fan 'e postkoade (PC-4).

Links nei gegevensboarnen

Key figures per postcode (CBS): https://www.cbs.nl/nl-nl/dossier/nederland-regionaal/geografische-data/gegevens-per-postcode

Technyske wurking

It algoritme wurket op basis fan logistyske regresje. Logistyske regresje is in metoade dy't helpt te foarsizzen oft der wat barre sil of net. It algoritme brûkt gegevens (funksjes) lykas bedriuwsnamme, sektor, postkoade en keten. Dizze ynformaasje wurdt analysearre om de kâns op it oertrêdzjen fan 'e metrologywet (it doelwyt) te berekkenjen.

It model wurket troch relaasjes te finen tusken de funksjes en it doel. Op basis fan dizze berekkeningen bepaalt it model hokker bedriuwen in ferhege risiko hawwe.

Leveransier

Yntern ûntwikkele