Inzicht in toekomstige piekmomenten bij de balies van Burgerzaken

Gemeente Groningen

Dit algoritme, het prognosemodel, geeft inzicht in de toekomstige piekmomenten bij de balies van Burgerzaken van de gemeente. Zo kan er op tijd extra personeel worden aangenomen voor verwachte piekmomenten. Ook ondersteunt dit model bij de financiële planning.

Laatst gewijzigd op 27 juni 2024 om 13:10 | Publicatiestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Overige algoritmes
• Impacttoetsen: Veld niet ingevuld.
• Status: In gebruik

Algemene informatie

Thema

• Organisatie en bedrijfsvoering
• Overheidsfinanciën

Begindatum

2023-09

Contactgegevens

[e-mail]

Link naar bronregistratie

https://data.groningen.nl/dataset/algoritmeregister-gemeente-groningen

Verantwoord gebruik

Doel en impact

Het doel van het algoritme is dat de medewerkers van Burgerzaken beter ingepland kunnen worden. Doordat paspoorten sinds 2014 tien jaar geldig zijn in plaats van vijf jaar, verwachten we in 2024 een piek, en dus grotere drukte aan de balie. Met dit algoritme kan er beter worden voorspeld wanneer er extra personeel moet worden aangenomen voor verwachte piekmomenten, waarbij er rekening wordt gehouden met de noodzakelijke opleidingsperiode. Vanwege de bijzondere aard van de documenten mag niet iedereen dit werk zomaar doen en daarom is het belangrijk om met deze opleidingsperiode rekening te houden. Ook ondersteunt dit model bij de financiële planning. Dit betekent voor inwoners dat de gemeente Groningen beter kan reageren op verwachte drukte en er minder lange wachttijden zijn bij de publieksbalies van Burgerzaken. 

Afwegingen

Een voordeel van het algoritme is dat het mogelijk is om beter te sturen. Er kan tijdelijk personeel ingehuurd worden bij piekmomenten met daarbij voldoende tijd voor de opleiding. Dit betekent dat de inwoner sneller en beter geholpen kan worden. Er kan daarnaast ook een betere afdelingsbegroting opgesteld worden.

Het nadeel is dat het een voorspelling blijft op basis van trends uit het verleden. Het neemt geen externe gebeurtenissen mee zoals corona of wetswijzigingen.  

Menselijke tussenkomst

Het algoritme wordt gebruikt om een voorspelling te doen. De voorspelling wordt gebruikt door de afdeling om het beleid op aan te passen. Dit wordt goed bewaakt. Het algoritme neemt daarbij niet zelfstandig een besluit. Het dient als hulpmiddel voor het beleid.

Risicobeheer

Het grootste risico is dat de prognoses niet kloppen en dat er te veel of te weinig personeel wordt ingehuurd en dat de afdelingsbegroting niet klopt. Daarom is het belangrijk dat de gegevens kloppen. De voorspellingen zijn uitgebreid getest en gecheckt. Verder wordt in het dashboard de maandprognose steeds weergegeven en de daadwerkelijke realisatie. Er is constant inzicht in hoe betrouwbaar de prognose was over het afgelopen jaar. 

Toelichting op impacttoetsen

Er is op dit moment geen impacttoets gedaan op dit proces. Er worden wel gegevens uit de gemeentelijke basisregistratie gehaald, maar die hebben enkel betrekking op de geldigheid van documenten. 

Werking

Gegevens

Vanaf 1995 is bijgehouden van de producten die de afdeling burgerzaken verstrekt hoeveel er elk jaar maandelijks zijn uitgegeven.

Er worden gegevens opgehaald over online- en kassabetalingen. Verder wordt het afsprakensysteem voor de balies ontsloten en de (aantallen) van de registraties van de reisdocumenten en de aktes. Van de RDW komen de gegevens over de digitaal aangevraagde rijbewijzen. Als laatste komen er gegevens van de rijksdienst voor identiteitsgegevens over de registratie niet ingezetenen (RNI).  

Technische werking

Het model richt zich op de processen en producten bij Burgerzaken waar naar verhouding het meeste werk in zit of de meeste opbrengsten. Het voorspelt de verwachte uitgifte van reisdocumenten en rijbewijzen, het aantal verhuizingen en migraties en de huwelijken en geregistreerde partnerschappen. Gecombineerd met de gemiddelde tijd die de processen kosten, wordt er een verwachte capaciteitsinzet gemaakt. Voor de geselecteerde producten wordt een prognose gemaakt voor 24 maanden vooruit. Als uitgangspunt worden jaarprognoses gebruikt. Op basis van de maandcijfers uit het verleden wordt een profiel opgesteld, waarmee voor elke maand in het jaar wordt vastgesteld wat het aandeel voor die maand is op het jaar aantal.

Voor de reisdocumenten (paspoorten en ID-kaarten) wordt de prognose gebaseerd op de einddatum van de reisdocumenten. Voor de rijbewijzen wordt de prognose gebaseerd op een extrapolatie vanuit de historie, met een fitfunctie is het patroon vanuit het verleden vastgelegd. Bij de extrapolatie wordt rekening gehouden met demping over tijd en bevolkingstoename. Verhuizingen en migratie wordt gebaseerd op de bevolkingsprognose voor de gemeente Groningen. Het aantal verwachte huwelijken en partnerschappen wordt voorspeld op basis van de afgelopen jaren. Deze trend wordt doorgetrokken.

De profielen worden in combinatie met het jaar-aantal gebruikt om een prognose te maken op maand-niveau. De prognose wordt ook nog opgesplitst bij reisdocumenten en rijbewijzen naar medium (internet of balie) en bij migratie ook nog naar een specificatie (binnen of buiten de EU). Door fracties te bepalen voor maand, medium en specificatie wordt vanuit de jaarprognose een prognose op dit detailniveau worden gemaakt.

Leverancier

Dit model is door de gemeente Groningen zelf ontwikkeld.