De huidige invoerflow voor onderzoeken (Rapportages → Gegevens → Adressen → Controle) werkt goed als registratieformulier, maar de invoerder werkt "blind": tijdens het invullen is niet zichtbaar wat de ingevoerde waarden dóén met het funderingstype en de risicoklassen van een pand, welk bestaand onderzoek leidend is, of wat er al over een pand bekend is. Onderstaande voorstellen maken de invoer inzichtgevend en sneller.
-
Live model-feedback tijdens invoer ("what-if")
Huidig: je vult per pand het monsterformulier in en ziet pas ná verwerking het effect op funderingstype/risico. Voorstel: bereken en toon tijdens het typen de modeluitkomst — baseline naast de herberekening mét de nieuwe sample, per veld het verschil (funderingstype + betrouwbaarheid, de vier risico's, herstelkosten, resterende handhavingstermijn), met gemarkeerde gewijzigde cellen. Waarde: invoerfouten vroeg afvangen, impact begrijpen.
-
Hiërarchie: welk onderzoek is leidend?
Huidig: een pand kan meerdere onderzoeken hebben; welke het model kiest (onderzoekstype-prioriteit → documentdatum → recency-regel "datum ≥ bouwjaar − 5") is niet zichtbaar. Voorstel: toon de kandidatenlijst gesorteerd volgens de modelregels, met de winnaar gemarkeerd en de afgevallen kandidaten mét reden; maak expliciet of het nieuwe onderzoek leidend wordt. Waarde: transparantie, voorkomt "waarom verandert er niets?".
-
Context: bestaande onderzoeken op het pand
Huidig: bij toevoegen van een adres is niet zichtbaar wat er al op het pand bekend is. Voorstel: compact overzicht van reeds bekende onderzoeken/samples + herstel-signalen. Waarde: minder dubbel/tegenstrijdig werk.
-
Kaart-gebaseerde adresinvoer met risico-kleuring
Huidig: adressen via zoeker; kaart toont een pin. Voorstel: panden als klikbare contouren, gekleurd op huidige risicoklasse; klikken = toevoegen; panden mét onderzoek gemarkeerd. Waarde: sneller en visueler werken in een straat/blok.
-
Bulk-invoer voor meerdere adressen
Huidig: formulier per pand afzonderlijk. Voorstel: één formulier invullen en toepassen op een set aangevinkte adressen (merge: alleen ingevulde velden gezet, rest blijft). Waarde: grote tijdwinst bij veel vergelijkbare panden.
-
Kaart-overlay van de herberekende uitkomst
Huidig: effect van ingediende data niet als kaartlaag zichtbaar. Voorstel: visualiseer de herberekende risicokleur van geraakte panden, met filter goedgekeurd vs. concept. Waarde: impact op gebiedsniveau in één oogopslag.
-
Reviewer ziet de ingevulde velden (beoordeelbaar overzicht)
Huidig: de beoordelaar keurt goed/af, maar ziet tijdens de review niet in één overzicht wélke waarden per adres zijn ingevuld — beoordelen gebeurt deels op vertrouwen. Voorstel: geef de beoordelaar een leesbaar, alleen-lezen overzicht van alle ingevulde sample-velden per adres (alleen de daadwerkelijk ingevulde velden, gegroepeerd zoals in het invoerformulier), aangevuld met de modeluitkomst (baseline vs. wat het onderzoek oplevert, zie punt 1). Waarde: echte inhoudelijke review i.p.v. formele afhandeling; concretere afkeurreden; hogere datakwaliteit.
-
Sorteren, filteren en kolomkeuze in de rapportages-tabel
Huidig: het Rapportages-overzicht toont een tabel, maar sorteren/filteren per kolom en kolomkeuze ontbreekt (of is beperkt); bij veel onderzoeken lastig zoeken. Voorstel: maak de tabel interactief — sorteren per kolom (ID, naam, type, datum, opsteller, beoordelaar, status, aantal adressen); filteren per kolom, met name op status, opsteller en beoordelaar (bv. "alles waar ik beoordelaar ben én wacht op review"), plus vrije tekstzoek; optioneel kolommen tonen/verbergen. Waarde: reviewer vindt direct zijn openstaande werk; invoerder ziet snel eigen onderzoeken; schaalt naar grote aantallen.
Prioritering (suggestie)
Live feedback (1) + hiërarchie (2) — grootste kwaliteits-/begripswinst. 2. Context (3) — kleine toevoeging, direct nut. 3. Bulk (5) — tijdwinst. 4. Kaart (4) + overlay (6) — visuele verrijking. Sluit aan op het bestaande datamodel en de modelregels; geen wijziging aan de audit-/reviewflow nodig.
De huidige invoerflow voor onderzoeken (Rapportages → Gegevens → Adressen → Controle) werkt goed als registratieformulier, maar de invoerder werkt "blind": tijdens het invullen is niet zichtbaar wat de ingevoerde waarden dóén met het funderingstype en de risicoklassen van een pand, welk bestaand onderzoek leidend is, of wat er al over een pand bekend is. Onderstaande voorstellen maken de invoer inzichtgevend en sneller.
Live model-feedback tijdens invoer ("what-if")
Huidig: je vult per pand het monsterformulier in en ziet pas ná verwerking het effect op funderingstype/risico. Voorstel: bereken en toon tijdens het typen de modeluitkomst — baseline naast de herberekening mét de nieuwe sample, per veld het verschil (funderingstype + betrouwbaarheid, de vier risico's, herstelkosten, resterende handhavingstermijn), met gemarkeerde gewijzigde cellen. Waarde: invoerfouten vroeg afvangen, impact begrijpen.
Hiërarchie: welk onderzoek is leidend?
Huidig: een pand kan meerdere onderzoeken hebben; welke het model kiest (onderzoekstype-prioriteit → documentdatum → recency-regel "datum ≥ bouwjaar − 5") is niet zichtbaar. Voorstel: toon de kandidatenlijst gesorteerd volgens de modelregels, met de winnaar gemarkeerd en de afgevallen kandidaten mét reden; maak expliciet of het nieuwe onderzoek leidend wordt. Waarde: transparantie, voorkomt "waarom verandert er niets?".
Context: bestaande onderzoeken op het pand
Huidig: bij toevoegen van een adres is niet zichtbaar wat er al op het pand bekend is. Voorstel: compact overzicht van reeds bekende onderzoeken/samples + herstel-signalen. Waarde: minder dubbel/tegenstrijdig werk.
Kaart-gebaseerde adresinvoer met risico-kleuring
Huidig: adressen via zoeker; kaart toont een pin. Voorstel: panden als klikbare contouren, gekleurd op huidige risicoklasse; klikken = toevoegen; panden mét onderzoek gemarkeerd. Waarde: sneller en visueler werken in een straat/blok.
Bulk-invoer voor meerdere adressen
Huidig: formulier per pand afzonderlijk. Voorstel: één formulier invullen en toepassen op een set aangevinkte adressen (merge: alleen ingevulde velden gezet, rest blijft). Waarde: grote tijdwinst bij veel vergelijkbare panden.
Kaart-overlay van de herberekende uitkomst
Huidig: effect van ingediende data niet als kaartlaag zichtbaar. Voorstel: visualiseer de herberekende risicokleur van geraakte panden, met filter goedgekeurd vs. concept. Waarde: impact op gebiedsniveau in één oogopslag.
Reviewer ziet de ingevulde velden (beoordeelbaar overzicht)
Huidig: de beoordelaar keurt goed/af, maar ziet tijdens de review niet in één overzicht wélke waarden per adres zijn ingevuld — beoordelen gebeurt deels op vertrouwen. Voorstel: geef de beoordelaar een leesbaar, alleen-lezen overzicht van alle ingevulde sample-velden per adres (alleen de daadwerkelijk ingevulde velden, gegroepeerd zoals in het invoerformulier), aangevuld met de modeluitkomst (baseline vs. wat het onderzoek oplevert, zie punt 1). Waarde: echte inhoudelijke review i.p.v. formele afhandeling; concretere afkeurreden; hogere datakwaliteit.
Sorteren, filteren en kolomkeuze in de rapportages-tabel
Huidig: het Rapportages-overzicht toont een tabel, maar sorteren/filteren per kolom en kolomkeuze ontbreekt (of is beperkt); bij veel onderzoeken lastig zoeken. Voorstel: maak de tabel interactief — sorteren per kolom (ID, naam, type, datum, opsteller, beoordelaar, status, aantal adressen); filteren per kolom, met name op status, opsteller en beoordelaar (bv. "alles waar ik beoordelaar ben én wacht op review"), plus vrije tekstzoek; optioneel kolommen tonen/verbergen. Waarde: reviewer vindt direct zijn openstaande werk; invoerder ziet snel eigen onderzoeken; schaalt naar grote aantallen.
Prioritering (suggestie)
Live feedback (1) + hiërarchie (2) — grootste kwaliteits-/begripswinst. 2. Context (3) — kleine toevoeging, direct nut. 3. Bulk (5) — tijdwinst. 4. Kaart (4) + overlay (6) — visuele verrijking. Sluit aan op het bestaande datamodel en de modelregels; geen wijziging aan de audit-/reviewflow nodig.