Het modelleren van de inzet van personeel
voor een kinderopvang
Auteur Quico Q. van den Berg
Studentnummer 17093910
Instelling De Haagse Hogeschool
Opleiding Toegepaste Wiskunde
Datum 2 juni 2023
Plaats Den Haag
,Voorwoord
Voor u ligt de scriptie “Het modelleren van de inzet van personeel voor een kinderopvang”. De
scriptie is geschreven in het kader van de beroeps opleidende afstudeerstage van de opleiding
Toegepaste Wiskunde aan De Haagse Hogeschool in Delft. Het onderzoek is uitgevoerd in opdracht
van Bitcare in de periode van februari 2023 tot en met juni 2023.
Ik wil graag mijn bedrijfsbegeleider Aad ’t Hart (Directeur van Bitcare) hartelijk bedanken voor de
kans die ik heb gekregen om bij Bitcare te mogen afstuderen en de nodige begeleiding op inhoudelijk
gebied. Daarnaast ben ik dankbaar voor de inhoudelijke ondersteuning gedurende het onderzoek van
mijn stagecoach mevrouw de Smidt – Destombes.
Ik wens u veel leesplezier toe bij het lezen van de scriptie.
Quico van den Berg
Den Haag, 2 juni 2023
2|Vertrouwelijk
,Samenvatting
De kinderopvang kampt de laatste jaren net als veel andere sectoren met grote personeelstekorten.
De verwachting is dat de komende jaren steeds meer kinderen zullen instromen in de kinderopvang,
omdat volgens het huidige regeerakkoord vanaf 1 januari 2025 de kinderopvangtoeslag voor ouders
met werkende kinderen fors verhoogd wordt. Het optimaal roosteren van kinderen en personeel is
daarom essentieel. Bitcare vermoedt dat kind- en personeelsplanningen geoptimaliseerd kunnen
worden, omdat opviel dat aankomst- en vertrektijden van kinderen vaak afwijken van de planning.
Het doel van dit onderzoek is het minimaliseren van de dagelijkse personeelsbehoefte voor een
kinderdagverblijf met behulp van een model. Er is onderzocht of dit bereikt kan worden door het
voorspellen van aankomst- en vertrektijden en groeperen van kinderen. De volgende hoofdvraag is
opgesteld: “Welke modificaties in de huidige functionaliteit van de kind- en personeelsplanning
software leiden tot een verlaging van de dagelijkse personeelsbehoefte voor een kinderdagverblijf?”
Voor het vinden van een antwoord op de hoofdvraag is eerst uitgezocht wat de werking van de kind-
en personeelsplanning software van Bitcare is. Daarna is een vooranalyse verricht om meer inzicht te
krijgen in de probleemstelling. Vervolgens is literatuuronderzoek uitgevoerd om een geschikte set
wiskundige modellen te vinden voor het oplossen van de probleemstelling. Tot slot zijn de best
gevonden modellen geïmplementeerd en onderzocht in het model.
De kind- en personeelsplanning software helpt de planner van een kinderdagverblijf bij het maken
van planningen. De kinderopvang in Nederland kent een vrij complexe wet- en regelgeving. De
rekenregels uit de BKR zitten in de kind- en personeelsplanning software ingebouwd. Een planning
kan met de software gevalideerd worden op kwaliteit. Voor de validatie worden de volgende drie
passende kleuren gebruikt: groen, oranje en rood.
Uit de vooranalyse bleek dat geplande aankomst- en vertrektijden van kinderen vaak volledig
afweken met de werkelijkheid. Daarnaast is geconstateerd dat op vrijdagen relatief weinig kinderen
naar de opvang gebracht werden. De periode van het jaar speelt een belangrijke rol bij het
voorspellen van aankomst- en vertrektijden van kinderen.
De volgende drie machine learning modellen zijn uit de literatuur gekozen voor het voorspellen van
aankomst- en vertrektijden van kinderen: lineaire regressie, K-NN en Random Subspace. Voor het
groeperen van kinderen zijn de volgende drie metaheuristieken gekozen: swap, merge en relocate.
De metaheuristieken zijn ontwikkeld met first-choice hill climbing.
Resultaten uit het voorspelmodel toonden aan dat het K-NN model het meest accuraat aankomst- en
vertrektijden van kinderen voorspelt. De aankomst- en vertrektijden van kinderen worden met het
model respectievelijk circa 55% en 75% nauwkeuriger voorspeld ten opzichte van de huidige situatie.
Daarom wordt sterk aanbevolen voorspelde aankomst- en vertrektijden van kinderen in de kind- en
personeelsplanning software te integreren.
In het planningsmodel is geconstateerd dat de dagelijkse personeelsbehoefte aanzienlijk verlaagd
kan worden als een opvang kiest voor verticale groepen met kinderen tussen nul en vier jaar.
Vergeleken met het voorspelmodel is de implementatie van het planningsmodel in de kind- en
personeelsplanning software complexer. Ieder kinderdagverblijf heeft zijn eigen stroming van
pedagogisch beleid. Bij de optimalisatie van de kind- en personeelsplanningen wordt hier geen
rekening mee gehouden. Om deze reden wordt aanbevolen verschillende soorten stromingen van
pedagogisch beleid te definiëren en implementeren in het planningsmodel.
3|Vertrouwelijk
, Lijst met afkortingen
Afkorting Definitie
KDV Kinderdagverblijf
BSO Buitenschoolse opvang
IKK De Nederlandse Wet Innovatie en Kwaliteit Kinderopvang
BKR Beroepskracht-kindratio
LRK Landelijk Register Kinderopvang
4|Vertrouwelijk
voor een kinderopvang
Auteur Quico Q. van den Berg
Studentnummer 17093910
Instelling De Haagse Hogeschool
Opleiding Toegepaste Wiskunde
Datum 2 juni 2023
Plaats Den Haag
,Voorwoord
Voor u ligt de scriptie “Het modelleren van de inzet van personeel voor een kinderopvang”. De
scriptie is geschreven in het kader van de beroeps opleidende afstudeerstage van de opleiding
Toegepaste Wiskunde aan De Haagse Hogeschool in Delft. Het onderzoek is uitgevoerd in opdracht
van Bitcare in de periode van februari 2023 tot en met juni 2023.
Ik wil graag mijn bedrijfsbegeleider Aad ’t Hart (Directeur van Bitcare) hartelijk bedanken voor de
kans die ik heb gekregen om bij Bitcare te mogen afstuderen en de nodige begeleiding op inhoudelijk
gebied. Daarnaast ben ik dankbaar voor de inhoudelijke ondersteuning gedurende het onderzoek van
mijn stagecoach mevrouw de Smidt – Destombes.
Ik wens u veel leesplezier toe bij het lezen van de scriptie.
Quico van den Berg
Den Haag, 2 juni 2023
2|Vertrouwelijk
,Samenvatting
De kinderopvang kampt de laatste jaren net als veel andere sectoren met grote personeelstekorten.
De verwachting is dat de komende jaren steeds meer kinderen zullen instromen in de kinderopvang,
omdat volgens het huidige regeerakkoord vanaf 1 januari 2025 de kinderopvangtoeslag voor ouders
met werkende kinderen fors verhoogd wordt. Het optimaal roosteren van kinderen en personeel is
daarom essentieel. Bitcare vermoedt dat kind- en personeelsplanningen geoptimaliseerd kunnen
worden, omdat opviel dat aankomst- en vertrektijden van kinderen vaak afwijken van de planning.
Het doel van dit onderzoek is het minimaliseren van de dagelijkse personeelsbehoefte voor een
kinderdagverblijf met behulp van een model. Er is onderzocht of dit bereikt kan worden door het
voorspellen van aankomst- en vertrektijden en groeperen van kinderen. De volgende hoofdvraag is
opgesteld: “Welke modificaties in de huidige functionaliteit van de kind- en personeelsplanning
software leiden tot een verlaging van de dagelijkse personeelsbehoefte voor een kinderdagverblijf?”
Voor het vinden van een antwoord op de hoofdvraag is eerst uitgezocht wat de werking van de kind-
en personeelsplanning software van Bitcare is. Daarna is een vooranalyse verricht om meer inzicht te
krijgen in de probleemstelling. Vervolgens is literatuuronderzoek uitgevoerd om een geschikte set
wiskundige modellen te vinden voor het oplossen van de probleemstelling. Tot slot zijn de best
gevonden modellen geïmplementeerd en onderzocht in het model.
De kind- en personeelsplanning software helpt de planner van een kinderdagverblijf bij het maken
van planningen. De kinderopvang in Nederland kent een vrij complexe wet- en regelgeving. De
rekenregels uit de BKR zitten in de kind- en personeelsplanning software ingebouwd. Een planning
kan met de software gevalideerd worden op kwaliteit. Voor de validatie worden de volgende drie
passende kleuren gebruikt: groen, oranje en rood.
Uit de vooranalyse bleek dat geplande aankomst- en vertrektijden van kinderen vaak volledig
afweken met de werkelijkheid. Daarnaast is geconstateerd dat op vrijdagen relatief weinig kinderen
naar de opvang gebracht werden. De periode van het jaar speelt een belangrijke rol bij het
voorspellen van aankomst- en vertrektijden van kinderen.
De volgende drie machine learning modellen zijn uit de literatuur gekozen voor het voorspellen van
aankomst- en vertrektijden van kinderen: lineaire regressie, K-NN en Random Subspace. Voor het
groeperen van kinderen zijn de volgende drie metaheuristieken gekozen: swap, merge en relocate.
De metaheuristieken zijn ontwikkeld met first-choice hill climbing.
Resultaten uit het voorspelmodel toonden aan dat het K-NN model het meest accuraat aankomst- en
vertrektijden van kinderen voorspelt. De aankomst- en vertrektijden van kinderen worden met het
model respectievelijk circa 55% en 75% nauwkeuriger voorspeld ten opzichte van de huidige situatie.
Daarom wordt sterk aanbevolen voorspelde aankomst- en vertrektijden van kinderen in de kind- en
personeelsplanning software te integreren.
In het planningsmodel is geconstateerd dat de dagelijkse personeelsbehoefte aanzienlijk verlaagd
kan worden als een opvang kiest voor verticale groepen met kinderen tussen nul en vier jaar.
Vergeleken met het voorspelmodel is de implementatie van het planningsmodel in de kind- en
personeelsplanning software complexer. Ieder kinderdagverblijf heeft zijn eigen stroming van
pedagogisch beleid. Bij de optimalisatie van de kind- en personeelsplanningen wordt hier geen
rekening mee gehouden. Om deze reden wordt aanbevolen verschillende soorten stromingen van
pedagogisch beleid te definiëren en implementeren in het planningsmodel.
3|Vertrouwelijk
, Lijst met afkortingen
Afkorting Definitie
KDV Kinderdagverblijf
BSO Buitenschoolse opvang
IKK De Nederlandse Wet Innovatie en Kwaliteit Kinderopvang
BKR Beroepskracht-kindratio
LRK Landelijk Register Kinderopvang
4|Vertrouwelijk
