AI-Gestuurde Dagelijkse Personeelslogistiek

Het Probleem

Crew4You is een Nederlands evenementenstaffingbedrijf dat bouwploegen levert voor festivals, evenementen en pop-up installaties door heel Nederland. Met ongeveer 30 medewerkers waarvan er dagelijks zo'n 10 worden ingezet, was de logistiek elke dag weer een hoofdpijndossier.

Elke ochtend moest de manager handmatig een gedetailleerd transportplan samenstellen: uitzoeken wie een auto heeft, welke medewerkers een lift nodig hebben, optimale carpoolgroepen berekenen, ophaal- en rijtijden bepalen, en ov-alternatieven vinden wanneer carpoolen niet lukte.

Dit was geen klusje van vijf minuten. Het betekende dienstroosters, woonadressen, beschikbare auto's en reistijden met elkaar vergelijken — en dat allemaal voordat het team überhaupt vertrok. Fouten betekenden dat iemand te laat op locatie aankwam, met directe gevolgen voor de klanttevredenheid.

Wat We Hebben Gebouwd

Een volledig geautomatiseerde logistieke agent die je activeert met één Telegram-commando. De manager typt /planning en ontvangt binnen seconden een compleet, geoptimaliseerd transportplan — klaar om door te sturen naar het team.

Hoe Het Systeem Werkt

1. Live data uit het personeelsplatform. De agent verbindt met het roostersysteem van het bedrijf en haalt real-time toewijzingen op: wie werkt waar, hoe laat moeten ze aanwezig zijn, en wat zijn hun contactgegevens.

2. Slimme carpooloptimalisatie. Via Google Maps identificeert het systeem welke medewerkers een auto hebben, berekent rijtijden tussen alle woonadressen en werklocaties, en koppelt passagiers aan chauffeurs op basis van minimale omrijtijd. Het rekent terug vanaf de vereiste aankomsttijd om exacte ophaalmomenten te bepalen.

3. OV-terugvaloptie. Wanneer carpoolen niet werkt — geen chauffeurs in de buurt of te grote omwegen — zoekt het systeem ov-routes. Het specificeert aankomsttijd (niet vertrektijd), geeft specifieke bus- en treinverbindingen terug, en signaleert "last mile" problemen wanneer de loopafstand van halte naar werklocatie meer dan 1 km bedraagt.

4. Compleet Nederlandstalig planningsbericht. De output past precies bij de opmaak die het team gewend is: datumkoppen, blokken per locatie met opdrachtdetails, carpoolinstructies met ophaaltijden en adressen, ov-aanwijzingen met lijnnummers, en standaard herinneringen.

5. Interactieve probleemoplossing. Wanneer het systeem een onmogelijk transportscenario detecteert, geeft het niet gewoon een foutmelding. Het stuurt een bericht met inline knoppen: accepteer een late aankomst of herplan handmatig. Randgevallen worden snelle beslissingen in plaats van blokkades.

Uitdagingen Die We Hebben Opgelost

De carpoolwiskunde is niet triviaal. Met meerdere chauffeurs, meerdere passagiers en meerdere werklocaties vereist het vinden van de optimale groepering het doorrekenen van permutaties. We bouwden deterministische routeoptimalisatie die dit betrouwbaar afhandelt — geen AI-giswerk voor berekeningen die exact moeten zijn.

OV-eigenaardigheden. Google Maps stelt soms voor om de avond ervoor al te vertrekken bij hele vroege diensten, of komt met reizen van vier uur voor binnenlands vervoer. We bouwden validatielagen: controles op vertrek op dezelfde dag, maximale reisduur, en eerlijke meldingen wanneer er geen werkbare ov-route bestaat.

Real-time nauwkeurigheid. Diensten veranderen regelmatig. Het systeem haalt bij elk verzoek verse data op in plaats van te vertrouwen op gecachte roosters — iets langzamer, maar de planning is altijd gebaseerd op de laatste toewijzingen.

Het Resultaat

Wat vroeger dagelijks veel tijd kostte, duurt nu seconden. De manager typt één commando en krijgt een compleet, geoptimaliseerd plan. Het systeem verwerkt last-minute roosterwijzigingen, ziekmeldingen en locatiewijzigingen — allemaal automatisch.

Belangrijker nog: het verwijderde een schaalbottleneck. Voorheen betekende teamgroei lineair meer coördinatie-overhead. Nu kost de logistieke coördinatie dezelfde moeite, of Crew4You nu 10 of 50 dagelijkse toewijzingen beheert: één tik in Telegram.

"Ik zag altijd op tegen de ochtendplanning. Nu typ ik één commando en het is klaar. Het systeem handelt zelfs rare randgevallen beter af dan ik handmatig deed."

Technologie

• Python voor de kern van de automatiseringsengine
• Google Maps API voor routeoptimalisatie en ov-routing
• Telegram Bot API voor bezorging en interactieve probleemoplossing
• Modal voor serverless deployment — geen infrastructuur om te onderhouden