AI Form Builder maakt real‑time adaptieve verkeersbeheersenquêtes mogelijk

Stedelijke mobiliteit bevindt zich op een kruispunt. Groeiende bevolkingsaantallen, de opkomst van micro‑mobiliteit en de drang naar koolstofarme transportopties creëren een complex web van vraag op de stadswegen. Traditionele verkeerslicht‑timings—vaak gebaseerd op statische plannen of zelden uitgevoerde handmatige tellingen—kunnen niet gelijke tred houden met deze snelle verschuivingen. Formize.ai’s AI Form Builder biedt een nieuw antwoord: burgers, veldteams en gekoppelde apparaten in staat stellen live, gestructureerde data rechtstreeks in de stadsverkeers‑controlplatformen te voeden.

In dit artikel verkennen we een volledige end‑to‑end‑workflow die AI‑ondersteunde formuliercreatie, AI‑gestuurde auto‑invulling en AI‑gegenereerde conceptantwoorden gebruikt om ruwe verkeersobservaties binnen enkele minuten om te zetten in bruikbare signaalaanpassingen. We lopen door:

1. Het ontwerpen van burgergerichte verkeersenquêtes met AI‑suggesties.
2. Het gebruik van AI Form Filler om repetitieve velden automatisch te vullen vanuit voertuig‑telemetrie‑API’s.
3. Het integreren van de verzamelde data met een adaptief verkeersbeheersysteem (ATMS).
4. Het automatiseren van de generatie van respons‑briefings voor verkeersingenieurs.
5. Het visualiseren van de datastroom met een Mermaid‑diagram.

Aan het einde zie je hoe een gemeente kan overstappen van maandelijkse verkeers‑teller‑rapporten naar real‑time, crowd‑sourced verkeersintelligentie die adaptieve signaalscontrole aandrijft, congestie vermindert en de veiligheid verbetert.

1. Het onderzoek opstellen – AI Form Builder in actie

1.1 Het probleem met traditionele enquêtes

Standaard verkeers‑enquête‑PDF’s of statische Google‑Forms hebben drie belangrijke nadelen:

1.2 AI‑ondersteunde formuliercreatie

Met AI Form Builder typen planners simpelweg een hoog‑niveau doel:

Create a survey for commuters to report congestion hotspots, signal wait times, and near‑miss incidents.

De AI suggereert direct:

• Een schone, mobiel‑first lay‑out met secties voor “Locatie”, “Tijd van de dag”, “Voertuigtype”, “Waargenomen vertraging (seconden)” en “Veiligheidsincident”.
• Voorwaardelijke logica: als “Veiligheidsincident” “Ja” is, toon een sub‑formulier voor “Beschrijving” en optionele foto‑upload.
• Vooraf ingevulde dropdowns afkomstig uit de stedelijke GIS voor “Locatie” (bijv. “5th & Main”).

Het resultaat is een public‑ready formulier dat kan worden ingebed op een stadsportaal, verzonden via push‑meldingen, of benaderd via een QR‑code bij kruispunten.

1.3 Toegankelijkheid en taalondersteuning

AI Form Builder detecteert automatisch de browsertaal van de respondent en biedt het formulier in de juiste vertaling aan, waardoor inclusiviteit voor meertalige populaties wordt gewaarborgd.

2. Wrijving verminderen – AI Form Filler voor geautomatiseerde gegevensinvoer

Zelfs met een perfect formulier kunnen respondenten aarzelen elk veld in te vullen. AI Form Filler pakt dit aan door data uit externe services te halen:

• Voertuig‑telemetrie‑API’s (bijv. connected‑car platformen) leveren real‑time snelheid, locatie en reistijd.
• Openbaar‑vervoersschema’s verschaffen verwachte aankomsttijden die kunnen worden gebruikt om waargenomen vertraging te berekenen.
• Stads‑CCTV‑analyse kan voertuigtelling voor het gekozen kruispunt leveren.

Wanneer een gebruiker de enquête opent op een mobiel apparaat, detecteert de AI de GPS‑locatie, vraagt de telemetrie‑API op en vult automatisch “Locatie”, “Waargenomen vertraging” en “Voertuigtype” in. De gebruiker bevestigt of past de waarden aan, waardoor de invultijd daalt van 2 minuten naar < 30 seconden.

3. Van formulier naar signaal – integratie met adaptieve verkeersbeheersystemen

3.1 Overzicht van de datapijplijn

1. Formulierinzending → Formize.ai webhook → Message Queue (Kafka).
2. Stream Processor (Flink) verrijkt data met historische congestiepatronen.
3. Decision Engine (Python‑gebaseerd ML‑model) beoordeelt elk kruispunt op urgentie.
4. ATMS‑API ontvangt een JSON‑payload om signaalfasen in real‑time aan te passen.

3.2 Voorbeeld‑JSON‑payload verzonden naar ATMS

{
  "intersection_id": "5th_Main",
  "timestamp": "2025-12-24T14:32:10Z",
  "delay_seconds": 84,
  "incident_flag": true,
  "incident_type": "near_miss",
  "recommended_phase": "extend_green",
  "green_extension_seconds": 30
}

Het ATMS valideert de payload, past het “extend_green”‑commando toe voor 30 seconden en logt de wijziging voor latere audit.

3.3 Veiligheid en governance

Alle datastromen zijn versleuteld (TLS 1.3) en de AI Request Writer van Formize.ai stelt automatisch een compliance‑brief op die registreert:

• De bron van de data (burgerenquête, telemetrie, CCTV).
• De wettelijke grondslag voor verwerking (publiek‑belang verkeersveiligheid).
• Retentie‑beleid (30 dagen na signaalaanpassing).

Deze documenten worden opgeslagen in het gemeentelijke document‑beheersysteem, waardoor auditvereisten worden voldaan zonder handmatige inspanning.

4. De cirkel sluiten – AI Responses Writer voor verkeersingenieurs

Verkeersingenieurs hebben vaak beknopte briefing‑documenten nodig die de laatste crowd‑sourced inzichten samenvatten. AI Responses Writer kan binnen enkele seconden een één‑pagina executive summary genereren:

“Tijdens de middagspits van 14:00–15:00 op 24 dec 2025 meldde het kruispunt 5th & Main een gemiddelde vertraging van 84 seconden, 12 % hoger dan de historische basislijn. Een near‑miss incident met een fietser werd geregistreerd. Het ATMS verlengde automatisch de noord‑west groene fase met 30 seconden, waardoor de gemiddelde vertraging binnen 5 minuten daalde tot 58 seconden.”

Deze samenvattingen worden automatisch gekoppeld aan de relevante ATMS‑wijzigingslog en kunnen via e‑mail of op het interne dashboard van de stad worden verspreid.

5. Visualisatie van de end‑to‑end workflow

Hieronder staat een Mermaid‑diagram dat de volledige datastroom van burgerinvoer tot adaptieve signaaluitvoering weergeeft.

  flowchart LR
    A["Burger opent AI Form Builder enquête"] --> B["AI Form Filler vult velden automatisch in"]
    B --> C["Gebruiker bevestigt / verstuurt"]
    C --> D["Formize.ai webhook"]
    D --> E["Kafka queue"]
    E --> F["Flink stream processor"]
    F --> G["ML decision engine"]
    G --> H["ATMS API (signaalaanpassing)"]
    H --> I["Real‑time verkeerslichtwijziging"]
    G --> J["AI Responses Writer genereert briefing"]
    J --> K["Ingenieursdashboard / e‑mail"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px

Het diagram benadrukt de lage‑latentie‑lus: data‑verzameling, verrijking, beslissing, uitvoering en feedback—allemaal binnen enkele minuten.

6. Voordelen voor steden en burgers

Een pilot in Metroville (populatie 1,2 M) liet een 12 % vermindering van de gemiddelde reistijd zien op de geselecteerde corridors binnen drie maanden, en een 30 % daling van near‑miss meldingen na de introductie van adaptieve signalering.

7. Aan de slag – een stapsgewijze playbook

1. Definieer de KPI – bv. “verlaag de gemiddelde vertraging op de top‑5 drukke kruispunten met 10 %”.
2. Maak de enquête – gebruik AI Form Builder’s natuurlijke‑taal prompt.
3. Verbind telemetrie‑API’s – configureer AI Form Filler om voertuigdata op te halen.
4. Stel webhook & queue in – Formize.ai levert kant‑klaar sjablonen voor Kafka.
5. Implementeer ML‑model – begin met een eenvoudige regel‑gebaseerde engine, schaal later met historische data.
6. Configureer ATMS‑integratie – map JSON‑payload‑velden naar signaalbesturingscommando’s.
7. Activeer AI Responses Writer – plan dagelijkse briefing‑generatie.
8. Monitor & itereren – gebruik ingebouwde analytics‑dashboards om adoptie en impact te volgen.

8. Toekomstige richtingen

De flexibiliteit van het platform opent de deur naar verdere innovatie:

• Edge‑device‑integratie – Directe data‑inname van slimme verkeerscamera’s met AI Form Filler on‑device.
• Predictieve congestie‑alerts – Combineer real‑time enquête‑data met weersvoorspellingen om signalering proactief aan te passen.
• Multimodale coördinatie – Breid de workflow uit om de status van deelfietsen, voetgangers‑vraag en openbaar‑vervoer prioriteit te omvatten.

Naarmate steden bewegen naar nul‑emissie stedelijke mobiliteit, wordt het vermogen om burger‑gegenereerde verkeersdata in real‑time te capteren en actie te ondernemen een hoeksteen van veerkrachtige, mensgerichte transportsystemen.

Zie ook

• Formize.ai AI Form Builder productoverzicht