Roland Bijvank
Roland Bijvank (1967) heeft na zijn studie Informatica aan de Universiteit Utrecht gewerkt bij het UMC Utrecht als applicatieontwikkelaar/-beheerder en systeemintegratiespecialist voor de patiëntenzorg. Daarna werkte hij als full stack ontwikkelaar aan de beleggingssite van de Rabobank.
Uiteindelijk is hij teruggekeerd naar het UMC Utrecht als solution architect voor het personeels- en salarissysteem. Ten tijde van de strategiestudie vormde Roland het inhoudelijk (architectureel) geweten voor het ERP-selectietraject, gevolgd door de implementatie van het gekozen ERP via een Europese aanbesteding.
Sinds 1 januari 2011 werkt Roland als Hogeschooldocent bij de opleiding Cyber Security & Cloud. Hij heeft veel vakontwikkeling gedaan voor IT Service Management programming (Python) en ICT-architectuur. Zo ontwikkelde hij voor de Master Data Driven Business een module Information Systems en gaf hij daar les in. Samen met lector Marlies van Steenbergen verzorgde hij een Summerschool over Process Mining. Binnen het lectoraat Artificial Intelligence voert hij onderzoek uit naar proces mining en wil hierop gaan promoveren. Daarnaast is Roland sinds 2020 (t/m 2023) namens het lectoraat solution architect bij de NWO en werkt hij aan de kwaliteit en certificeringen van productieprocessen (Certif-AI).
Expertises
- Process Mining (data science)
- ICT-architectuur
- AI Deep Learning
PhD-voucher toegekend
Roland Bijvank van het lectoraat AI heeft een PhD-voucher toegekend gekregen voor zijn onderzoek: " Slimme Chronologieën: Process Mining en LLM’s voor een Transparante Overheid ". De beoordelingscommissie was positief over het voorstel: De complexiteit van een grote hoeveelheid aan informatieobjecten bij bepaalde overheidsdiensten/-processen (denk aan parlementaire enquêtes zoals toeslagenaffaire en aardgaswinning, maar ook Woo-verzoeken) komt uit de aanvraag goed naar voren. Ook sluit dit onderzoek goed aan bij het onderzoekprogramma van de betrokken lectoraten. In dit vierjarige traject, uitgevoerd in samenwerking met de Universiteit Utrecht (UU) onder begeleiding van Hajo Reijers en in samenwerking met het Nationaal Archief, gaat Roland op zoek naar manieren om zo geautomatiseerd mogelijk uit eenmalige ongestructureerde data events te extraheren en daarmee proceschronologieën op te stellen, zodat de huidige, deels handmatige, integratie die nu ten koste gaat van vele mensuren van schaarse onderzoekers binnen het domein meer geautomatiseerd gaat worden. Aangezien het onderwerp LLM’s binnen het lectoraat AI valt en Process Mining binnen het lectoraat PI & IS valt zal het onderzoek binnen beide lectoraten uitgevoerd gaan worden
Publicaties
- An Agile Framework for Trustworthy AI
- Business Customer eXperience Alignment Framework Improving Customer Satisfaction
- NAF Insight: Proces en Text Mining
