Periode: november 2024 – januari 2025
Port of Antwerp-Bruges (PoAB) beheert als fusieorganisatie de havens van Antwerpen en Zeebrugge, en telt meer dan 1.700 medewerkers in uiteenlopende operationele en ondersteunende functies.

In het najaar van 2024 merkte HR enkele opvallende trends in het aantal overuren. Deze pieken verschilden van het normale seizoensverloop en leken toe te nemen in bepaalde functies, maanden en teams. Starfish Consultancy werd ingeschakeld om die trends te analyseren, verklarende factoren te identificeren en concrete aanbevelingen te formuleren.

Het doel van het traject was drievoudig:

• Inzicht bieden in trends in overuren (op jaar-, maand- en werknemersniveau);
• De belangrijkste oorzaken en risicogroepen in kaart brengen;
• Inzichten vertalen naar gerichte acties die het beleid ondersteunen.

Het project verliep in 3 grote fasen, waarbij wekelijks werd afgestemd met een interne stuurgroep bestaande uit HR-medewerkers, en experten/eindgebruikers van de data wanneer relevant.

Fase 1 – Data verkennen en deskresearch
We verzamelden en documenteerden data uit hun planningstool, waaronder shiftinformatie, afwezigheden, arbeidsongevallen, opleidingsuren en onderbezettingsdata. Deze werden geaggregeerd naar maandniveau en gekoppeld aan werknemerskenmerken (center, functie, leeftijd, anciënniteit). In parallel voerden we een deskresearch uit naar externe drivers zoals seizoensgebonden ziekte.

Fase 2 – Data analyseren
In deze fase brachten we de trends en oorzaken van overuren in kaart via analyses in RStudio. De analyses gebeurden on premise op een bedrijfslaptop van Port of Antwerp-Bruges, zodat dataveiligheid gewaarborgd bleef.

Deze fase doorliep meerdere iteraties, waarbij tussentijdse resultaten werden afgestemd met de interne stuurgroep om de validiteit ervan te toetsen en resultaten in de context te kunnen plaatsen van de organisatie. Deze feedback werd dan meegenomen om de vervolg-analyses, en soms ook de scope van het project, bij te sturen.

Beschrijvende analyses (Wat zien we gebeuren?)
We onderzochten hoe overuren evolueerden per maand, per functie, per afdeling en per type medewerker. Zo brachten we piekperiodes in kaart en konden we afwijkende patronen blootleggen. Aanvullend onderzochten we verschillen op werknemerniveau, zoals het aandeel medewerkers dat regelmatig lange shifts opneemt.

Diagnostische analyses (Waardoor worden deze verschillen veroorzaakt?)
Om de achterliggende oorzaken van overuren te identificeren, bouwden we een verklarend regressiemodel op maandniveau. We onderzochten de impact van diverse factoren zoals:

• Afwezigheden,
• Onderbezetting,
• Kenmerken van werknemersgroepen (functie, teamgrootte, anciënniteit...).

Fase 3 – Vertalen van inzichten naar impact
De resultaten van het traject werden gebundeld in twee documenten: een eindpresentatie voor de stuurgroep en een gedetailleerd methodologisch rapport. De presentatie bracht op heldere en toegankelijke wijze een antwoord op de centrale onderzoeksvragen. De resultaten vormden op die manier een onderbouwde kapstok voor het eventueel bijsturen van het HR-beleid op basis van objectieve inzichten.

Het bijhorende methodologische rapport beschreef de gehanteerde analysemethodes, gebruikte filters en de interpretatie van de resultaten in detail. Zo kreeg POAB ook een transparante inkijk in hoe de antwoorden op hun vragen tot stand kwamen. Deze aanpak maakt het mogelijk om in de toekomst op vergelijkbare wijze verder te werken.

Wil je graag meer weten of klinkt onze aanpak als de perfecte oplossing voor jouw organisatie? Neem gerust contact met ons op!