Систему мониторинга снегоуборки совершенствуют

Жизнь внесла коррективы в расчеты разработчиков и теперь они «доводят до ума» модели мониторинга.

— В качестве пилота проект по снегоуборке с использованием IT-технологий — Intelligent Operations Center for Smarter Cities (IOC) а так же систем бизнес-аналитики, Cognos и SPSS — планировалось обкатать на Советском районе Новосибирска.  Первые модели мы построили по данным прошлого года, результаты нас не сильно порадовали, так как в моделях первого уровня не было, к примеру, учтено, что снег по площади ложится неравномерно, что площади могут быть разной подчиненности и т.д. Зная только обобщенную информацию, мы не могли сказать, сколько выпало осадков в конкретной части района, и по факту выдавали аналитику, которая уже была у заказчика. Такой результат ни ему, ни нам не был интересен, — рассказал Infopro54 директор центра компетенций НГУ Руслан Пермяков.

 

Он отметил, что проект оказался более интеллектуальноемким, чем предполагалось на начальном этапе и сейчас для решения задачи разработчики пытаются применить более сложную математику.

— Мы взяли данные гидрометцентра по погодным условиям за прошлый год, данные ГЛОНАСС по движению снегоуборочной техники, изучаем опыт организации движения департамента по благоустройству Советского района Новосибирска. Начался новый сезон и мы пробиваем канал для получения оперативных данных по мониторингу пробок, договориваемся с Яндексом. У нас есть идеи, как улучшить систему, дать администрации района более эффективный инструмент для анализа ситуации со снегоуборкой, чем сейчас, — пояснил Пермяков.

Собеседник Infopro54  отметил, что в перспективе система сможет дать прогноз в каком режиме должна работать техника городских служб для оптимизации ресурса и экономии средств во время штормового предупреждения. Кроме того, ресурс уборочной техники всегда ограничен, а система сможет настраивать маршруты ее движения, чтобы минимизировать технологические затраты и очищать наиболее загруженные участки в первую очередь. В перспективе разрабатываемый комплекс также сможет давать рекомендации по формированию резерва по запчастям, по техническому обслуживанию, чтобы минимизировать неприятные неожиданности, в том числе отказ техники на дороге.

— Перевод всех данных, наработанного опыта в математическую модель, оказался сложнее, чем ожидалось. Но мы набрали необходимые компетенции и сейчас приступили ко второму этапу проекта. После получения обратной связи продолжим работу, — говорит Пермяков.

Пилотный проект по снегоуборке с использованием IT-технологий реализует Новосибирский государственный университет. Работа финансируется в рамках программы «5-100» и реализует принципы, предлагаемые программой «Национальная технологическая инициатива».

— Пока сложно дать прогнозы по эффективности этой модели, но по моим оценкам, в случае положительного решения она может принести городским службам благоустройства выхлоп в 10-15% экономии от существующих расходов. Кроме того, она будет тиражируема, и ее можно будет использовать в других районах Новосибирска, а также в других городах. Опыт нашей работы также показал, что модель можно применять не только для уборки улиц в зимнее время, но и летом, — не исключает Руслан Пермяков.

За основу пилотного проекта по снегоуборке НГУ взял решение компании IBM, которое уже внедрено в ряде крупных городов. Intelligent Operations Center for Smarter Cities направлена на  формирование целостного информационного представления о работе всех муниципальных управлений, ведомств и служб.

Фото: Фото Москвы Moscow-Live.ru

Юлия Данилова