新北市環保局焚化廠垃圾車進廠預測系統

2023/02/14

因傳統的垃圾車清運方式極易產生運輸堵塞或效率不彰等問題,且無法即時性地掌握運輸狀態;為達到政府在智慧治理的政策目標,因應大數據資料分析的趨勢需求,故案主─新北市政府環境保護局 (以下簡稱環保局)希望能藉由數位科技的賦能來改善相關的問題,落實智慧管理。

緣起背景

為改善垃圾收運爆量,清運效能不彰跟運輸堵塞等問題,信諾成功建立起一套即時性的管理系統,即「焚化廠垃圾車進廠預測系統」,並透過人工智慧(Artificial Intelligence, 以下簡稱AI)來分析大數據歷史資料,進而歸納出清運問題的類型,以及因應的解決辦法,來快速解除問題。

本專案延續前期成果,在垃圾清運機具的衛星定位車機之安裝與定位訊號回傳的基礎上,繼續擴充智慧化管理的功能,並朝向業務智慧化,強化管理功能、協助行政業務優化,與建立緊急應變等方向發展。

以往焚化廠人員只能單憑經驗與直覺來做事,從而發生堵塞、清運效能不彰等問題;但透過智慧分析功能,即AI運算以及系統的監控,能更精確、即時地掌握影響清運效能的因素,協助各區隊掌握清運實況,再透過通訊軟體做即時溝通,讓協作上更順利,從而達到讓資源得到最有效之配置的方式,讓清運實況得以透過即時性的資料狀態「一目了然」;也因為系統能顯示出詳盡且確實的資料,為資源調度做最即時性的呈現,提供最精確的判斷依據,讓決策不用再依靠不牢靠的直覺與經驗,從而提升清運效能。

3分鐘掌握專案績效重點

這套系統的效益與價值簡單來說,藉由資料的分析來做清運狀況的即時性監控,透過AI的分析運算,提供管理者最佳的判斷資訊,來輔助決策,讓精準度與效率提升,並使垃圾車的清運效能更佳,從而達到解決堵塞、協作溝通,與在資源配置與調度上等問題之改善。

原理是藉由AI分析各種參數條件(例如車機的資料,如車速、經緯度與外部環境的其他資料,如降雨率、距離各焚化廠的直線距離等),再將這些資料依照適配性來建立預測模型,從而提供管理者最佳的判斷資訊,能預先估計出「那一輛」車機適合到「那一座焚化廠」,預估的抵達時間,「能夠」以及「即將」清運掉「多少量」的垃圾等關鍵問題,並在每5分鐘都產出「預測清單」與「動態圖表」做即時性的監控。

藉由垃圾清運機具的身份─即車籍資料做詳細的記錄,再透過GPS的定位做即時性的監控,更精確的掌握清運量能,為案主提供最適切的資源配置建議,以達避免清運效能不彰、堵塞等問題之目的。

此系統除了能即時掌握各垃圾車的位置與狀態外,更能藉由AI的運算,來顯示鄰近的焚化廠做智慧導航;並針對轉運中之車輛依其所在位置,及該清運路線的歷史進場紀錄,智慧分析歷年業務的管理數據,以輔助案主能預先掌握,進而有效管理各廠之清運量能。

如遇清運擁擠之高峰,能提前聯繫做調度垃圾車轉往他廠卸載,以因應特殊節日的清運量高峰問題,如春節之類的長假;透過數位化賦能,可以即時地監控進行調度之聯繫,以避免進廠車輛塞車,而讓焚化廠更有效率地運作、消化垃圾量而避免過載或爆量之問題,經實測確能精進案主在清運業務上智慧分析與管理之效能。
 

重要功能展示

在〈車輛即時動態〉裡的〈預測條件〉中,可以選擇您想觀測的焚化廠。在〈選擇範圍〉中,也能經由拖曳的方式,變換地圖中對垃圾車觀測的範圍(系統能顯示出焚化廠附近特定範圍內的所有垃圾車即時位置地圖(有效距離為5/10/15km);並顯示在各廠區中的詳細車輛的即時動態,例如欲進廠的車輛有幾輛,在查詢範圍內車輛的詳細資料,例如所屬的清潔車隊、車號、車籍載重量、預估會在幾分鐘以內抵達時間,以及縱觀三間焚化廠的整體即時動態資訊,能顯示出在全市執勤中的車輛數據等,方便使用者能以更為直觀且便捷的方式,來掌握車輛的即時動態狀況的方方面面;更可透過右上方的〈前往廣播〉來發送即時訊息給特定或全部的車機,如下圖所示:

在〈AI進廠量預測〉中,除了能對三間焚化廠做觀測選擇外,系統還會顯示出藉由AI做未來3小時內的峰值垃圾量與時間的預測,例如在未來3小時內最大垃圾進廠量,以及預估時間;並且羅列出系統預測會進到該焚化廠清運垃圾之車輛的詳細資料;方便管理人員準確掌握好清運量與效能,提前做好因應作業,如若有過載狀況的可能性,可預先告知司機改去別座廠清運垃圾如下圖所示:

圖說:2021年3月為讓各區隊長、主管得以即時地掌握各路線的異常狀況,藉由訊息通知,與定期推播關鍵資訊來強化在清運過程中的即時性溝通與協作上的調度力。
 

成果具體效益價值簡要列點如下:

  1. 優化清運車輛的管理作業,精確掌握車輛即時動態,避免清運效能不彰或堵塞等問題;使垃圾車不用再堵塞在焚化廠門口前排隊而浪費清運效能。
  2. 建立「預先演算機制」,依據往年垃圾進廠及車輛轉運任務的歷史紀錄,透過AI演算來預估各清運路線與適配的轉運車輛及焚化廠來優化清運效能;能有效協助案主執行清運路線的優化工程,讓AI運算出每一台垃圾車最佳的清運路線。
  3. 使用複合模型的方式進行演算,能對焚化廠「未來」的3小時內的垃圾量進行預測,故能有效改善焚化廠爆量封堵的問題。
  4. 載入了Google map做區域式範圍內的車輛數目即時顯示,的「車輛即時動態」功能,讓車輛過於密集時,可即時做到調度與轉運到別廠的協調溝通來舒緩堵塞、清運效能不彰或爆量問題。
  5. 依焚化廠需求,建置鄰近焚化廠之進場車輛的顯示網頁,以地圖方式呈現;並在地圖上顯示焚化廠週邊各清運車輛的即時位置,因應勤務狀態,並針對清運中之車輛做標記,如預估前往之目標焚化廠;能有效識別車輛的狀態細節,做勤務適配性的控管。
  6. 強化在清運協作過程中的即時性溝通與調解力:為避免清運效能不彰或堵塞、爆量等問題,強化主動且即時的反應力;針對各區隊長及機關主管,結合通訊軟體LINE建置各路線清運重大異常的即時通知與關鍵數據發送機制,以利各人員即時掌握各區的執勤實況。
  7. 因不同車種之可運載的垃圾也不同,就算是同一路線,如果車種的載體偏小,則可能清運沒多久就要前往焚化廠卸載,因此也需整理車體的種類與車輛噸位之空車重等資料,來做詳盡的資訊管理優化。
  8. 透過資訊管理系統,能顯示出詳盡且確實的車機資料,讓使用者即時地一覽無遺一切關鍵情資,讓您隨時做好最適切的資源配置,以達清運效能的最佳化;系統提供您最精確的判斷依據,讓決策不用再依靠不牢靠的直覺與經驗。
     

專案執行之前後效益比較

以前因為沒有詳盡確實的即時資訊系統,所以無法得知清運現況,但在導入系統後,不僅能做到即時性的監控,確切追蹤一切進程。在導入系統後,能即時監控各地區的垃圾車數量、目前所在位置、距離焚化廠的直線距離與車籍資料的所有細節資訊(如車號、車體種類、噸位、承載量等)來掌握調度狀況,透過AI的輔助,能讓管理者在決策上更為精準且便捷。

結語

本專案「新北市環保局焚化廠垃圾車進廠預測系統」主要具備三大功能,如車輛即時動態顯示、AI人工智慧進廠量預測及車機訊息公告廣播等功能。在導入信諾的系統以後,成功為案主的業務數位化擴充、增能不少,例如在數據記錄分析管理、提升決策與控管的智慧化管理與協作溝通力等;且經實測,確能避免垃圾清運之問題,如堵塞或效能不彰等;且對精進案主在清運業務上朝向智慧分析與數位化管理之效能有顯著提升。

 

回上一頁