新北市垃圾車車速異常分析管理系統

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為改善案主─新北市政府環境保護局 (以下簡稱環保局)在垃圾車車速異常與超速違規上的問題，強化各單位在控管與督導上的效能與速率；期望透過在大數據分析以及數位環境工程領域中，深耕有成，擁有豐富經驗的信諾，提供數位科技的賦能，朝向智慧管理的方向邁進。

緣起背景

鑒於垃圾車超速，甚至釀成車禍傷亡事故實非鮮事，就以新北市為例共兩萬六千餘個收運點，收運路線共647條、29個區分隊、車機數524輛的資料量，若以傳統人工方式來審核垃圾車是否超速，不僅耗時費工，其龐大的數據資料更易產生誤差問題；故希望透過大數據資料的分析技術與新科技的賦能，來建立起便捷、高效的控管系統，精進案主在清運業務上朝向數位化控管，如智慧分析與自動演算大數據資料、協助優化行政業務，以落實智慧管理。

3分鐘掌握專案績效重點

案主單位中主要的問題為車輛、收運點與路線等資料量龐鉅且紛雜，因而控管不易；且在傳統人工方式做控管亦無法「持續性」的優化控管的效能與速率；但在導入了信諾的系統，進行數位化賦能以後，透過人工智慧(以下簡稱AI)的自動運算，強化案主在對超速違規之控管與督導上的效能與速率； 即能透過大數據的歷史資料來持續追蹤，並作為後續相關作業之優化的判斷依據，輔助與支撐決策之用。

重要功能展示

在功能上共有:兩種異常級別做切換、查詢條件時間搜尋、即時顯示全市異常狀況與好發區段及異常名單與地圖顯示、名單檢索與匯出。系統能自動顯示出各地區在車速異常的「級別」，如中度或高度的車速異常狀態；並透過「熱視圖」的顯示功能，呈現更為直觀、易懂的關鍵情資，讓您一眼即可掌握異常態勢，隨時做好情況控管的準備。

搭載google地圖，能以最熟悉的介面來做地區定位，藉此了解在定位地區中的車機實況，並可藉由輸入查詢條件，來鎖定條件內的異常車速相關資訊細節，如車機的所屬區隊、路線、車號、車速、定位地址與時間；還有將異常名單的詳細資料「匯出」的功能。
 

除了在「全市異常狀況」中能顯示出中度與高度異常之級別的各別實況，且除了車次的實際狀況統計資料外，更能智慧統計分類出在那些地址區段中，各別有多少車次的異常車速狀況，方便人從宏觀的「全市」，到異常車速的「好發」區段與自行輸入查詢條件這三個功能的視距與面向來掌握實況。

成果具體效益價值簡要列點如下:

1. 減少傳統人工方法的耗時費工與誤差問題。
2. 增強各單位在控管與督導上的效能與速率。
3. 承上，並找出「那些」車輛或區域較容易產生車速異常的狀況，藉此提醒司機，減少此類問題發生的機率。
4. 藉由大數據的歷史資料作為客觀之判斷的依據，對輔助決策起到關鍵性的支撐作用。
5. 能藉由系統的賦能與客觀資料的累積，來提供「持續性」的優化效益給案主，例如大數據資料的累積，能形成在各單位與控管上之配套措施的判斷依據。

專案執行前後之效益比較/比較專案前後差異

在執行方法上，系統會在每日的早上4點，將昨天的資料進行運算，進而將被系統判定為異常的車機資料提報出來，並以橘色標註顯示為中度異常，紅色則為高度異常，以此掌握車速異常之車機，以利後續的控管優化及督導。

透過垃圾車(以下簡稱車機)回傳之位置(經緯度)、車速、車頭方向與line ID等資料，輔以AI及統計學，再透過歷史數據與人工的調校，除了能在速度上更有效率地判斷出車機速度是否為「非正常值」(超速)以外，亦能藉由歷史資料來追蹤，提供對超速違規之「可能」的預測判斷依據來持續優化單位對異常車速之車機的控管力；而這些都是以往案主透過傳統的人工方法所無法企及的功效。
 

透過系統的自動運算，對大數據資料的分析與歸類，識別出「可能」超速的車機，提供給案主的相關單位做判斷之依據，與支撐決策之用。藉由標註之警示來提醒─非正常值的車機資訊，能有效讓案主的各單位做更好的控管，再藉由相關單位的督導，從而降低超速違規的再犯率。

可以期待的是，隨著大數據資料的累積與機器學習、人工調校，系統在判斷上的精準度將會日益提高，而超速違規之問題的發生率與控管之方法，以及督導或後續可能的優化措施，都會隨著系統對大數據資料的累積，而形成「綜效」的正向循環，日益增進並使系統趨向完善。
 

結語

經實測，此系統確能改善在傳統人工審核方式的耗時費工之問題，透過系統的幫助，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皆有明顯的助益。
 

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