«Монитор мэра» ускорит уборку Петропавловска-Камчатского в два раза

Первую облачную индустриальную IoT систему управления муниципальными службами реализовали на Дальнем Востоке, в городе Петропавловск-Камчатский. На Восточном экономическом форуме компания SberCloud («Облачные технологии») представила «Монитор мэра». 

«Монитор мэра» позволяет провести модернизацию управления городскими службами. В системе можно ставить задачи по уборке города, вывозу мусора, очистке улиц от снега и контролировать их выполнение. Кроме того, на соответствующем информационном портале в режиме реального времени отображаются геолокация, скорость движения, пробег и загруженность задействованной техники, насколько хорошо работает оборудование. Также фиксируются обращения граждан по качеству уборки.

«Это сложное, высокотехнологичное, но при этом доступное решение. Мы считаем, что система поможет реализации в Камчатском крае и других регионах России таких национальных проектов, как «Безопасные и качественные автомобильные дороги», «Жилье и городская среда», «Цифровая экономика», – отметил гендиректор SberCloud Александр Сорокоумов.

По его словам, в конечном счете работа муниципальных служб станет лучше, а качество жизни людей значительно повысится. 

На основе полученных данных в системе «Монитор мэра» можно сформировать графики, диаграммы и отчеты, проанализировав которые, легко оптимизировать всю работу – например, сэкономить до 40% затрат на топливо, в два раза увеличить скорость уборки города и до 10 раз сократить возникновение внештатных ситуаций за счет точного и регулярного выполнения регламентных работ.

Система показывает также прогноз погоды, в соответствии с которым легко и в кротчайшие сроки меняются либо задаются новые сценарии уборки, например, во время внезапных и сильных снегопадов, характерных для региона и Петропавловска-Камчатского в частности.

В течение суток «Монитор мэра» собирает до 200 тыс. записей о технике и об операциях, которые она выполняет. Эти данные также можно использовать для тренировки моделей машинного обучения и более глубокой автоматизации управления работой техники.