שיפור מיגון הרכבים ושיפורהתשתיות בכבישים הורידו במידה רבה את כמות הנפגעים בתאונות, אולם, לצערנו תאונות הדרכים מהוות עדיין גורם משמעותי לתמותה ופציעה של אזרחים. עובדה זו מדירה שינה ממקבלי החלטות בערים, ומצריכה התמודדות ממוקדת ויעילה על מנת למגר או להקטין את הנזקים. מידי פעם, לאחר אסון כבד במיוחד, הגובה חיים רבים, נשמעת הטענה כי אין אפשרות לצפות את התאונה הבאה ואין דרך למנוע אותה ולכן יש לסגור את מקטע הדרך או לטפל בו בדרך זו או אחרת.
לצורך התמודדות עם הבעיה, נעשה לאחרונה שימוש בנתונים הנאספים ממגוון מקורות חישה (חיישנים) הפזורים בדרכים העירוניות ונאגרים במאגר ביג-דאטה. אחרי איסופם, הופעלו עליהם מודלים של חיזוי המאפשרים לצפות בדיוק רב את המיקום, את הזמן ביום, ואפילו את מספר הנפגעים בתאונה הבאה שתתרחש בעיר. למעשה, בבדיקת שביצענו במהלך 2018 על נתונים שקיבלנו ממסדי נתונשים ציבוריים, המכילים מידע על תאונות דרכים בשתי ערים גדולות באירופה ובארה”ב, גילינו שביכולתנו לחזות בדיוק של מעל ל-80% את התאונה הבאה.
מרכיבי העיר החכמה. קרדיט: קבוצת מר
ערים רבות מנסות להפחית את מספר הנפגעים בתאונות דרכים בשטחיהן, ותרות אחר פתרונות יצירתיים שיאפשרו להן להבין איפה המקומות המועדים לפורענות, ומה בדיוק יש לשנות בהם כדי להביא לצמצום של ממש בכמות התאונות ובחומרתן. הבשורה הטובה היא כי התשתית לשינוי הזה כבר קיימת, וכי מגמת הערים החכמות ההולכת ומתעצמת כיום היא הדבר הטוב ביותר שקרה לבטחון האישי של כל אחד מאיתנו, גם בדרכים. בערים המתקדמות בעולם יש כבר מערכות שיודעת לאסוף נתונים ולבנות מאגרי מידע (ביג-דאטה) ממגוון מקורות IoT הפרושים בעיר במקומות שונים. מקורות אלה כוללים בין היתרמצלמות אבטחה, מצלמות בקרת תנועה, תאורה עירונית חכמה, רמזורים, מערכות מים חשמל ביוב זבל, חניה עירונית וחניונים, ומדדי איכות אוויר ומים או הצפות.
הרשויות המוניציפליות מבינות כיום כי המידע הרב שנאסף מההתקנים והחיישנים הללו יכול לשמש נדבך הכרחי להפחתת תאונות הדרכים. כלי BI (בינה עסקית) מובנים בתוך מערכות ניהול עיר חכמה מתקדמות, יודעים למצל את המידע הזה, ולהפיק ממנו מסקנות המשפיעות על סדר היום הציבורי ועל קבלת החלטות תפעוליות ותכנוניות בערים.
מערכות ניהול העיר החכמה פועלות בשני מתארים תפעוליים. ראשית, בעבודה האופרטיבית השגרתית והיומיומית, ובזמן אמת בחירום, מערכות ניהול העיר קולטות כמות גדולה של נתונים (מדובר על אלפי נתונים בשנייה) ומאפשרות להבין מהם את הסיטואציה האופרטיבית, לגבש את התגובה הנדרשת, להפעיל באופן אוטומטי או ידני אמצעים שמחוברים למערכת ולספק הוראות לביצוע בהתאם. התהליך קריטי ביותר בתפעול העיר בזמן אמת במצבי חירום, או במצבים בהם התגובה חייבת להיות אפקטיבית ומהירה. ניתוח והפעלת חוקים על המידע נעשים בזמן אמת, במקביל לאיסוף המידע, ומאפשרים תגובה מהירה ומדויקת לאירועים, כמו הצפה, תאונה או שריפה. מערכת מתקדמת יודעת להפעיל תרחישי הפעלה אוטומטיים מורכבים כגון הפעלת כריזה, שליחת צוותי טיפול בבעיה שגרמה להתראה, הפניית תחבורה לנתיב אלטרנטיבי, פינוי נפגעים או טיפול בחומרים מסוכנים.
בנוסף על הרובד המיידי, אותה מערכת משמשת את צוותי העיר במחקר מעמיק לצורך הסקת מסקנות נוספות, שמעניינות את מקבלי ההחלטות בעיר לטווח הארוך של תפעולה וניהולה. המערכת משתמשת בכלי ניתוח וחיזוי על ביג-דאטה כדי לסייע בהבנת איכותית וכמותית של התופעות שמתרחשות בעיר.
תשתיות ו- IoT . קרדיט: קבוצת מר
בשני אופני הפעילות שלה, המערכת מסייעת למנהלי העיר לעמוד ביעדים שנקבעו מראש כסמן להצלחה. יעדים אלה יכולים לכלול צמצום תאונות דרכים, צמצום צריכת מים ציבורית, הקטנת זמני תגובה לתקלות או כל מדד אחר על פי סדרי עדיפויות שמתווים מנהלי העיר. אם מעוניינים לטפל בתאונות הדרכים, מערכת ה-BI מאפשרת לקבל את הפער בין היעדים לבין המציאות בשטח לבצע מחקר על הנתונים ולזהות את הפרמטרים המשפיעים על תאונות דרכים ולהחליט כיצד לטפל בהם על פי סדר העדיפויות שקובעים.
נדבך חשוב נוסף במערכות אלו, המאפשר להצליח במהלכי צמצום תאונות דרכים ושיפור התגובה למצבי חירום וסיכון, הן יכולות ה-GIS (מערכת מידע גיאוגרפי) שהינה חלק בלתי נפרד ממערכות ניהול עיר. יכולת זו מאפשרת למקם כל נתון במרחב הגיאוגרפי, בין אם זה חיישן או אירוע, ולעשות ניתוחים גיאוגרפיים על פי מיקום. בזמן אמת ניתן למשל להפעיל מצלמות לפי מידת הקרבה שלהן לאירוע תפעולי או בטחוני שמצריך צפייה מרחוק או מעקב. ולראות את הסביבה המרוחקת יותר מהאירוע, כדי לאתר גורמים מעורבים בסביבתו, וללכוד אותם.
פלטפורמת מידע משולבת ביג דאטה. בהירות תמונת המצב מאפשרת קבלת
החלטות מושכלת ותגובה מהירה ויעילה. קרדיט: קבוצת מר
ניקח לדוגמא את המקרים הרבים של תאונות בכבישים ראשיים ועמוסים, בהן מעורבים רוכבי אופניים חשמליים. במידה ונרצה לדעת איפה עומדת להתרחש התאונה הבאה, נוכל לגזור קודם כל איפה אותם מקומות שבהם עוברים יותר אופניים חשמליים, מתוך מאות מצלמות האבטחה העירוניות הפרושות בעיר. בשלב השני הצוותים לוקחים את הצילומים ומנתחים מתי ואיפה עברו במקום מסויים אופניים ובאיזה מהירות ואז מצליבים עם נתוני תאונות האופניים מהרשות המתאימה הממשלתית או עירונית. ההצלבה יכולה לחשוף מה הקשר בין כמות רוכבי האופניים בכל אחת מהנקודות בזמן מסוים, לבין מאפייני התאונות, ולאפשר להבין מה גרם לתאונות. ניתן להיעזר ביכולות ה-BI ANALYTICS לצורך בדיקת השפעת גורם כזה או אחר ע”י כך שמשנים נתון מסוים במערכת ונותנים למודל החיזוי לרוץ שוב עם השינוי, כך שניתן להעריך או לחזות את ההשפעה של השינוי. למשל, מה יקרה אם נשפר את התאורה ואיך זה ישפיע על התאונות בעתיד.
צוותי רשויות מוניציפליות רבים היום כבר מבינים שמערכות ניהול עיר, הכוללות מודולי שליטה ובקרה על אירועים, הן רכיב קריטי לטיפול במצבי שגרה וחירום בעיר, וכלי יעיל ואפקטיבי לאיסוף כמות גדולה של נתונים, ניתוח שלהם וקבלת תובנות לשיפור. ואם בתאונות דרכים עסקינן הרי כל שיפור שיקטין את כמות תאונות הדרכים, חומרתן וייעל את אופן התגובה אליהם בפירוש יציל חיים וימנע סבל מפצועים רבים.
