Domaći ININ uz AI “opametio” održavanje cesta i očitavanje brojila u Slavonskom Brodu

Održavanje cesta je izuzetno izazovan posao, pogotovo jer se radi o nečem što se mora raditi iznova iz dana u dan. Budući da prometnica ima zaista mnogo, svako oštećenje mora se dokumentirati, i onda na teren izaći s timom koji će cestu “krpati” ili staviti novi sloj asfalta. Dokumentiranje oštećenja je izuzetno važno, ali i jedan od najtežih dijelova ovog posla. Ovaj problem nastoji riješiti tvrtka ININ iz Slavonskog broda svojim sustavom Smart*Road Mainteance. 

Tvrtka koja postoji čak 26 godina u svom poslovanju implementirala je više od 300 projekata kod 119 korisnika, a najveći dio poslovanja do sada se temeljio na web*ERPINS aplikaciji, kompletnom ERP (enterprise resource planing) sustavu za razne industrije. U posljednje tri godine ova tvrtka ubrzano razvija sustave za fotogrametriju i radi na umjetnoj inteligenciji, a upravo o tome razgovarao sam s Anitom Đurašinović iz ININ-a.

Zahjevni ručni poslovi napokon nalaze zamjenu

Anita kaže kako nije tajna da će uskoro velik broj poslova preuzeti neki oblici AI sustava, a najviše se ovdje govori o zahtjevnim ručnim poslovima koji se mogu u velikoj mjeri automatizirati modernim tehnologijama. Ceste i održavanje istih vrlo su dobar primjer upravo ovakvog posla, a vjerujem da bi svima bilo lakše kada bi se umjetna inteligencija uključila u ovaj prilično važan, ali težak posao. Anita pojašnjava izazove održavanja:

Svi gradovi su dužni uraditi i voditi bazu cestovnih objekata (znakova, rasvjetnih tijela, semafora, šahtova…). To je zahtjevan posao i u praksi je teško osigurati konzistentnost i točnost podataka. Nadalje, za potrebe održavanja cesta i znakova, oštećenja se najčešće ručno označuju i zapisuje se lokacija, te se informacije prepisuju kako bi se formirao nalog za održavanje. Različita oštećenja, smetnje i nesukladnosti mogu se pojavljivati na dnevnoj bazi što dodatno otežava dokumentiranje i sanaciju istih.

Sve što treba je vozilo, mobitel i GPS

Kako bi se posao olakšao osobama koje ova oštećenja moraju prepoznavati i pratiti, ININ je razvio aplikaciju i sustav za koji je potrebna tehnologija koju svi nosimo u džepu: mobitel.

Naš sustav omogućuje snimanje i ručno označavanje objekata na i uz cestu odnosno automatsko prepoznavanje i lociranje objekata korištenjem opcije algoritma umjetne inteligencije koji veliki dio posla odradi samostalno. Po označavanju svi objekti su vidljivi na integriranom GIS sustavu, odnosno aktualnoj karti grada s pripadajućim geolokacijama i fotografijama ekstrahiranim iz video zapisa.

Ovo znači da se upravo onaj gore spomenuti zamorni dio posla oko ručnog zapisivanja i dokumentacije prenosi unutar aplikacije koja je mnogo lakša za korištenje, a do nekih zaključaka dolazi i sama. Anita dodaje kako aplikacija bilježi i stanje prometnih znakova, šahtova i javne rasvjete.

Preciznost lokacije ovisi o brzini vožnje i kvaliteti lokatora, a automatske klasifikacije znakova i oštećenja ovise o uvjetima, načinu i brzini snimanja te vrsti oštećenja. Kod dobrih uvjeta snimanja i uobičajenih znakova i oštećenja automatska detekcija prelazi 90% za znakove i 80% za poznata oštećenja.

Zainteresirani i drugi gradovi

Prednosti su evidentne: nakon nekoliko prolazaka cestom u jednoj bazi podataka gradovi mogu imati dokumentirane sve ceste i njihovu prateću infrastrukturu, izraditi katalog prometnih znakova i javne rasvjete, a budući da se unutar aplikacije može bilježiti i napredak na popravcima, lakše je podnositi izvješća i prezentirati rezultate građanima.

Trenutno se ova aplikacija koristi kako bi se bilježilo stanje cesta u Slavonskom Brodu, koji je nedavno osvojio i nagradu Smart City upravo za korištenje ove aplikacije. Anita mi kaže kako pregovaraju s drugim zainteresiranim gradovima.

Naravno, dobar dio posla ostaje cestarima koji oštećenja zapravo trebaju i popraviti – jer nema smisla samo ih bilježiti, ali Anita kaže kako su do sada naišli samo na pozitivne reakcije od nadležnih institucija koji su uzbuđeni oko ovog novog sustava.

OCR za smanjenje troškova očitavanja brojila

Osim praćenja znakova i stanja cesta, ININ aplikacije za strojno učenje i prepoznavanje koriste se i u bilježenju stanja plinskih brojila. Anita mi kaže kako do sada sve radi vrlo dobro. Očitavač samo treba kroz aplikaciju fotografirati stanje brojila koje se potom automatski uz pomoć računalnog vida pretvara u podatke koji stižu “centrali”.

Najveći izazov koji je postojao u testnom periodu bili su sami mobiteli, odnosno različite kvalitete uređaja koje su koristili inkasatori. Anita kaže kako se, nakon rješenja ovog problema, nastavilo s rastom te je obuhvaćeno prvih 1.500 korisnika na cijelom distribucijskom području tvrtke Brod-plin. Također, Anita dodaje kako je aplikacija omogućila tri važne stvari:

• Smanjenje vremena za pripremu, očitanje i obradu podataka za 20% ukupnog vremena očitanja, tj. s pet radnih dana na četiri radna dana.
• smanjenje broja angažiranih djelatnika (za 90%) koji vrše obradu podataka (prijem, kontrola i unos lista očitanja) tako da se zaposlenici mogu preraspodijeliti i rasteretiti po pitanju posla.
• Smanjenje financijskog troška za mjesečno očitanje za polovicu iznosa (50%) sredstava (papir, toner, financijski izdatak djelatnika kod unosa tijekom razdoblja očitanja).

Slavonski Brod bi se mogao upravo uz pomoć ININ-a značajnije razviti u području IoT-ja, ali vjerujem da ne treba stati samo na ovome gradu te da će ININ uskoro svoje čarobne metode bilježenja rupa i oštećenja na cesti podijeliti s ostalim gradovima i županijama. Svi znamo da bi bolji sustavi bilježenja rupa samo doprinijeli sigurnosti na cestama, ali i ugodnosti vožnje – bez izbjegavanja rupa na cesti kao da su mine.