Мегаполис данных
Как применяют массивы информации в Санкт-Петербурге: от уборки снега до цифрового двойника
Цифровизация российских мегаполисов достигла уровня, когда данные начинают приносить реальную пользу. Следующим шагом станет создание более сложного инструмента для решения комплексных задач – появление цифрового двойника города. О роли данных в создании цифровых двойников мегаполисов и перспективах их появления в России читателям RSpectr рассказывает вице-губернатор Санкт-Петербурга Станислав Казарин.
КОМПЛЕКСНЫЙ ПОДХОД
Цифровые двойники уже достаточно широко применяются, к примеру, в промышленном производстве. Но в контексте города эта концепция все еще остается новинкой. Цифровым двойником уже обладают Сингапур, Роттердам, Бостон и некоторые другие города. В России работа в этом направлении активно ведется в Москве. Петербург также идет по этому пути.
Цифровой двойник города позволяет моделировать работу транспорта, водоснабжения, отопления, а также климатических условий или уровня осадков
Например, для моделирования транспортной ситуации используются данные навигационного оборудования, информация о маршрутах региональной и муниципальной техники, о скорости передвижения и пробках. Это позволяет строить цифровые сервисы для жителей. Например, сервис, показывающий работу общественного транспорта и прогнозирующий его перемещения в «Яндекс Картах» для Петербурга, базируется как раз на наших сведениях.
Данные энергетиков позволяют создавать полезные сервисы для горожан и информировать их о плановых и аварийных отключениях коммунальных ресурсов. Для мониторинга, прогнозирования и предупреждения коммунальных аварий используются сведения из профильных сервисов об инженерных коммуникациях, сроке службы и ремонте.
Все эти направления могут рассматриваться отдельно, но
цифровой двойник направлен на комплексный подход
Ведь даже ремонт фасада одного здания влияет на трафик окружающих улиц, работу общественного транспорта, оперативных служб.
К примеру, аналогичный проект осуществляется в Дюссельдорфе для привлечения в город новых жителей, бизнеса, инвесторов. С помощью цифрового двойника – а если быть более точным, за счет данных и основанной на них аналитики, –
совместно с частными компаниями планируется создать более комфортные условия для жизни и работы горожан
Данные помогут выявлять проблемные зоны и точки роста. В приоритете – климатическое благополучие, инфраструктурное развитие, вовлечение различных сообществ в управление городом и привлечение инвестиционных проектов. Все это позволит городу самостоятельно зарабатывать деньги.
ДВОЙНИК, БЛИЗНЕЦ
Разработать цифровой двойник отдельного здания относительно несложно. Для этого существуют специализированные BIM-решения (Building Information Model – это информационная модель здания). Но подобная система потребует учета большего числа параметров. Кроме того,
цифровой двойник города не может не учитывать самого главного – поведения его жителей
Люди генерируют весьма широкий набор данных – например, по использованию личного и общественного транспорта, постоянной для Петербурга маятниковой миграции, потреблению коммунальных услуг, которое влияет на нагрузку сетей жилых домов и офисов.
В туристический сезон критически важно оценивать рекреационную нагрузку, посещаемость культурных объектов. Если упустить их из вида, качество аналитики и прогнозов станет ниже.
Без консолидации данных в едином контуре и работы по выстраиванию пробных моделей процессов решение такой задачи невозможно
Для многих российских городов оно появится не ранее 2030 года, когда будет завершена программа «Экономика данных». Это новый национальный проект, цель которого – перевести всю экономику, социальную сферу и органы власти на новые принципы работы, внедрив в них управление. Проект фокусируется на сборе различных сведений, стандартах и протоколах работы с ними, а также на их обработке и анализе.
Санкт-Петербург, Москва и Казань относятся к городам с высоким уровнем цифровизации. Для них цифровой двойник может быть создан раньше
Ситуационный центр на его базе будет не только аккумулировать информацию о происходящем, но и предлагать возможности предиктивной аналитики, чтобы необходимые меры реагирования предпринимались заблаговременно, а не постфактум, не дожидаясь возникновения инцидента.
Ситуационный центр позволит моделировать процессы на разных уровнях, от отдельного двора до города и его пригородов в целом
Например, в мае этого года губернатор Санкт-Петербурга Александр Беглов дал поручение профильным комитетам проработать вопрос специализированных метеопрогнозов по районам города. На погоду в конкретном районе могут влиять особенности застройки, рельеф местности, ряд антропогенных и природных факторов. Все это может быть учтено в цифровом двойнике.
Специализированный прогноз позволит различным городским службам, прежде всего коммунальным, эффективнее планировать свою деятельность.
НОВЫЙ РЕСУРС УПРАВЛЕНИЯ
Если говорить об опыте Санкт-Петербурга, то город уже идет по пути выстраивания цифрового двойника. Уже сегодня работают десятки информсистем, каждая из которых обслуживает ту или иную отрасль муниципального хозяйства и накапливает огромные массивы данных.
Например, сервис здравоохранения, помимо управленческой информации (справочников, реестров, номенклатуры медицинских изделий, препаратов, записей к врачу), хранит специфические медицинские сведения – истории болезней, рентгеновские снимки и прочие документы.
Система, обслуживающая городское благоустройство, содержит трекинги уборочной техники, номенклатуры оборудования, а также предприятий. При этом сведения из разных систем еще и пересекаются
Так, данные о жителях того или иного дома содержатся как в учетной системе МВД, так и в различных системах, обеспечивающих коммунальное хозяйство.
Общий объем такой информации приближается к одному петабайту и уже относится к классу Big Data
Но такая классификация не совсем точно отражает суть данных из муниципальных систем. Скорее, мы имеем дело с большим количеством «малых», прикладных сведений. Но и их можно с успехом использовать. В качестве примера приведу сферу ЖКХ.
Исторически Санкт-Петербург – сложный город с точки зрения организации зимней уборки. Здесь всегда выпадает большое количество осадков, постоянные перепады температур, много улиц и переулков, которые плохо приспособлены к механизированной уборке.
Качество чистоты Санкт-Петербурга зимой вызывает справедливые нарекания – процесс нуждается в постоянной оптимизации и контроле
Для этого была разработана и внедрена специализированная система мониторинга, которая агрегирует данные из разных отраслевых систем.
Работает это следующим образом. Из Региональной навигационной информсистемы (РНИС) поступают сведения о передвижении уборочной техники, ее скорости, активном навесном оборудовании. Из сервиса Комитета по благоустройству становится известно, какая задача была поставлена конкретной машине. Данные соединяются с графом улиц города, накладываются на карту, и руководители могут в режиме реального времени наблюдать процесс уборки.
Любой отработанный участок улиц можно оценить с помощью камер системы городского видеонаблюдения, которые также интегрированы в мониторинговое приложение.
Совмещение данных из нескольких отраслевых сервисов позволяет создать специализированную прикладную систему
И с ее помощью решать одну из острых городских проблем. Аналогичная система прототипируется для контроля внутриквартальной и внутридворовой уборки.
Данные городских систем позволяют создавать и аналитические сервисы. К примеру, на базе информации об обращениях жителей города, связанных с капремонтом и благоустройством, и данных о запланированных программах в этой области была создана «тепловая карта».
Эта карта показывает наиболее проблемные места с точки зрения содержания зданий и улиц Санкт-Петербурга, а также соответствие планов городской администрации и ожиданий жителей.
Руководители профильных служб и города в целом получили инструменты контроля и планирования, а петербуржцы – сервис, который показывает, как городские власти занимаются решением актуальных проблем (он реализован в приложении «Я здесь живу»).
В последний зимний сезон количество жалоб на уборку снега в Санкт-Петербурге сократилось в три раза
Организаторы уборки могут даже оценить результаты (им известны не только жалобы жителей, но и данные о том, проводилась вообще уборка на отдельной территории или еще нет), а также провести визуальный контроль убранных и особо проблемных участков.
Системы, созданные и работающие в Санкт-Петербурге, – вполне успешные примеры управления городом на основе данных. В то же время такие разработки становятся фундаментом для конечной цели – цифрового двойника Северной столицы.
ЧТО МЕШАЕТ
На пути к конечной цели есть целый ряд сложностей, которые предстоит решать. Создание межведомственных систем на региональном уровне сопровождается массой проблем, и далеко не всегда технологических.
Организационная проблема касается подходов к работе с данными и к их объединению
Исторически в России (исключение здесь составляют только несколько регионов) сложился ведомственный подход, в рамках которого каждый из органов власти использует собственную систему с отдельным массивом данных. При этом делиться ими с другими органами власти их обладатели не спешат. В Петербурге, то решение этой проблемы заняло около двух лет
Команде, которая занимается вопросами цифровизации, пришлось договариваться с руководителями разных ведомств, проводить стратегические сессии и выстраивать сервисную модель работы.
Вторая проблема связана с качеством исходных данных. Какая именно информация хранится в системах, как организовано хранение, почему та или иная категория сведений имеет отношение к конкретному ведомству – все это должно быть определено специальными стандартами и зафиксировано на уровне регионального законодательства. Этой работе мы сейчас уделяем большое внимание.
Третья проблема касается различий в представленности данных в отраслевых системах. Это техническая задача, которая связана с их приведением к единому формату, с их структурированием, проверкой достоверности.
Следует отметить, что
это проблема и федерального уровня, сегодня она обсуждается в ходе подготовки к реализации нацпроекта «Экономика данных»
Очевидно, что решение потребует достаточно большого количества времени и работы – как организационной, так и технической.
Те же ресурсы потребуются и на создание региональных сервисов, которые нацелены на решение различных проблем. Их состав может быть разным от региона к региону. Но в любом случае появление таких сервисов уже стало ближайшей целью процесса цифровизации управления на региональном и муниципальном уровнях.
