大數據背景下智慧環衛管理體系優化研究

唐麗

摘要：從2007年開始，環保支出科目被正式納入國家財政預算，特別是黨的十九大以來，對生態文明建設提出一系列的新思想、新目標、新要求和新部署，促使環保行業進入了快速發展狀態。本文以國云大數據可視化分析平臺“魔鏡”為分析工具，從智慧環衛的現狀分析入手，深入挖掘環衛行業的實際數據并繪制成多種專題分析圖表，綜合運用大數據分析平臺各個模塊生成有關臭氣值與報警次數、車輛使用情況、垃圾站點的分布、果皮箱區域性等分析結論，并針對我國智慧環衛行業的發展規劃提出了可行性優化方案，對促進環衛行業升級轉型具有很好的應用前景和借鑒意義。

關鍵詞：智慧環衛;大數據;魔鏡;可視化分析;數據挖掘;優化方案

1研究背景

1.1 國內外智慧環衛發展現狀

在很早以前瑞典便已經有垃圾自動處理系統，世界上第一套垃圾自動收集系統便出現在瑞典的一家醫院。瑞典處理垃圾的方法主要是運用自動化技術在地下進行處理制定程序設定時間，發動發動機將地面上的垃圾吸入集中項進行垃圾分類，在地下燃燒轉化為電能和沼氣在進行循環利用。

在2018年中國智慧環衛高峰論壇上，曹曼博士對比了日本、加拿大、瑞典、愛爾蘭和美國智慧環衛。他指出，以日本、加拿大、瑞典、愛爾蘭和美國智慧環衛應用實例為例，最值得我們借鑒的依次為前端和機制的保障、后端排放和運營，再者是技術裝備。國內的痛點在于體制缺陷、社會問題和職責錯位，而且缺少技術裝備和管理的標準與平臺化的系統統籌，具體表現為產業鏈接缺口、執法漏洞、人物鏈接缺口。他根據電商平臺和物聯網平臺模式和運行機制異同點比較，分析了物聯網平臺進入環衛行業的模式、難點和風險。最后，曹曼博士對智慧環衛實現三化“智能化、標準化、平臺化”的未來場景進行了預期。

1.2分析思路

本文利用魔鏡平臺收集2019年度某市的環衛數據，對環衛行業的有關數據進行分析，主要分析任務如下：（1）智慧公廁分析;（2）果皮箱分布及垃圾情況分析;（3）車輛使用情況分析;（4）智慧垃圾站分析;（5）數據挖掘。

2具體分析

2.1智慧公廁

（1）傳感器和人流總量對比分析

根據南北分隊傳感器的用電度數統計分析可得，南分隊的用電度數匯總為17708.960度，北分隊的用電度數匯總為25759.240度，北分隊的用電量遠大于南分隊，因此我們推測北分隊的人流總量大于南分隊的人流總量。我們建議在人流量較多的北分隊設置傳感器報警裝置，合理提醒清潔環衛人員進行清掃。

（2）人流量與坑位數對比分析

我們將近三個月的人流量數據進行分析，分別顯示出公廁的位置、分類、地區、坑位與人流量之間的關系，我們將南北分隊的人流總量及坑位數進行對比如圖1所示。

分析結果和建議：根據圖1可知：北分隊的坑位數普遍比南分隊多，但是北分隊人流量卻沒有南分隊人流量多，這說明坑位設置不合理。建議在南分隊設置更多坑位以避免大量人群等待。同時，我們還可以利用LED電子屏幕在廁所外面展示廁所坑位使用情況和各區域人流量情況，顯示出哪個區域的人流量大，哪個區域是人流量小，為用戶提供廁所地理位置信息，從而達到疏導人流量，緩解公廁壓力的目的。

（4）臭氣值與報警次數分析

4.1我們將臭氣值的濃度分為6個區間，分別是區間1：小于或等于1000;區間 2：大于1000且小于等于1500;區間3：大于1500且小于等于2000;區間4：大于2000且小于等于2500;區間5：大于2500且小于等于3000;區間6：大于或等于3000。匯總分成6個區間后，我們將臭氣值與報警次數按南北兩個分隊進行對比分析。分析可得：臭氣值在區間2也就是平均濃度在1000至1500之間時，報警次數最多，達到了16660次。而且報警的總次數北分隊明顯高于南分隊。我們建議加強對北分隊臭氣值的實時監控，在未達到平均臭氣濃度時，使用自動除臭機進行清理，在高于平均臭氣濃度時，調度保潔人員去清理，保證公廁環境的清潔衛生。

4.2果皮箱分布及垃圾情況

運用大數據分析平臺將果皮按路段統計有用數據進行分析處理，主要對所在街道道路上的果皮箱個數的分析，對果皮箱的管理提出合理建議。某環衛四清場路段的果皮箱統計共為5255個占總數的68%，某環衛二隊路段的果皮箱統計共為825個占總數的11%，某環衛四隊路段的果皮箱統計共為964個占總數的13%，某環衛一隊路段的果皮箱統計共為653占總數的8%。由此得出，果皮箱主要集中在某環衛四清場路段。

4.3車輛使用情況

（1）車輛類型與公里數對比分析

我們根據不同類型的車輛及其行駛的公里數進行對比分析可得，一場和二場各種垃圾清運車的公里數都很高，除垃圾車清運車以外無其他類型車輛公里數，同樣三場只有吸糞車有公里數，而四場除了垃圾清運車，吸糞車之外的車輛有公里數。因此我們可以得出車輛使用不均衡。在車輛分配時，可以只給一場二場分配垃圾清運車不需要其他車輛，將不使用的車輛分配給其他地區，合理分配。加強管理體制，合理分配車輛，做到資源最有效化利用，同時提高工作效率。

（2） GPS監控分析

我們根據近四個月的有效數據，創建“GPS監控報表”儀表盤，通過對比車輛的GPS里程和車輛的出車日進行對比分析。由分析可知，所有類型車輛當中垃圾清理車（單臂吊）總共出車6天，里程數為2270.780公里。由此可見，所有類型車輛當中，垃圾清理車（單臂吊）的使用頻率最高，應該加強對這類車輛使用情況的監控。而我們又將車輛類型與使用部門進行對比分析，發現使用垃圾清理車（單臂吊）次數最多的是環清二場。因此，我們建議對環清二場的垃圾清理車（單臂吊）的使用情況進行重點監控，保證車輛的正常使用。

（3）GPS 故障分析

我們將GPS故障數據的問題描述分成六類，分別是GPS故障（包括GPS所有顯示問題）、漏油問題、油耗檢測不準（包括油耗檢測儀壞、數據紊亂）、車速問題（包括超速、誤報、車速不準、邁速問題）、車載設備問題（包括屏幕不顯示、支架壞、黑屏）、定位問題（包括定位不準、漂移、軌跡丟失、呼叫請求）。我們用不同顏色不同大小的字體來表示故障問題的嚴重程度，其中字體越大故障次數越多，字體越小故障次數越小。

分析結果和建議：由圖3中的字體大小及顏色可知，車載設備問題、車速問題、油耗檢測不準問題尤其嚴重，建議環保部門對車輛維修人員進行對上述問題的集中培訓，以確保車輛的正常、安全使用。

2.4智慧垃圾站——急需改良的垃圾桶站

我們將垃圾桶站和垃圾地搓站的垃圾清運數量進行對比分析，如圖4所示。

分析結果和建議：由圖4可得，地搓站的垃圾桶數、清運總量和站點數均低于垃圾桶站的數據，其中，垃圾桶站的清運總量達到18000噸，遠遠高于地搓站的清運總量3000噸。建議環保部門多設立地搓站的站點數來緩解垃圾桶站的清運壓力。

3、數據挖掘

3.1坑位數和人流總量的聚類分析

對比不同分隊的坑位數和人流總量數據，利用魔鏡系統分析工具的“數據挖掘”中的聚類分析，細分不同分隊和不同坑位的人流總量。根據坑位數的不同我們將人流總量劃分了5類，其中最大的類別是105個坑位數。我們通過對比出坑位個數為某個數的時候，人流總量為多少，從而可以合理的分配工作人員對公廁的打掃，減少人工成本，疏導人流量，緩解公廁壓力。

3.2臭氣值與報警次數的聚類分析

根據智慧公廁不同濃度的臭氣值與報警次數數據，利用魔鏡分析工具的“數據挖掘”中的聚類分析進行數據處理。有41個地方的臭氣值平均濃度偏高，報警次數頻繁;有7個地方的平均濃度偏低，報警次數正常。通過智慧公廁的報警次數，我們也可以對比出南北分隊的管理成效，總結出更好的管理方案，疏導人流量，緩解公廁壓力，方便人們的需求。

4、智慧環衛管理的優化方案

通過具體分析和聚類分析，我們得出中國的環衛行業還處在由傳統環衛向智慧環衛緩慢更迭的階段。結合國際上智慧環衛的發展前景，我們可以給出以下五點建議：

（1）安裝臭氣檢測器，在臭氣濃度高于平均值時，可以通過AAP調度保潔人員去清理，從以前的一個人負責一個區域，擴展到一個人負責多個區域，提高工作效率。

（2）安裝果皮箱傳感器，在垃圾達到規定容量時，由APP調度保潔人員或車輛去清理，減少人力和物力的使用。

（3）各區域進行系統聯網，數據共享，實時為在工作狀態中垃圾車規劃路線，減少垃圾車繞遠路的情況，還可以為需要幫助的垃圾車進行人員車輛統一調度支援，緩解某段路線垃圾車的使用緊張問題。

參考文獻

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