Jak analityka IoT zmienia działalność sektora publicznego

Uwaga: jeśli kupisz coś za pośrednictwem naszych linków, możemy otrzymać niewielką część sprzedaży. To jeden ze sposobów, w jaki utrzymujemy tu włączone światła. Kliknij tutaj, aby uzyskać więcej.

Co minutę autobusy miejskie, sygnalizacja świetlna, kosze na śmieci, monitory jakości powietrza i niezliczone inne zasoby publiczne po cichu publikują miliony odczytów czujników.

Większość tych surowych danych zniknęła kiedyś w cyfrowym eterze. Jednak obecnie niedroga łączność i analityka na skalę chmury zamieniają zapomniane bajty w konkretne decyzje, które oszczędzają pieniądze, poprawiają bezpieczeństwo i podnoszą poziom usług.

Witamy w erze analityki IoT (Internetu rzeczy) w sektorze publicznym – transformacji szczegółowo zbadanej w DXC.

Od surowych danych z czujników po decyzje, które można podjąć

W swojej istocie analityka IoT łączy w sobie trzy składniki:

1. Urządzenia, które w sposób ciągły wykrywają temperaturę świata fizycznego, wibracje, lokalizację, napięcie, hałas i setki innych parametrów.
2. Sieci przekazujące te odczyty w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
3. Silniki analityczne, zwykle działające w chmurze lub na brzegu sieci, przekładają wzorce na alerty, prognozy i zautomatyzowane działania.

Chociaż sektor prywatny był pionierem wielu z tych technik, rządy szybko nadrabiają zaległości, ponieważ propozycja wartości jest przekonująca:

• Przewiduj problemy, zanim staną się awariami.
• Optymalizuj trasy, harmonogramy i zużycie energii w czasie rzeczywistym.
• Wykrywaj naruszenia zasad natychmiast po ich wystąpieniu, a nie po kilku miesiącach.
• Zamień ręczne kontrole na zautomatyzowaną telediagnostykę.

Wspólnym wątkiem jest szybsze podejmowanie lepszych decyzji, a właśnie tego oczekują ludzie w cyfrowej dekadzie, w której informacje zwrotne są natychmiastowe, a budżety napięte.

Przypadki użycia o dużym wpływie

Niezwykle responsywne zarządzanie mobilnością

Zatłoczenie jest zarówno problemem gospodarczym, jak i politycznym bólem głowy. Analityka IoT atakuje problem na kilku frontach:

• Adaptacyjna kontrola sygnału. W Los Angeles system ATSAC (Automated Traffic Surveillance and Control) wykorzystuje dane z detektorów pętli w czasie rzeczywistym na około 4500 skrzyżowaniach, aby dynamicznie dostosowywać taktowanie sygnałów. Wykazano, że skraca to czas podróży głównymi korytarzami.
• Priorytetyzacja transportu. Los Angeles wdraża również system priorytetów tranzytu (TPS) nałożony na ATSAC. Autobusy wyposażone w transpondery są wykrywane za pomocą detektorów pętli, a w przypadku spóźnień system przyznaje „wczesne zielone”, „zielone przedłużenie” lub inny priorytet, aby pomóc im nadrobić zaległości, poprawiając niezawodność bez faworyzowania wczesnych autobusów.

Możliwości te opierają się na tej samej trójwarstwowej architekturze: wykrywaniu krawędzi, komunikacji o małych opóźnieniach (często światłowodach lub 5G) i silnikach analitycznych, które zamykają pętlę bez interwencji człowieka.

Inteligentniejsze monitorowanie środowiska i zgodność z przepisami

Organy regulacyjne ds. ochrony środowiska od dawna polegają na nielicznych i drogich stacjach monitorujących.

IoT nadpisuje to równanie na nowo dzięki niedrogim czujnikom jakości powietrza, hałasu i wody, które można wdrożyć tuzinem, a nie nielicznymi. Wyróżniają się dwa przykłady:

• W 2024 r. Amerykańska Agencja Ochrony Środowiska rozszerzyła swoje wsparcie w zakresie monitorowania dymu z pożarów, udostępniając lokalne i plemienne agencje ds. jakości powietrza przenośne, zasilane energią słoneczną jednostki czujników PM₂.₅ w ramach programu pożyczkowego WSMART. W stanach takich jak Oregon agencje wdrażają obecnie niedrogie czujniki SensOR™, które dostarczają dane AQI w czasie niemal rzeczywistym do map w stylu AirNow, pomagając w kierowaniu ostrzeżeniami dotyczącymi zdrowia publicznego i podejmowaniu taktycznych decyzji podczas pożarów.
• Instytut Badawczy Zdrowia Publicznego i Środowiska Rządu Metropolitalnego w Seulu obsługuje całodobową sieć monitorowania jakości wody w czasie rzeczywistym na rzece Han (Hangang), obejmującą zautomatyzowane stacje śledzące parametry, w tym rozpuszczony tlen. Dane są publikowane na portalu Open Data w Seulu, co umożliwia ciągły i przejrzysty nadzór środowiskowy.

Oprócz zgodności te gęste siatki czujników tworzą otwarte zbiory danych, które organizacje pozarządowe i obywatele mogą eksplorować, zwiększając przejrzystość i zaufanie.

Reagowanie kryzysowe oparte na danych

Podczas powodzi, pożarów czy ataków terrorystycznych sekundy mają znaczenie. Analityka IoT dla sektora publicznego zapewnia świadomość sytuacyjną, której same rozmowy radiowe nie są w stanie dorównać.

• W Holandii w ramach projektu UrbanFlood wyposażono wały w czujniki działające w czasie rzeczywistym (np. ciśnienie w porach, przemieszczenie) w celu monitorowania stabilności nasypów. System wykorzystuje narzędzia do modelowania predykcyjnego i wspomagania decyzji (w tym symulacje „wirtualnej grobli”) w celu oszacowania prawdopodobieństwa awarii i potencjalnego rozprzestrzeniania się powodzi w czasie rzeczywistym, dając władzom krytyczny czas na podjęcie działań.
• Do wykrywania zagrożeń system akustycznego wykrywania strzałów ShotSpotter (używany w wielu miastach USA) wykorzystuje sieć mikrofonów, aby odróżnić strzały od innych głośnych dźwięków (takich jak fajerwerki). Trianguluje lokalizację dźwięku i wysyła powiadomienia w czasie rzeczywistym do organów ścigania.

Co najważniejsze, w przypadku tych wdrożeń narzędzia analityczne są traktowane jako zawsze aktywne narzędzie, a nie pulpit nawigacyjny, który pracownicy otwierają tylko w sytuacjach kryzysowych.

Bloki konstrukcyjne: architektura i umiejętności

Skuteczne programy brzegowe zaczynają się od multidyscyplinarnych zespołów, które rozumieją zarówno ograniczenia terenowe, jak i nowoczesne praktyki w zakresie oprogramowania.

Potoki danych zorientowane na brzeg

Przeniesienie każdego bajtu danych z czujników do chmury nie jest ani tanie, ani wystarczająco szybkie, aby podejmować decyzje w ułamku sekundy.

Zespoły z sektora publicznego, które odniosły sukces, przesyłają lekkie modele analityczne, często napisane w języku Python lub wdrażane jako funkcje kontenerowe, do bram znajdujących się w szafkach ulicznych, pojazdach lub stacjach bazowych.

Tylko podsumowane informacje lub zdarzenia wyjątkowe przesyłane są w górę łańcucha dostaw, co pozwala obniżyć rachunki za przepustowość i przestrzegać wymogów dotyczących suwerenności danych.

Analityka brzegowa utrzymuje także działanie usług podczas awarii sieci, co jest niepodlegającym negocjacjom wymogiem w zakresie zarządzania kryzysowego i kontroli ruchu.

Poręcze w zakresie cyberbezpieczeństwa i zarządzania

W miarę rozprzestrzeniania się urządzeń, atakują także powierzchnie. GAO ostrzega przed szerokimi wyzwaniami w zakresie cyberbezpieczeństwa, w tym lukami w ciągłym monitorowaniu. Agencje wiodące w tym pakiecie egzekwują trzy praktyki:

1. Sieć o zerowym zaufaniu, która uwierzytelnia każde urządzenie i szyfruje ruch od początku do końca.
2. Zautomatyzowana rotacja certyfikatów w celu uniknięcia poświadczeń zakodowanych na stałe.
3. Zasady klasyfikacji danych określające zasady przechowywania, anonimizacji i udostępniania przed uruchomieniem pierwszego czujnika.

Chociaż zarządzanie może wydawać się nudne, odnoszący sukcesy CIO przedstawiają je jako czynnik umożliwiający: spójne standardy przyspieszają zaopatrzenie i integrację, ponieważ dostawcy znają zasady ruchu drogowego.

Pomiar ROI poza bilansem

Publiczni dyrektorzy finansowi wciąż pytają: „Jaki jest zwrot z inwestycji?” Odpowiedź często wykracza poza bezpośrednie oszczędności:

• Niezawodność usług. Zmniejszenie liczby awarii oświetlenia ulicznego oznacza bezpieczniejsze dzielnice i wyższy poziom zadowolenia mieszkańców.
• Zgodność z przepisami. Lata konserwacji czujnika można zrekompensować, unikając jednej kary za zanieczyszczenie.
• Odporność operacyjna. Proaktywny wywiad chroni agencje przed niedoborami siły roboczej, ponieważ mniejsze zespoły mogą zajmować się większym obszarem.

Aby określić ilościowo te niematerialne korzyści, wiodące jurysdykcje przyjmują zrównoważone karty wyników, które obejmują kluczowe wskaźniki wydajności, takie jak nieplanowane przestoje, liczba skarg obywateli i uniknięcie emisji CO₂ na każdy wydany dolar.

Kiedy zespoły ds. komunikacji publikują te wskaźniki w otwartych pulpitach nawigacyjnych, budują kapitał polityczny, który wspiera kolejną falę inwestycji w IoT.

Praktyczny plan działania dla liderów sektora publicznego

1. Zidentyfikuj „cienki wycinek” przypadku użycia z wyraźnymi problematycznymi punktami i dostępnymi danymi, na przykład chronicznymi awariami wind w budynkach rządowych. Unikaj rozległych wizji inteligentnych miast, których urzeczywistnienie zajmuje lata.
2. Przeprowadź sprint odkrywczy. Mapuj każdy przeskok danych z urządzenia do decyzji. Dokumentuj wymagania dotyczące opóźnień, ograniczenia cyberbezpieczeństwa i właścicieli organizacji.
3. Rozpocznij projektowanie na małą skalę, ale na dużą skalę: wybierz platformy obsługujące otwarte interfejsy API, konteneryzowane obciążenia i protokoły komunikacyjne niezależne od urządzenia, takie jak MQTT lub NGSI-LD.
4. Zainwestuj wcześnie w talenty. Inżynierowie danych, którzy rozumieją zarówno technologię operacyjną (OT), jak i technologię informacyjną (IT), są na wagę złota. Kiedy pracują w połączonych „zespołach fuzyjnych” składających się z ekspertów dziedzinowych, kierowników utrzymania ruchu i inżynierów ruchu, szansa na sukces od pilota do produkcji wzrasta trzykrotnie.
5. Wprowadź zarządzanie w zamówienia. Wymagaj od dostawców dostarczania SBOM (zestawów materiałów oprogramowania) i zgodności z normą ISO 27001 lub równoważnymi normami cyberbezpieczeństwa. Uczyń otwarte dane przedmiotem umowy, chyba że zabraniają tego przepisy dotyczące prywatności.
6. Mierz i ogłaszaj wyniki w ciągu sześciu miesięcy. Nawet częściowe sukcesy, takie jak 15-procentowy spadek liczby zgłoszeń skarg, tworzą narrację, która pomaga zabezpieczyć wieloletnie finansowanie.

Wniosek: punkt zwrotny dla rządu cyfrowego

Analityka IoT była kiedyś futurystycznym poślizgiem na konferencjach technologicznych. W 2025 r. będzie to praktyczne i niedrogie narzędzie, które dobrze zarządzane agencje będą wdrażać w celu oświetlania dróg, przewidywania wycieków z rur, skracania dojazdów karetek i utrzymywania czystości rzek.

Składniki, tanie czujniki, wszechobecna łączność, analityka natywna w chmurze i solidne ramy bezpieczeństwa wspólnie dojrzały, obniżając jednocześnie ryzyko i koszty.

Dla menedżerów sektora publicznego pytanie nie brzmi już, czy analityka IoT powinna znaleźć się w zestawie narzędzi, ale od czego zacząć i jak szybko skalować.

Ci, którzy traktują dane jako zasób strategiczny, inwestują w umiejętności wielofunkcyjne i egzekwują zdyscyplinowane zarządzanie, odkryją, że lepsze wyniki i mniejsze budżety rzeczywiście mogą współistnieć.

Ujawnienie: To jest post sponsorowany. Jednakże sponsoring nie ma wpływu na nasze opinie, recenzje i inne treści redakcyjne i pozostają one obiektywne .