UTRUST 信諾科技

改善誤點率之到站時間最佳化系統

2023/03/09

前言

為改善案主─新北市政府環境保護局 (以下簡稱環保局) 在垃圾收運時的「準點率」問題，並以此提升市民滿意度，降低民怨，以及強化相關督導單位的效能與速率；在「新北市垃圾清運資訊查詢網功能擴充暨維運計畫」中，期望透過在大數據分析以及數位環境工程領域中，深耕有成，擁有豐富經驗的信諾，提供數位科技的賦能，朝智慧管理的方向邁進。

緣起背景

鑒於垃圾車誤點之問題，所引發的民怨事件頻傳不斷，在排設班表上，就以新北市為例─共兩萬六千餘個收運點，收運路線共647條、29個區分隊、車機數524輛這樣龐大且紛雜的資料量，若以傳統人工查核的作業方式來做收運時間班表的排設，不僅費時耗工，且往往因為人工作業的問題，而極易產生誤差；故希望透過新科技的賦能與大數據資料的分析技術，來建立起便捷、高效的控管系統，精進案主在清運業務上運用電子化、智慧化管理之方式，來協助案主在各區隊改善收運狀況，以朝向數位化控管、智慧分析與自動演算大數據資料等目標，以落實智慧管理。

3分鐘掌握專案績效重點

案主單位中最主要的問題為難以客觀、有效地依據「真實情況」來排設收運班表，所以才會衍生出收運時的問題，如誤點的提早離站、遲到，或未到站等問題；而究其根源在於車輛的數目、收運點與路線等資料量過於龐鉅且紛雜，因而導致的不易控管；且在傳統人工方式做班表的排設時往往耗時費力，且準點率的誤差問題亦無法突破。

但在導入了信諾的系統，進行數位化賦能以後，透過在各區隊的垃圾車清運機具上安裝的衛星定位裝置、條碼機與定位訊號回傳的整合作業，並藉由調研 647條清運路線與其清運點及清運班表的分析、建檔與校正等工作，輔以信諾系統的自動化排程運算，能有效地以最客觀，最貼近「真實情況」的方式來排設出準點率最高的收運班表，且具有速效便捷的特性，因為不需要額外耗費人力作業的心力與時間來做查核、排設班表的動作。

有鑑於此，透過新科技的賦能顯然是效益更佳的最好選擇；藉由大數據的歷史資料來分析、計算出最佳化的到站時間，以強化案主在垃圾收運時的「準點率」問題之控管與督導上的效能與速率，並持續以此系統追蹤，作為後續相關作業之優化的判斷依據、輔助與支撐決策之用。

重要功能展示

系統能透過「行政區」、「路線」的條件欄目，來檢視各區隊之清運路線與班表─在導入「最佳化到站」功能的準點率差異比較─原區隊之表定時間與系統運算出的建議時間，並算出導入前與導入後之差異率，以及建議改善的等級；如果差異率的數值越高，就代表其改善之等級需要越優先被重視，即數值越高者的修正價值與效益之必要性也相對高；反之，若差異率較低則表示其改善等級的優先性與重要性較低，案主可據此定期透過清運車輛的實際值勤狀況，輔以信諾系統所呈現的最佳化到站資訊來修訂各路線的班表或增減清運點，以最精準且最有效率的方式來排設班表與清運路線，以達提升準點率之目標，讓遲到、早到或未到站等情事降到最低，從而提升民眾的滿意度與對案主的評價。

成果具體效益價值簡要列點如下:

透過車機所安裝的全球衛星定位系統(Global Positioning System，簡稱GPS)定位裝置，來傳輸「客觀」的數據資料，取代人為「主觀」而不可靠的感覺式稽查與排班方法。
透過客觀的大數據資料來降低人為主觀上的作業疏失之誤差，能有效提升到站時的準點率。
能大幅減少傳統人工方式在排班表與稽查時的人力與時間；因為要達到高準確率需要投入許多人力與時間，但既不準確又不合乎效益；以鶯歌地區為例─執行時間便長達3個月，且準確度還略遜於信諾之系統。
在效率上，信諾的到站時間最佳化系統能在查閱之時，便即刻顯示出結果；因為系統每天晚上都會透過自動排程，將需要耗費人工好幾個月時間才能運算、排設出的班表，藉由大數據資料做分析、運算，並排設出到站時間最佳化的成果；更能做到「全區」式的大型資料運算，將647條清運路線的到站時間透過前60天的歷史資料做分析，計算出647條清運路線的「最佳化」到站時間；而傳統的人工方式花了3個月才只能做一個地區的清運路線，相較之下，於效率、準確度都是信諾的系統更加優質且便捷速效。
以往透過傳統的稽查方式所做的到站時間表往往與現實脫節，因為無法「與時俱進」地依照真實情況來更新資料；例如會忽視了在真實情況下所發生的意外問題，如修路時要改道通行所額外多花費的時間，或因為節慶關係所導致的各種影響變化等可能性；而信諾的系統資訊則取自第一線執行者的車機回傳資訊，輔以分析車機在前60天的資訊，不僅在資料上是最貼近真實情境的的真實數據，透過資料的「預處理技術」(pre-treatment)，如sliding windows能讓排設出的班表緊貼著真實情境的「變化」，來做出最即時性且最貼近於真實狀況的調整。
除了能排出到站準點率最高的班表外，依據準點率來計算出3種清運路線樣態(優先改善/次要改善/建議改善)，使案主單位得以有憑據地，來改善班表的排設，以提升準點率；亦讓進步幅度高的，能以數值與類型來提醒、警示，以便於讓機關做優先改善之督導。

專案執行前後之效益比較/比較專案前後差異

在《新北市垃圾收運準點率提升暨管理措施成效分析報告》中指出，「新北市自107年12月至111年10月，平均準點率由54%大幅提升至約93%，整體提升幅度約達30%，未到站率則由18%持續下降至3%，顯示過去以來之管理成效有顯著改善之提升。」

而具體的案例，則以109年鶯歌區路線最為顯著；在當時以人的主觀經驗所安排的舊班表來執行，其準點率僅有71%；雖然在調整修改以後之班表的準點率可提升達到100%，但過程過於繁瑣，要經過路線上各點做調查近3天之時間後再取平均，並且還須再與司機及其他內部人員交涉討論，陸續再進行數次調修，期程約三個月，費時且費工可知─若以人工方式來調整清運路線的班表，需經歷人工收集資料、計算最佳清運時間、彙整資料等，往往需要耗費許多工時才能完成相關調查、審視與修改一條清運路線班表；但若是透過信諾系統，直接以最佳化到站時間分析功能產出之班表值勤，除了能一鍵產出最佳化的班表，能省去大量的時間及人工外，準點率更是高達97%，可見運用於輔助清潔隊修改班表之高效率與便捷性。