Dalla sicurezza stradale all’asset management: il caso ACEA

ACEA è una delle principali multiutility italiane. Quotata in Borsa nel 1999, è attiva nella gestione e nello sviluppo di reti e servizi nei business dell’acqua, dell’energia e dell’ambiente. Tra le attività ci sono il servizio idrico integrato, la distribuzione di energia elettrica, l’illuminazione pubblica e artistica, la vendita di energia elettrica e gas, la produzione di energia, il trattamento e la valorizzazione dei rifiuti. ACEA è il primo operatore nazionale nel settore idrico con circa 9 milioni di abitanti serviti nelle Regioni Lazio, Toscana, Umbria e Campania; è tra i principali player italiani nell'energia, con circa 7 TWh di elettricità venduta e, nelle reti, con circa 10 TWh di elettricità distribuita nella città di Roma. È uno dei maggiori operatori in Italia nel settore ambiente con oltre un milione di tonnellate di rifiuti trattati. Nel 2015 ACEA ha iniziato un processo di trasformazione digitale previsto dal Piano industriale basato sulla adozione delle piattaforme Esri e SAP, che ha permesso la completa reingegnerizzazione dei processi interni ed esterni, consentendo alla società di diventare la prima multiutility interamente digitale.

Nel corso del 2018 ACEA ha dotato alcune delle sue vetture, impegnate nel servizio di manutenzione della rete idrica e fognaria della Provincia di Roma, di un dispositivo anticollisione fornito dalla società Mobileye (https://www.mobileye.com/). Il dispositivo installato “vede”, attraverso una telecamera montata nella parte anteriore del veicolo, tutto quello che vede il guidatore. Il segnale video della telecamera e quello del GPS vengono utilizzati da un microcomputer di bordo, per valutare i rischi di collisione con veicoli e persone. Questa ultima operazione avviene attraverso alcuni algoritmi di machine learning che sono stati istruiti per riconoscere con grande precisione veicoli, persone e infrastrutture (segnali stradali, semafori, ecc.). Il risultato finale di questo processo è un avviso acustico e visivo che consente al guidatore di frenare o evitare l’ostacolo. L’avviso acustico scatta fino a 2.7 secondi prima che avvenga la collisione e, quindi, tutto il processo descritto avviene in frazioni di secondo.

Questa sperimentazione ha avuto risultati molto positivi sia dal punto di vista del gradimento da parte dei tecnici utilizzatori delle vetture, che hanno visto un aumento della sicurezza del lavoro, sia per la riduzione dei consumi e degli incidenti.

Sulla base dei risultati raggiunti alla fine del 2019, Esri Italia e Mobileye hanno proposto una sperimentazione per testare la capacità di un nuovo dispositivo denominato Mobileye 8 Connect. Questo nuovo dispositivo, oltre alla funzione anticollisione già descritta, elabora le informazioni, “viste” e interpretate, e le invia in formato vettoriale alla piattaforma ArcGIS Online di Esri (pali della luce, box elettrici, ecc.).

Già nel 2018 Esri e Mobileye hanno siglato un accordo che definisce la piattaforma Esri come il repository dei dati raccolti dai dispositivi Mobileye. Proprio questo accordo è stato alla base della sperimentazione con ACEA, il cui obiettivo è stato, da una parte, continuare a migliorare la sicurezza per i tecnici che lavorano sul campo e, dall’altra, raccogliere informazioni relative agli asset aziendali, al fine di definire un processo di manutenzione preventiva su Pali della Luce e Box Elettrici.

Nei primi mesi del 2020 Mobileye ha iniziato a installare il dispositivo sulle vetture della società Areti, dedicate alla manutenzione della rete elettrica. Nei mesi successi la sperimentazione ha avuto inizio e i dispositivi hanno iniziato a raccogliere informazioni relative agli asset (pali della luce, box elettrici, ecc.).

La sperimentazione, della durata di 6 mesi, ha riguardato 50 vetture del parco ACEA. Nella prima fase, per circa un mese, sono stati raccolti i dati ed è stata realizzata una prima mappatura. I dati raccolti sono stati analizzati per “insegnare” agli algoritmi di machine learning come mappare correttamente gli asset.

Nel corso della sperimentazione, i dispositivi Mobileye hanno raccolto informazioni relative ai pali della luce, ai semafori e ai box elettrici, ma hanno anche mappato le condizioni del manto stradale.

Inoltre, durante la sperimentazione i dispositivi anticollisione hanno mappato, in maniera completamente anonima, le collisioni che sono state evitate, il transito di ciclisti e pedoni, le frenate improvvise. Tutte queste informazioni sono state analizzate e utilizzate per creare un indice di rischio delle strade della città di Roma (risk score) che potrà essere un input importante per la progettazione delle politiche di circolazione della città.

Il caso ha voluto che la sperimentazione sia iniziata poco prima del lockdown e questo ha permesso di misurare il movimento di pedoni/ciclisti prima, durante e dopo il lockdown stesso. Dato molto interessante ha riguardato proprio l’aumento considerevole della mobilità pedonale e ciclabile durante e dopo il periodo di chiusura delle attività produttive.

Il progetto ha, dunque, un potenziale enorme anche in termini di pubblica utilità e di evoluzione delle città.