安徽國禎環(huán)衛(wèi)科技有限公司 魏東霞，朱磊，柳麗麗

一、研究背景

隨著我國現代化的發(fā)展以及國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃的需要，我國已有一大批城市加入了智慧城市的建設之中，比如，智慧蘇州、南京智慧城市發(fā)展、智慧佛山等[1]。智慧環(huán)衛(wèi)作為智慧城市建設的重要組成部分，依托物聯網技術與移動互聯網技術，實現對環(huán)衛(wèi)工人、環(huán)衛(wèi)車輛以及環(huán)衛(wèi)作業(yè)全過程的實時監(jiān)控管理[2]。環(huán)衛(wèi)車輛在環(huán)境衛(wèi)生管理、生活垃圾處理方面發(fā)揮著重要的作用，是連接城鄉(xiāng)管理與環(huán)境衛(wèi)生管理、生活垃圾處理的重要紐帶[3-4]，可利用智慧環(huán)衛(wèi)平臺對垃圾分類及運輸過程中的人、車、事進行監(jiān)控[5-6]。通過對2020年臨泉縣四個項目部壓縮車的運營情況及里程和垃圾清運量的數據情況進行分析，了解壓縮車以及各個項目部里程及垃圾清運量的特點及相關關系，以此來合理設計環(huán)衛(wèi)管理模式，提升環(huán)衛(wèi)作業(yè)質量，降低環(huán)衛(wèi)運營成本，用數字評估和推動垃圾分類管理實效。

二、數據采集與處理

（一）數據采集

統(tǒng)計分析臨泉縣2020年壓縮車里程及垃圾清運量的數據并進行分析研究。臨泉縣項目公司包含瓦店、滑集、直運、鲖城四個項目部，服務總人口200多萬人。現有3噸壓縮車84輛、5噸壓縮車8輛、8噸壓縮車28輛。

鲖城項目部的服務區(qū)域包括白廟、關廟、姜寨、廟岔、鲖城，服務人口約45.78；瓦店項目部包括瓦店鎮(zhèn)、迎仙鎮(zhèn)、韋寨鎮(zhèn)、黃嶺鎮(zhèn)，服務人口33.48萬人；滑集項目部包括滑集、老集、高塘、土陂、呂寨，服務人口48.87萬人；直運項目部包括了譚棚、高鐵、楊橋、刑塘、單橋、田橋、城關、城東、長官，服務人口約79.36萬人。

（二）數據處理與分析

采用 Microsoft Excel 2010軟件進行數據統(tǒng)計分析。

三、結果與分析

（一）瓦店、滑集、直運、鲖城項目部壓縮車運行情況對比

四個項目部，各類壓縮車平均里程最大、最小值差異明顯，瓦店項目部平均里程最大值約是最小值的2.5倍，滑集、鲖城項目部平均里程最大值約是最小值的2.0倍，直運項目部平均里程最大值約是最小值的1.2倍。其中，3噸壓縮車平均里程最大，大部分新車里程數大于舊車，因運行情況、車輛保養(yǎng)與維修等情況不同而有較大差異（如表1）。

表1 2020年壓縮車平均里程最大、最小值和年平均值/km

四個項目部，各類車型平均垃圾清運量的最大、最小值差異明顯，瓦店項目部日垃圾平均清運量最大值是最小值的1.4-2.8倍，滑集項目部日垃圾平均清運量最大值約是最小值的2.0倍，鲖城項目部日垃圾平均清運量最大值與最小值差異最大，其中，5噸壓縮車最大值是最小值的8.2倍。直運項目部日垃圾平均清運量最大值約是最小值2.0倍。

四個項目部，各類車型（3噸新舊壓縮車、5噸壓縮車、8噸壓縮車）垃圾清運量大小為瓦店項目部＞直運項目部＞鲖城項目部＞滑集項目部。

根據工作過程中壓縮車的清運量、收運次數等實際情況，3噸和5噸壓縮車都存在超載情況（如表2）。

表2 2020年各車輛日垃圾平均清運量最大、最小值和年平均值/t

8噸壓縮車車輛里程與清運量呈正相關關系，里程數越多，垃圾清運量越大。由于3噸和5噸壓縮車在運營過程中存在超載現象，無法得知3噸壓縮車和5噸壓縮車車輛里程和垃圾清運量有無相關關系。

（二）各類型車輛平均里程與垃圾清運量分析對比

臨泉項目部各類車型車輛里程最大、最小值差異明顯，最大值約是最小值的2.5-3.5倍，各類型車輛中，3噸壓縮車平均里程最大，且新車里程數大于舊車（如表3）。

表3 2020年各類型車輛日里程最大、最小值和平均值/km

臨泉項目部各類車型垃圾清運量的最大、最小值差異明顯，最大值約是最小值的1.7-2.7倍（鲖城8噸壓縮車最大值是最小值的4.3倍，5噸壓縮車最大值是最小值的8.2倍）。3噸新舊壓縮車和5噸壓縮車平均垃圾清運量相差不大，8噸壓縮車垃圾清運量最大。

根據工作過程中壓縮車的清運量、收運次數等實際情況，3噸和5噸壓縮車都存在超載情況（如表4）。

表4 2020年各車輛日垃圾清運量最大值、最小值、平均值/t

8噸壓縮車車輛里程與清運量呈正相關關系，里程數越多，垃圾清運量越大。由于3噸和5噸壓縮車在運營過程中存在超載現象，無法得知3噸壓縮車和5噸壓縮車車輛里程和垃圾清運量有無相關關系。

四、存在問題

（一）數據缺失有錯誤，整理分析難度大

臨泉縣項目公司各個項目部在智慧環(huán)衛(wèi)平臺上運營的相關數據有部分缺失和錯誤（例如油耗與人工錄入差異大）。且智慧環(huán)衛(wèi)平臺上的數據相互獨立，沒有實現數據自動合并規(guī)整，需要人為從系統(tǒng)中提取數據手動整合分析，很多數據還需要二次加工。這些問題不利于數據提取和整合，難以形成真實、全面的數據報告，也難以幫助企業(yè)真正從數據中提取價值，提高企業(yè)的經營能力。

（二）作業(yè)監(jiān)控未細化，相關關系難確定

平臺顯示的數據為車輛作業(yè)全天平均數值，并沒有細致監(jiān)控到作業(yè)時的油耗以及空載油耗，顯示的清運量數據只有總量而不顯示單車清運量，由于顯示數據不足，無法準確判定油耗與裝載量有無相關關系以及具體的線性關系，也無法得知里程與清運量之間的關系，這都需要后期進一步跟蹤了解與細化監(jiān)控。

（三）運營場景不透明，作業(yè)問題難暴露

環(huán)衛(wèi)作業(yè)人多、車多、作業(yè)面分散、作業(yè)模式復雜，智慧環(huán)衛(wèi)平臺只能檢測到作業(yè)人員和車輛的線路和保潔時間，作業(yè)場景不能透明和真實還原，這也就導致我們不能知曉作業(yè)人員和車輛是否按照要求保質保量地完成任務（例如灑水車是否真的全覆蓋灑水一遍），作業(yè)過程中的問題也無法暴露出來，從而不能讓管理者及時發(fā)現作業(yè)過程中的問題及作業(yè)的質量問題，也不能將相關數據和環(huán)衛(wèi)作業(yè)準確有效地連接起來，導致作業(yè)效率難以得到優(yōu)化，作業(yè)整體效率提不上來。

五、建議

基于智慧環(huán)衛(wèi)平臺存在的問題，建議優(yōu)化智慧環(huán)衛(wèi)平臺，進行數字化優(yōu)化升級或轉型，在原有功能和數據顯示的基礎上，提高數據的準確性和全面性。要求系統(tǒng)不僅可以客觀、全面、準確、及時地自動獲取環(huán)衛(wèi)作業(yè)過程中每臺車輛、每種車型總的或平均油耗、里程、垃圾清運量、空載和作業(yè)不同狀態(tài)下的油耗以及作業(yè)車輛單車清運量等方面的數據，還要有作業(yè)模式的自動采集，包括能耗、車輛健康狀態(tài)等，不僅要有各種數據，還可以還原作業(yè)場景并生成各種管理報表。

通過平臺的優(yōu)化使得業(yè)務場景完整再現，各類數據融合產生更大價值，不僅讓企業(yè)運營變得更透明，幫助企業(yè)及時發(fā)現問題，而且使得運營數據量化，提升管理效率、降低運營成本。生成的數據分析報告讓各層級的管理趨于真實，對生產結果更有指導性，不斷推動降本增效、保質保量、持續(xù)優(yōu)化。