Helsingborg ha ridotto le buche stradali del 70% in cinque mesi

Tradotto con l'IA

La Città di Helsingborg ha utilizzato 3DAI™ di Univrses sui veicoli per la raccolta dei rifiuti per monitorare i danni stradali e la segnaletica durante i percorsi quotidiani. Con dati stradali aggiornati regolarmente, il comune ha potuto individuare le esigenze di manutenzione e mirare meglio gli interventi. Tra aprile e settembre 2022 il numero di buche è sceso da 3.000 a 900.

L’implementazione ha cambiato anche il lavoro dietro quelle riparazioni. L’ispezione stradale con l’AI ha ridotto la necessità di rilievi manuali e ha liberato personale per altre attività. Helsingborg stima di aver risparmiato tra 17 e 25 milioni di euro dall’introduzione di 3DAI™.

La sfida

Città in crescita, Helsingborg doveva fare i conti con infrastrutture invecchiate, traffico in aumento ed emissioni crescenti. Il comune voleva migliorare i servizi quotidiani per i suoi 150.000 abitanti, usando al tempo stesso meglio le proprie risorse.

Per le squadre responsabili della manutenzione stradale, uno degli ostacoli era l’età delle informazioni con cui lavoravano. Le valutazioni si basavano spesso su dati vecchi di tre-cinque anni, mentre i controlli manuali dello stato delle strade richiedevano 2,5 giornate lavorative ogni settimana. La città aveva bisogno di informazioni più aggiornate per capire dove intervenire e agire prima che i danni diventassero più costosi da riparare.

La collaborazione tra Helsingborg e Univrses è iniziata nel 2020 con una dimostrazione di 3DAI™. Riconoscendo il potenziale del sistema per raccogliere e monitorare dati su strade e infrastrutture, la città ha definito un piano di implementazione e sviluppo.

Raccogliere dati stradali durante la raccolta dei rifiuti

Le telecamere installate sui veicoli per la raccolta dei rifiuti forniti da NSR (Nordvästra Skånes Renhållnings AB) hanno acquisito immagini delle strade durante i percorsi quotidiani. 3DAI™ ha trasformato queste immagini in dati sui danni stradali e sulla posizione e lo stato della segnaletica.

Gli operatori stradali del comune hanno avuto accesso alle informazioni tramite la dashboard 3DAI™ di Univrses. Gli aggiornamenti regolari hanno dato loro una visione più attuale della rete da usare nella valutazione delle esigenze di manutenzione e nella pianificazione dei lavori. La raccolta dei dati è diventata parte dei giri di raccolta dei rifiuti, riducendo la necessità di inviare personale appositamente per controllare lo stato delle strade.

Andréas Hall, ingegnere per lo sviluppo della Città di Helsingborg, spiega come questo abbia favorito interventi più tempestivi:

– Questo approccio basato sui dati ci permette di attuare misure semplici e relativamente economiche per migliorare la rete stradale in modo proattivo. Ci aiuta a prevenire danni gravi, molto più costosi da riparare in termini di tempo, lavoro e denaro.

I risultati a Helsingborg

Da 3.000 buche a 900

Grazie ai dati sullo stato delle strade, Helsingborg ha potuto individuare e dare priorità alle esigenze di riparazione con maggiore precisione. Questo ha aiutato la squadra di manutenzione a concentrare il lavoro dove serviva davvero, riducendo il numero di buche da 3.000 in aprile a 900 a settembre 2022: una riduzione del 70% in cinque mesi.

«3DAI™ potenzia la nostra manutenzione stradale e ci aiuta a ottenere un ambiente urbano più uniforme, più sicuro e più sostenibile.»

Henrik Rosdahl, ingegnere stradale, Città di Helsingborg
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Meno tempo per controllare lo stato delle strade

Il tempo necessario per i controlli dello stato delle strade è sceso da 2,5 giornate lavorative a un’ora alla settimana. Le informazioni aggiornate regolarmente tramite 3DAI™ hanno ridotto la necessità di controlli manuali e hanno permesso alle squadre comunali di rispondere più rapidamente alle esigenze delle infrastrutture.

«La rete stradale è come un organismo vivente in continuo cambiamento. Disporre di dati regolari e aggiornati sul suo stato è fondamentale per garantirne efficienza e sicurezza. In passato le nostre valutazioni si basavano spesso su dati vecchi di 3–5 anni. Grazie a 3DAI™ oggi abbiamo informazioni costantemente aggiornate, che ci consentono decisioni più tempestive ed efficaci.»

Andréas Hall, ingegnere per lo sviluppo, Città di Helsingborg

Costi più bassi e personale disponibile per altre attività

La riduzione dei rilievi manuali ha cambiato anche il modo in cui Helsingborg impiega il personale addetto alle ispezioni. Fino al 50% del personale precedentemente impegnato nelle ispezioni manuali delle infrastrutture è stato riassegnato ad altre attività, potendo così concentrarsi su compiti più critici e strategici.

Helsingborg stima di aver risparmiato tra 17 e 25 milioni di euro individuando e affrontando i danni stradali in una fase precoce. Il passaggio da costose riparazioni d’emergenza a una manutenzione proattiva ha permesso alla città di prolungare la vita utile delle sue strade.

Affrontare l’arretrato di manutenzione

Il valore di riparazioni più mirate è andato oltre le singole buche. Con l’approccio precedente, il debito di manutenzione di Helsingborg – il costo totale per riparare tutte le strade della città – era in aumento.

Usare i dati di 3DAI™ per orientare le risorse di manutenzione ha aiutato la città a invertire la tendenza. I miglioramenti ottenuti con le riparazioni mirate hanno superato il deterioramento complessivo della rete, riducendo il debito di manutenzione. La città ha raggiunto questi risultati con meno risorse e in meno tempo rispetto ai metodi tradizionali.

Questo ha dato al comune una base più solida per gestire le proprie strade nel lungo periodo. Gli interventi precoci hanno contribuito a prevenire danni più estesi e riparazioni costose, sostenendo le ambizioni della città di strade accessibili e sicure e di servizi comunali più efficienti.

Un approccio pionieristico alla manutenzione delle strade urbane

La collaborazione ha unito le competenze di Univrses nella visione artificiale, la conoscenza che Helsingborg ha delle proprie strade e le operazioni quotidiane di NSR. Insieme hanno reso la raccolta di dati stradali parte di un servizio che la città già forniva.

Il progetto è stato un esempio pionieristico di AI nella manutenzione delle strade urbane, in Svezia e a livello internazionale. Ha dimostrato come una flotta di veicoli già esistente possa dare alle squadre comunali una visione più attuale delle proprie strade e aiutarle a mettere a frutto quelle informazioni.

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Attivo in oltre 15 paesi insieme a enti stradali nazionali e organizzazioni del settore.