«Невский экологический оператор» автоматизирует ключевые процессы обращения с отходами
АО «Невский экологический оператор» — региональный оператор по обращению с твердыми коммунальными отходами (ТКО) в Санкт-Петербурге. Деятельность компании включает сбор, транспортирование, обработку, утилизацию отходов c фокусом на экологическую безопасность. В компании действуют 2 комплекса по переработке отходов (КПО), несколько новых объектов находятся на стадии разработки.
Цифровизация процесса обращения с ТКО является одним из ключевых направлений развития отрасли. На каждом этапе цепочки необходимо точно идентифицировать участников процесса, фиксировать маршрут и массу отходов, а также передавать информацию в государственные информационные системы. При этом большое количество ручных операций, отсутствие автоматизированного контроля движения транспортных средств и фиксации всех операций увеличивает время обработки ТКО, а также создает риски ошибок и задержек передачи информации.
Задачей проекта стало создание прозрачного цифрового учета поступающих на КПО «Волхонка» отходов. Для решения этой задачи «ОБИТ» разработал программно-аппаратный комплекс, который автоматизирует процессы идентификации, контроля допуска и движения транспортного средства, его взвешивания и фотофиксации, формирования данных и их передачи в информационные системы.
ПАК обеспечивает автоматическую идентификацию транспортных средств с помощью интеллектуальных IP-видеокамер и управляет дальнейшим перемещением по территории КПО. Отдельный блок решения отвечает за весовой контроль. Система с помощью ИИ-алгоритмов определяет корректность позиционирования автомобиля на платформе и обрабатывает показания тензометрических датчиков весов. Кроме того, ПАК автоматически формирует отчетность по периоду, контрагенту, типу операции, виду отходов и транспортному средству. Данные передаются в ФГИС УТКО, что обеспечивает сквозной цифровой учет операций.
По итогам проекта все операции, связанные с весовым контролем, переведены в цифровой формат. Среднее время обработки одного транспортного средства сократилось на 67%, а точность распознавания транспортных средств превышает 95%. Архитектура решения позволяет масштабировать технологию на другие объекты и процессы, в частности, на внутризаводское взвешивание и учет остатков сортировки.