Smart City IoT -mallin Avoin Määrittely Tero Blomqvist, Jarkko Oksala, Petri Nykänen, Pekka Isomäki, Niina Siipola

Transkriptio

1 Smart City IoT -mallin Avoin Määrittely Tero Blomqvist, Jarkko Oksala, Petri Nykänen, Pekka Isomäki, Niina Siipola SRV/Studio Libeskind

2 Tampereen kaupungin lähtökohdat Jarkko Oksala, Matti Tuomiranta

3 Tampere 2030 vahva uudistumisen tahtotila

4 Teknologia ei takaa uudistusta Kulttuuri ja johtaminen Toiminta- ja ansaintamallit Prosessit Osaaminen Ekosysteemit Lainsäädäntö Teknologiat Keinoäly Digitaalinen tieto ja analytiikka Robotiikka Internet of Things (IoT) 20 80

5 Kaupungin lähtökohdat IoT -maailmaan Vahvuudet Tahtotila kehitetään yhdessä ja avoimesti siten, että kaikki hyötyvät Kumppaneiden osaaminen paikallisesti, alueellisesti ja kansallisesti Tulevan haasteen ja muutoksen tunnistaminen Ketterä eteneminen kokeiluiden kautta kohti ratkaisua Heikkoudet Kaupungin kokonaisuuden siilomaisuus: toiminta, tiedot ja järjestelmät Kaupungin oma ymmärrys - Miten IoT vaikuttaa tulevaisuudessa? Liiketoimintamalleihin - ulkoisesti ja sisäisesti Mitä osaamista, tietoja ja teknologiaa tarvitsemme? Yksittäisiä tarpeita on tunnistettu, mutta mitä ongelmia halutaan ratkaista ja miten? Mikä on tavoitetila kokonaisuudesta? Mahdollisuudet Uudet liiketoiminta-mahdollisuudet Palveluiden laadun ja vaikuttavuuden parantaminen Tuottavuuden parantaminen Skaalautuvat liiketoimintamahdollisuudet kumppaneille Skaalausmahdollisuudet standardisoinnin ja rajapintojen kautta Kokeillaan pienesti hallituin kustannuksin, toteutetaan laajasti Uhat Teknologian maturiteetti - Gartnerin mukaan esim. IoT - alustojen pelikenttä on vielä pitkälti määrittämättä Kaupungin nykyiset järjestelmät ja niihin liittyvä sopimukset - miten nämä liittyvät kokonaisuuteen? Kuinka kokeilla ketterästi, kohtuullisin kustannuksin ja olemassa olevaa hyödyntäen?

6 Mitä on avoin määrittely? Petri Nykänen

7 Avoin määrittely työkaluna Smart Tampere -ekosysteemiohjelman työkalu tarpeiden ratkaisemiseen yhdessä yritysten kanssa Osa innovatiivisten hankintojen työkalupakkia Huomioi hankintalain edellyttämät periaatteet avoimuudesta ja syrjimättömyydestä

8 Tavoitteena parantaa hankinnan laatua Tavoitetason asettaminen Ratkaisu Kyllä Tarve tiekartalla Avoin määrittely Julkinen tavoitetason määrittelydokumentti muodostetaan yhdessä yritysten kanssa Tarvitaanko tietoa toteutusvaihtoehdoista? Ei Kyllä Kokeiluun vai tuotantoon? Kokeiluun Tuotantoon Kokeilun kilpailutus Ei Jatkoa? Kokeilu ei johda tuotantoon Tuotantoratkaisun kilpailutus Kilpailullinen neuvottelumenettely / Innovaatiokumppanuus / Joustava menettely (kansalliset ja Sote-hankinnat)

9 Avoimuuden periaatteet määrittelyvaiheessa Tiedon, osaamisen ja parhaiden oppien jakaminen Yhteisesti määritelty on vahvempi kuin yksin määritelty Osallistujat tuovat yhteistyöhön oman osaamisensa Yhteistyö tuottaa arvoa osallistujille Avointa tiedonvaihtoa edistetään yksityisyys ja yritystietojen luottamuksellisuus huomioiden Määrittelyssä saatu tieto on julkista, ja tulokset jaetaan avoimesti Yhteistyöllä rakennetaan vahvaa ekosysteemiä Kaikki voivat käyttää työn tuloksia omassa (liike)toiminnassaan

10 Osallistumisen pelisäännöt Määrittelyvaiheen dokumentaatio ei sido määrittelyyn osallistuneita osapuolia Kukin osapuoli hyödyntää määrittelyvaiheen dokumentaatiota omalla riskillään Julkisten hankintojen liittyessä hankkeeseen, määrittelyvaihe toteutetaan niin, että valittu toteutustapa ei saa johtaa kilpailun vääristymiseen eikä hankintalaissa kirjattujen syrjimättömyyden ja avoimuuden periaatteiden vastaiseen menettelyyn Osallistujat vastaavat omista kustannuksistaan

11 Yhteistyön tulokset Hankkeen kuvaus - mitä ja miksi määrittelemme? Lähtötiedot - kaupungin rooli, mahdolliset kokeilut tai järjestelmähankinnat ja näihin liittyvät aikataulut Viittaukset aiempiin selvityksiin - käyttäjätutkimukset, markkinakartoitukset, kansalliset/kansainväliset hankkeet, jotka voivat vaikuttaa sisältöön Mahdollinen markkinakartoitus vastaavista ratkaisuista Vaatimusmäärittely muutostarpeet, tavoitteet ja aikataulu

12 Avoimen määrittelyn esimerkki Kotidigistä Työkalut Työryhmän sekä avainarkkitehtien kanssa keskustelussa Slack-kanavat Määrittelydokumentti osallistujien luettavissa ja editoitavissa Google Docsissa. Työryhmät Osallistujat: 53 henkilöä, joista 7 asiantuntijahaastatteluiden kautta Avainarkkitehdit: Stefan Baggström/Gofore, Jussi Niutanen/Etteplan, Perttu Prusi/Fujitsu Fasilitointi: Niko Lönn/FinnMedi, Jarkko Lumio/Tampereen kaupunki, Tiina Karttunen/Tampereen kaupunki, Petri Nykänen/Business Tampere Kokoukset ja osallistuminen Määrittelydokumentti Asiantuntijahaastattelut Työpaja 1 työpaja 2 Arkkitehtuurikokous 1 Arkkitehtuurikokous 2 Työpaja 3 37 osallistujaa 8 asiantuntijaa 11 kaupungin substanssiasiantuntijaa Asiakasvaatimukset ja muut hankkeet 28 osallistujaa 7 asiantuntijaa 16 osallistujaa 2 asiantuntijaa 15 kirjoittajaa 50 sivua Tavoitearkkitehtuuri

13 Smart City IoT -malli tarve ja tavoite Pekka Isomäki, Niina Siipola

14 Tilakeskus - Olosuhdetiedot - Paikkatietoon liittyvä dokumentaatio sähköisenä - Käyttöaste rakennuksen eri tiloista - Huollon palautejärjestelmä linkattuna tilatietoon Ympäristö - Tarkempi alueellinen ilmanlaadun mittaus, mukaan lukien avoin data - Hulevesijärjestelmien seuraaminen; likaisen veden tunnistaminen esimerkiksi ojista, kaivojen pinnankorkeus, ojien virtausmittaus - Automaattinen pohjavesien laadunmittaus - Maaperien mittaus kuvat: mm. Laura Vanzo, Pekka Latvala, Olli-Pekka Latvala Asiakkuudenhallinta - Asukkaiden ja asiakkaiden palautedatan hyödyntäminen tehokkaammin Sähkölaitos - Jatkossa halutaan tarkempaa tietoa asiakkaiden toiminnasta - Mittareiden tiheämpi lukeminen - Muuntamoiden tilatiedot Vesilaitos - Vedenlaatu verkoston eri vaiheissa - Palopostin käyttötieto ja venttiilien tilannetieto - Vesimittareiden tieto automaattisesti - Verkoston virtausmittaus Jätehuolto - Roskisten täyttöaste - Jätevesikaivojen tyhjennystarve - Asiakkaan tunnistustieto

15 Joukkoliikenne - Asiakaskohtainen tieto bussimatkasta - Sähköiset bussiaikataulut - Liiketunnistukseen perustuva valaisu pysäkeille - Bussien seurantadatan parempi hyödyntäminen suunnittelussa Liikenne - Reaaliaikainen liikenteen tilannekuva liikenteenohjauksen tehostamiseksi sisältäen kaupungin datan sekä avoimen datan Kunnossapito - Aluekohtainen liukkauden ennustus - Tieto akuuteista tievaurioista automaattisesti - Ajoratamerkintöjen ja reunakivien kunto automaattisesti - Tarkistettava tieto tien kunnosta tiettynä ajanhetkenä Valaistus - Valaisinpylväiden huojuntatieto - Liikennemäärät, puistojen ja muiden kohteiden käyttöasteet ja joukkoliikennetiedot valaistuksen ohjauksen tarkentamiseen kuvat: mm. Sangyune Lee

16 Smart City IoT -mallin tarve on Tehostaa ja parantaa palveluita kuntalaisille Pitää kustannukset hallinnassa, vaikka infra kasvaa kaupungin kehittymisen myötä Saada laadukasta tietoa kaupungin päätöksenteon tueksi Ymmärtää paremmin tulevia tarpeita liittyen esimerkiksi infraan, rakennuksiin ja kunnossapitoon Luoda yrityksille ja yhteistyökumppaneille uusia mahdollisuuksia liiketoiminnan luomiseen ja parantamiseen

17 Smart City IoT -mallinnustyön tavoitteena on Ymmärtää paremmin kokonaisuutta ja mahdollisuuksia Auttaa löytämään keinoja siirtymiseen pois siilomaisista ratkaisuista kohti tiedon laajempaa hyödyntämistä Luoda Smart City IoT - hankemäärittelydokumentti, jossa määritellään referenssiarkkitehtuuri, datan luvitus ja rajapinnat Hankemäärittelydokumentti tulee ohjaamaan Smart City IoT -ympäristön suunnittelua, toteutusta ja hankintoja

18 Kunnossapito ennakoiva huoltokirja Kokonaisuuden ymmärtäminen ja systemaattisuus suunnittelussa Resurssien tehokkaampi käyttö ja faktapohjainen päätöksenteko Laadukkaampi lopputulos ja säästö kokonaiskustannuksissa Tarve Tulevan huoltotiedon ja tarpeen visualisointi Tiedon visualisointi Oskari Alusta Tiedon tallentaminen, prosessointi ja analytiikka Olemassa olevat järjestelmät VIP Foreca TrimbleNIS TrimbleNIS Rambollin järjestelmä Fluent Smart Light Key Light Mopo/Iris Tieto Säätieto Verkostotiedot Verkostotiedot Asukaspalaute Auraustiedot Valaistuksen ohjaus Valaisuinfra, toiminnan ohj. Koko infra Avoin data Sähkölaitos Tampereen Vesi Kaupungin kunnossapito

19 Tilakeskuksen energian kulutuksen optimointi Energian kulutuksen optimointi. Olosuhteiden hallinta ja parempi tilojen käyttöastesuunnittelu Resurssien tehokkaampi käyttö ja faktapohjainen päätöksenteko Ennakoivat indikaattorit, laadukkaampi lopputulos ja säästö kokonaiskustannuksissa Tarve Alusta Kulutustieto ja olosuhdetieto Tiedon tallentaminen, prosessointi ja analytiikka Olemassa olevat järjestelmät Ilmatieteenlaitos Energiatietojärjestelmä (asiakastietojärjestelmä) Haahtela (intregroitu SAPiin, kohde/kustannus) Useita valmistajia Tieto Säätieto Energian kulutus Kunnossapitotieto Rakennusten automaatiotieto Avoin data Sähkölaitos Tilakeskus

20 Liikenne reaaliaikainen liikenteen tilannekuva Paremmat palvelut ja ennusteet ohjaamaan liikennettä Katuverkoston suunnittelun kehittäminen ja paremmat työkalut Tehokkaampi, sujuvampi ja ympäristöystävällisempi liikenne Tarve Reaaliaikainen liikenteen tilannekuva Tampereenliikenne.fi Alusta Tiedon tallentaminen, prosessointi ja analytiikka Järjestelmät Useita kaupungin, liikenneviraston ja yritysten järjestelmiä Tieto Kunnossapito -tieto Reitistö, polkupyörien pysäköinti FCD data Liikenteen määrät, sujuvuus, matka-ajat, häiriöt, pysäköinti Kunnossapitotieto, reitistö, keskilinjat, rajoitukset, kaistamäärät Reaaliaikainen joukkoliikenne Reitit, pysäkit ja aikataulut Kävely ja pyöräily Autoliikenne Joukkoliikenne

21 Turvallisuus O&M Toiminnan hallinta Smart City IoT -tavoitemalli esimerkein Tiedon visualisointi ja raportointi sovellusten avulla Palvelut Datan ja sovellusten välinen rajapinta, sekä luvitus kaupungin sisällä ja ulkopuolella Datan jatkojalostus ja ennustemallit Tiedon tallentaminen, prosessointi ja analytiikka Tiedon tallentaminen, prosessointi ja analytiikka Tiedon tallentaminen, prosessointi ja analytiikka Tiedon tallentaminen, prosessointi ja analytiikka Järjestelmien, sensoreiden ja alustan välinen rajapinta Tilakeskuksen järjestelmät Liikenteen järjestelmät Kunnossapidon järjestelmät Sensorit Avoin data MyData

22 Business case -esimerkki kunnossapidosta Rongankadun päällystäminen 50m, kadun leveys 7m: 1) Kaupunki päällysti kadun kesällä 2017, koska kadun kunto oli huono. Kadun päällystäminen maksaa m2, Lisäksi kaivuukustannukset /m2. 2) Sähkölaitoksen pitää uusia kaapelit vuonna 2018, kustannus päällystämisestä ) Vesilaitoksen putket pitää uusia 2019, kustannus päällystämisestä ) Yksityinen sektori haluaa vetää kadulle kuidun 2020, kustannus päällystämisestä 7000 Seuraukset, koska tarpeiden yhdistämistä ei ole systemaattisesti suunniteltu: Päällystäminen maksaa vs Lupakäsittelykustannus, työmaasuunnittelu ja yleiskustannukset ovat nelinkertaiset vs. 1 lupa Jokaisesta kaivuusta kadun rakenne heikkenee ja elinkaari lyhenee vs. laadukkaampi lopputulos Työmaaympäristö heikentää yritysten toimintaolosuhteita ja aiheuttaa liikenneruuhkia Kadun asukas kokee kotinsa ympäristön negatiivisena - Vuodessa kaupungin päällystysbudjetti ~3.0 M, mistä ~1,5 M kunnossapitoa Huoltotarpeiden automaattisella yhdistämisellä saadaan merkittäviä säästöjä ja parannetaan sujuvaa liikennettä, asukkaiden viihtyvyyttä sekä yritysten toimintaolosuhteita. Lisäksi parannetaan katujen laatua ja pidennetään elinkaarta.

23 Kaupungin resursointi työhön Omistaja: Jarkko Oksala (Tietohallintojohtaja) Fasilitointi: Markku Niemi (Business Tampere), Niina Siipola (Smart Tampere) Tiimi: Matti Tuomiranta (Pääarkkitehti, Tampereen kaupungin tietohallinto) Pekka Isomäki (Connectivity-teemapäälikkö) Mika Heikkilä (City IoT -projektipäällikkö) Petri Nykänen (Business Tampere) Miimu Airaksinen (Smart Buildings -teemapäälikkö) Pauli Välimäki (Smart Buildings -projektipäällikkö) Maarit Vehviläinen (STARDUST (EU) projektipäällikkö) Jouko Järnefelt (Data-analyytikko), Jouni Raudaskoski (Data-analyytikko) Petri Mölsä (Tilakeskus), Mika Kulmala (Liikenne) ja Kimmo Myllynen (Kunnossapito), Risto Asikainen/Marko Kauppi (Kunnossapito)

24 Mitä seuraavaksi? Ilmoittautuminen työpajoihin mennessä: Määrittelytyön työpajat Työpaja klo 9-12 Käydään esimerkit läpi tarkemmalla tasolla ja esitellään seuraavien työpajojen aiheet. Työpaja klo 9-12 Mitä tulee ottaa huomioon datan ja sovellusten välisessä rajapinnassa, sekä eri alustojen yhteentoimivuudessa? Miten hoidetaan datan luvitus kaupungin sisällä ja ulkopuolella? Työpaja klo 9-12 Mitä tulee ottaa huomioon järjestelmien, sensoreiden ja alustan välisessä rajapinnassa? Kaupungin sisäinen katselmointi Yhteinen katselmointi L2L Jaamme muodostunutta dokumenttia verkostojen kautta muille kaupungeille Pilotit hankkeiden kautta vuoden 2018 aikana Mahdollinen hankinta

25 Ilmoittautuminen työpajoihin mennessä Lisätietoa: