スマートシティの目標でデジタル化に向けて重要な一歩を踏み出したイズミル大都市圏は、人工知能とテクノロジーベースのアプリケーションを引き続き実装しています。 イズミル大都市圏の XNUMX つのプロジェクトは、İZKA が開設した一般向けのデジタル変革財政支援プログラムから助成金を受け取る資格がありました。
イズミル大都市圏は、スマートシティの目標に引き続き取り組んでいます。 テクノロジーベースのアプリケーションで市民の生活を促進するメトロポリタン自治体の 2022 つのプロジェクトは、İZKA が開始した XNUMX 年の公共デジタル変革財政支援プログラムから助成金を受け取る資格がありました。 情報処理部門「デジタル都市設計・管理システム」、ESHOT「テレメトリーシステム」、首都圏子会社İZELMAN A.Ş. 一方、「スマートシティ・スマート駐車場」プロジェクトでリスト入り。 メトロポリタン自治体は、技術ベースのアプリケーションの数を増やし、自治体および市のリソースを効果的に使用することを目指しています。
デジタルシティの設計と管理システム
メトロポリタン自治体の IT 部門は、プロジェクト「Resilient Izmir: Digital City Design and Management System」でデータ フロー システムを確立します。 気象条件だけでなく、災害の予測、気候危機への適応、都市設計を提供するパラメーターを評価する LoRaWAN システムを使用して、都市のリスクを決定し、必要な対策を講じます。
ゲートウェイ、気象データ、および温度モジュールは、大都市自治体が運営する 20 の電波塔に設置され、都市の 80% をカバーするように運用される予定です。 収集されたデータは、災害リスクの高い地域で必要な対策を講じるために、関係機関と共有されます。 また、オープン データ プラットフォームで市民にも公開されます。
LoRaWANシステムが設置されたすべての地域での災害発生時の早期対応、森林火災の未然防止、通信インフラの継続、ごみ容器の稼働率、エネルギーインフラの測定、街路照明システムの遠隔制御、水道メーターの検針、海の水温、農地の土壌肥沃度、輸送車両など、環境や乗客のデータを測定し、現場で多くのプロジェクトを実施する予定です。
LoRaWAN システムも 7 時間年中無休で動作します。 災害時でも、途切れることのない通信ネットワークを提供することで、現場から瞬時にデータを取得できます。 プロジェクトは 24 か月で完了します。
スマートシティ、スマート駐車場
大都市子会社の İZELMAN A.Ş. の「スマート シティ、スマート駐車場」プロジェクトでは、81 の İZELMAN 駐車場が完全なスマート パーキング自動化システムに組み込まれます。 ナンバープレートによる車両認識システムの実装により、駐車場のセキュリティを強化し、加入者や障害者などのユーザーを識別し、料金別の価格設定を行うことを目的としています。 さらに、中央管理パネルを使用すると、すべての駐車場でリアルタイムの満車情報にアクセスし、ワンクリックでレポートを作成できます。 モバイル アプリを使用すると、市民は最寄りの駐車場、駐車場の空き状況を確認し、ナビで最寄りの空いている駐車場にたどり着くことができます。 これにより、駐車場探しの時間短縮と燃料消費量の削減を目指します。
モバイル決済システムでは、新しい支払いオプションも提供されます。 ピーク時には、モバイル決済システムにより、駐車場からの退出速度を上げることができます。 このプロジェクトは、炭素排出量の削減にも貢献することを目指しています。
遠隔測定システム
ESHOT General Directorate が準備した「Improving Corporate Business/Improving Corporate Business/Decision Making Processes with Digital Data from the Bus」プロジェクトでは、テレメトリ デバイスを使用して、約 150 の異なるセンサー データを使用してデジタル インフラストラクチャを確立します。バスに搭載。 データのおかげで、バスとドライバーの使用データが詳細に監視されます。
バスから得られるビッグデータにより、乗車率、ドライバーの行動、路線分析、燃料消費量、緊急の火災事故障害通知などの特別な目的に焦点を当てることができます。
このようにして、ESHOT は関連するユニットに主要な警告を送信できるようになり、潜在的な誤動作がすぐに検出されます。 また、スペアパーツやメンテナンス費用も大幅に節約できます。
このプロジェクトでは、平均よりも長い時間アイドリングしている車両を検出し、人為的なエラーを検出することにより、バスの燃料消費量を削減し、排気ガスの排出量を削減することも目的としています。
同時に、車両の使用状況データをもとに作成する運転手帳でドライバーの分類（優・中・弱）を行い、運転態度の悪いドライバーの再教育を行います。
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