Comunicación presentada al VI Congreso Ciudades Inteligentes
Autores
- Cristina Marvizón Aguilar, Delegada Sur, Mercanza
- Pablo Robles Rodríguez, Director General, Mercanza
Resumen
Mz Eco dispone de 5 Cuadros de Mando en los que se analiza la calidad del aire, los procesos de baja producidos en España en los últimos dos años por enfermedades relacionadas con las vías respiratorias provocadas por agentes contaminantes. A esta información cruzada le añadimos la geográfica, climatológica y la del parque de vehículos (turismos, camiones, motocicletas, barcos). Dispone de un análisis predictivo que orienta a los usuarios con recomendaciones que ayuden a evitar el absentismo provocado por este tipo de agentes. También el CM de Huella de Carbono mide los gases de efecto invernadero. Con ella es posible implementar una estrategia de reducción y/o compensación de emisiones, a través de diferentes programas, públicos o privados. Además, la solución aporta consejos y simulaciones que ayuden a reducir la contaminación ambiental. La base muestral es de dos años y las fuentes de información provienen del Ministerio de Trabajo, Migración y Seguridad Social, Asociación de Mutuas de Accidentes del Trabajo, AEMET, Ventusky, Red Eléctrica de España, DGT y Marine Traffic. Mz Eco es un ejemplo de proyecto de lo que se puede hacer con tecnologías avanzadas como el machine learning, el análisis de datos, la sensorización y el acceso a datos públicos para mejorar la calidad de vida en las ciudades y hacer sostenible el medio ambiente.
Palabras clave
Análisis Datos, Machine Learning, Calidad Aire, Predicción, Simulador, Consejos, Estrategias Reducción Emisiones, Mejorar Salud, Medio Ambiente, Sostenibilidad
MZ Eco: Análisis predictivo de la calidad del aire
En Mercanza nos dedicamos al análisis de datos y al haber trabajado con clientes como AMAT, REE o el Ministerio de Trabajo, Migración y Seguridad Social conocemos la existencia de muchos datos públicos recogidos algunos a través de sensores y otros por bases de datos públicas que se ponen a disposición de cualquier ciudadano para poder analizarse y transformar los datos en información para poder tomar decisiones tan importantes como por ejemplo cómo mejorar la calidad del aire para hacer el medio ambiente más sostenible. Por este motivo, por poner nuestro grano de arena y por dar una idea sobre lo que se puede conseguir con los datos públicos y la tecnología se creó Mz Eco.
Al igual que se analiza la calidad del aire y se intenta bajar el ratio de enfermedades respiratorias, se podría medir la cantidad de gramíneas u otros tipos de polen que afectan a personas alérgicas a éstos y publicar la información para que puedan tomar precaución. Además, con el machine learning se puede ofrecer consejos cuando se den ciertos parámetros de alerta y se pueden simular situaciones también para ayudar a tomar decisiones.
En el Cuadro de Mando de Salud se muestra el coste medio en la seguridad social de cada baja producida por enfermedades respiratorias relacionadas con la polución. Si con esta solución podemos analizar cantidades de datos ingentes procedentes incluso de la seguridad social que nos permitan ahondar mejor en ciertas peculiaridades de cada paciente y gracias al machine learning se puedan tomar decisiones para mejorar en dar solución a estas enfermedades y en mejorar el medio ambiente pues podría bajar considerablemente el coste de la seguridad social.
Existe una aplicación pública también relacionada con el absentismo en España y el coste producido a la seguridad social desarrollada también por Mercanza y gracias a AMAT y al Ministerio de Trabajo, Migración y Seguridad Social que se llama Resina y se puede ver en www.reduccionabsentismo.es.
Diseño y tecnología de Mz Eco
Mz Eco está desarrollado con Qlik Sense que es una herramienta de análisis de datos masivos y sobre ella se le ha puesto un HTML5 para que su diseño sea más atractivo.
Detallamos a continuación la información que analiza cada cuadro de mando y sus fuentes.
Cuadro de mando de polución
Sobre una base muestral de dos años recogida desde más de 5.000 estaciones de control repartidas por toda la geografía española el sistema aporta indicadores de calidad del aire en sus parámetros más significativos como pueden ser el nivel de ozono, azufre, dióxido de nitrógeno, monóxido de carbono, nivel de partículas o el ICA.
Dispone de cinco pantallas:
- Dashboard: cuadro de mando con los indicadores más relevantes
- Análisis: Dispone de análisis de dispersión y de distribución pudiendo elegir las métricas y dimensiones en las diferentes visualizaciones
- Informes: Dispone de una tabla dinámica pivotante con toda la información para poder filtrar por lo que se desee
- KPIs: pantalla con todos los indicadores y los filtros necesarios para el análisis
- Mapas: Existen dos mapas en los que se analiza por provincias la calidad del aire y el nivel de dióxido de carbono.
- La información es proporcionada por AEMET.
Cuadro de mando del clima
En este cuadro de mando se incorpora información que ayuda a conocer la climatología registrada por toda la geografía española, incluyendo temperatura, vientos, precipitaciones, humedad, etc., que se utilizarán para que el sistema vaya aprendiendo del histórico, unirlo a las predicciones de los próximos días, posibilitando ofrecer recomendaciones a los usuarios y empresas.
Sobre una base muestral de dos años el sistema aporta análisis sobre la climatología en sus parámetros más significativos, distribuidos por provincia y localidad. Algunos de los indicadores son: temperatura media, velocidad media del viento, precipitación media, humedad media, presión media, radiación global media, etc.
Dispone también de cinco pantallas al igual que el cuadro de mando anterior. Las fuentes de información son AEMET y Ventusky.
Cuadro de mando de salud
En este cuadro de mando se analizan los procesos de baja producidos en España en los últimos dos años, cuyo diagnóstico tiene que ver con enfermedades relacionadas con vías aéreas como pulmonías, asma u otras que se pudieran relacionar con la contaminación atmosférica.
Sobre una base muestral de dos años, con 12 millones de procesos de baja y 840 millones de valores se extrae la información específica para el análisis de los procesos con diagnóstico clínicos indicados anteriormente y se cruza con información geográfica, climatológica y de calidad del aire.
Algunos de los indicadores que se muestran son: nº de procesos iniciados, duración media de la baja, coste medio, población protegida, % Baja vs población protegida, coste vs objetivo.
Las fuentes de datos provienen del Ministerio de Trabajo, Migraciones y Seguridad Social y de la Asociación de Mutuas de Accidentes del Trabajo.
Además de las cinco pantallas de análisis como en los cuadros de mando anteriores, este también dispone de una pantalla de Autoservicio para el usuario en la cual éste puede hacer sus propios gráficos y tablas. El usuario puede elegir el tipo de visualización a utilizar (gráfico de barras, diagrama de distribución, un gráfico de dispersión, etc) y a la izquierda y derecha dispone de las métricas y dimensiones que puede utilizar. El objeto se podrá guardar en una carpeta para poderlo consumir cuando se desee.
Cuadro de mando de vehículos
En este Cuadro de Mando se incorporan datos sobre el parque de vehículos en sus distintas variantes: turismos, camiones, motocicletas, barcos, etc., los cuales permiten analizar evoluciones de los agentes contaminantes asociados y orientar a los usuarios en las recomendaciones que ayuden a evitar el absentismo provocado por este tipo de agentes.
Algunos de sus indicadores son: Exceso de vehículos, nº de vehículos, nº de turismos, nº de furgonetas y camiones, nº de motocicletas, nº de autobuses, nº de remolques y semiremolques y nº de tractores industriales.
Al igual que los cuadros de mando anteriores dispone de una pantalla de Dashboard, otra de Análisis, otra de informes, otra de KPIs y por último mapas geográficos.
Sobre una base muestral de dos años el sistema aporta análisis sobre el parque de vehículos, en sus parámetros más significativos, distribuidos por provincias.
La información proviene de la DGT y de Marine Traffic.
Cuadro de mando de huella de carbono
La huella de carbono se conoce como la totalidad de gases de efecto invernadero emitidos por efecto directo e indirecto de un individuo, organización, evento o producto.
La huella de carbono se mide en masa de CO2 equivalente. Una vez conocido el tamaño y la huella, es posible implementar una estrategia de reducción y/o compensación de emisiones, a través de diferentes programas, públicos o privados.
Algunas de las métricas utilizadas en este apartado son el censo, la huella, el exceso de huella, la generación, el intercambio, la energía y la demanda. Igual que en los cuadros de mando anteriores dispone de las pantallas de Dashboard, Análisis, Informes, KPIs y Mapas.
La información la provee Red Eléctrica de España.
Al disponer de toda esta información relacionada sobre una plataforma de análisis de datos y de predicción podemos dar consejos y hacer simulaciones. Así que se desarrollaron también estas pantallas. En la primera vemos predicción en el tiempo gracias al machine learning (histórico) y en la segunda vemos la simulación y un consejo de cómo se debe ir al trabajo, si en transporte público, transporte ecológico o si se debe hacer teletrabajo.
MzEco es solo una demo de lo que se puede hacer por y para la Smart City con datos públicos y una solución de análisis de datos. Se podría medir calidad del aire con respecto a la cantidad de polen en el aire para proporcionar la información a las personas que padezcan de asma ó de cualquier polen que produzca alergia como por ejemplo la gramínea. Los consejos pueden ser de también de cualquier índole ya que con estas tecnologías podemos crear los parámetros que se deseen.
La solución puede leer la información en tiempo real.
La herramienta de análisis que se utilizó para desarrollar la solución es Qlik Sense con R para el análisis predictivo. Por delante le pusimos un HTML5 para que el diseño fuera más avanzado que el de Qlik Sense.
La metodología que utilizamos en los desarrollos de los proyectos es la Metodología SCRUM y los procesos de trabajo se muestran en la Figura 8.
Agradecimientos
Los agradecimientos van dirigidos a todos los organismos que nos han facilitado la información para poder crear Mz Eco como son el Ministerio de Trabajo, Migraciones y Seguridad social, AMAT, AEMET, REE, Ventusky, DGT.