Intervento all'evento "Veneto Smart Region 2021" del 7 maggio 2021

1. La valorizzazione dei dati
per una Trento davvero smart e data driven
Da mobilità e TPL a una vera Smart city control room
Intervento a “Veneto Smart Region 2021” - 7 maggio 2021
Giacomo Fioroni
Responsabile progetto Smart City del Comune di Trento
giacomo.fioroni@comune.trento.it

2. La centralità dei dati per una Trento smart e data driven
Modello EY
Smart City Index
Modello AGID
Piano Triennale

3. Valorizzazione dei dati: Servizi, analytics, controlli, trasparenza
Control room
Dashboard Analytics
App/Servizi web Data Portal/API Catalog
Non-standard
sources & services
Standard
sources & services
IoT data
Piattaforma
dati
Digital Hub

4. Alcuni scenari concreti di utilizzo
Per mobilità, TPL, ma non solo

5. Gestione intelligente dei semafori (Servizi C-ITS Day 1)
● T1) Avvisi sulla velocità ottimale per la luce verde / Tempo di attesa per il verde
[Green Light Optimal Speed Advisory (GLOSA) / Time to Green (TTG) - C-ITS Day 1 service]
● T2) Priorità per i veicoli del trasporto pubblico alle intersezione semaforizzate
[Traffic signal priority request by designated vehicles - C-ITS Day 1 service]
● T3) Rilevazione automatica del passaggio con il rosso
[Signal violation / Intersection safety - C-ITS Day 1 service]

6. Informazioni in near real time sui parcheggi disponibili
(disabili, carico/scarico, a pagamento)
Rete
LoRaWAN
Sensori annegati
nell’asfalto o a raso
Dashboard
App
parcheggi
Piattaforma
dati
Uso dati del digital hub
Servizi
[On street parking management & information - C-ITS Day 1.5 service]

7. Aumento sicurezza degli attraversamenti pedonali (AI)

8. Digital
hub
Avvisi in situazioni potenzialmente pericolose
(in piazze/luoghi pubblici e sulle strade)

9. Proviamo a “entrare” in un caso
concreto
Micro mobilità pubblica (monopattini) di operatori privati

10. Analisi utilizzo del servizio di sharing monopattini
(viaggi, posizioni, parcheggi, situazioni anomale, segnalazioni, incidenti, ...)
Uso dati del digital hub
Digital
hub
Servizi
Analytics
interne
API
Alert a
centrale
operativa
API
Mezzi
in RT
A
P
I
Dati Incidenti,
segnalazioni

11. Analytics realizzate: Noleggi (quanti, km percorsi, lunghezza media, orari, ...)

12. Analytics realizzate: Uso in RT (mezzi presenti, disponibili, dislocazione, …)

13. Dalle API alle dashboard… c’è tanto lavoro per gestire i dati 1

14. Dalle API alle dashboard… c’è tanto lavoro per gestire i dati 2

15. Nuovi scenari di utilizzo in roadmap
Per la mobilità, ma non solo

16. Alcuni scenari di utilizzo su cui investire
● Monitoraggio azioni e indicatori previsti da PUMS e PAES-C
● Evoluzione dei percorsi ciclabili
○ esposizione ai cittadini, pianificazione e monitoraggio degli utilizzi e delle scelte
● Analisi:
○ Servizio di trasporto pubblico locale a Trento
○ Viabilità, traffico, parcheggi, …
○ Spostamenti di mobilità sostenibile (anche a piedi)
○ Andamento del sistema di logistica di ultimo miglio
○ Utilizzo delle colonnine di ricarica
○ Indicatori del PRG e delle scelte di programmazione
○ Spostamenti legati al turismo

17. Grazie dell’attenzione
Per informazioni:
Giacomo Fioroni
Responsabile progetto Smart City del Comune di Trento
giacomo.fioroni@comune.trento.it