Kunstig intelligens skaber grønnere kørsel i Aarhus Kommune

Den grønne omstilling kalder på grønnere kommunal kørsel – og Aarhus Kommune er godt på vej

Kommunerne leverer i dag en lang række services, som indebærer transport direkte ud til institutioner og borgere – fx hjemmehjælp, varelevering mv. Det store transportbehov har mange steder resulteret i en stor flåde af biler, som typisk er drevet af fossile brændstoffer og ofte holder stille i løbet af en dag. Mange steder er der derfor store potentialer i at tænke i mere klimavenlige løsninger – uden at det har betydning for den service, som kommunen leverer.

Aarhus Kommune har fastsat et mål om, at kommunens bilpark skal være fossilfri i 2025. Kommunen har i tråd med denne målsætning været med til at udvikle et værktøj, som ved brug af kunstig intelligens (AI) er med til at reducere CO2-udledningen – og derudover har vist sig at spare både tid og penge uden at påvirke serviceniveauet. Værktøjet hedder FleetOptimiser og går i al sin enkelhed ud på at optimere udnyttelsen af kommunens flåde og overgå til grønnere alternativer, fx elbiler og -cykler. Projektet er finansieret af Digitaliseringsstyrelsen gennem puljemidler til AI-signaturprojekter, og værktøjet er nu gennemtestet og klart til at blive taget i brug i flere kommuner.

En klimainvestering med en klar økonomisk gevinst

Hjemmeplejen i Aarhus Kommune stod i foråret 2022 over for at skulle indgå nye leasingaftaler for en del af bilflåden. Baseret på tidligere erfaringer anslog kommunen, at der ville være behov for i alt nye 43 leasingbiler, som kommunen ville være nødt til at anskaffe sig. Men kommunen havde samtidigt en idé om, at der måtte være en både grønnere og billigere tilgang til investeringen. Aarhus Kommune takkede derfor ja til at bruge casen som test i et større udviklingsprojekt i samarbejde med en række øvrige kommuner, som ligeledes så et potentiale for bedre udnyttelse af data til at optimere kommunens kørsel.

Ved at udvikle et fælles værktøj, som kan kortlægge kørselsbehovet og identificere muligheder for at optimere anvendelsen af bilflåden, har det alene været nødvendigt for Aarhus Kommune at investere i 30 nye leasingbiler mod de forventede 43 biler. Dermed har kommunen realiseret en besparelse på 13 nye biler (30 pct.). Baseret på FleetOptimiser er det ikke alene lykkes kommunen at spare 49,4 ton CO2, men også reducere udgifterne til de nye biler i flåden med 25% fordelt på leasing og drift. Dertil kommer besparelser i tid og benzinforbrug, når kørselsmønstrene optimeres, som ikke indgår i beregningen.

Investeringerne forbundet med at etablere og drifte FleetOptimiser anslås at ligge på ca. 200.000 kr., som primært går til arbejdstimer forbundet med databearbejdning, -vedligehold og -opbevaring. Værktøjet er open source og tilgængeligt for alle kommuner uden opkøb af dyre it-licenser, men det kræver en investering at registrere og indlæse GPS-data samt opbevare de store datamængder.

FleetOptimiser er intelligent flådestyring og klimasmarte kørselsmønstre

FleetOptimiser er et analyseværktøj, der ved brug af GPS-data baseret på eksisterende kørselsmønstre kan benyttes til at omlægge (bil)flåden, så den tilpasses kommunens faktiske kørselsbehov. ”En nem måde at forklare på det er, at værktøjet simulerer, om kommunen vil være i stand til at køre de samme ture i færre biler eller med en grønnere sammensætning af køretøjer,” forklarer Joachim. Analyserne hjælper dermed også med at pege på grønnere alternativer, når det er muligt. Det gælder fx ruter, som med fordel kan dækkes af elbiler eller -cykler.

FleetOptimiser tilbyder fleksibilitet til, at den enkelte kommune selv kan prioritere forskellige hensyn i opgavevaretagelsen. Det er muligt at vægte forskellige parametre i FleetOptimiser, herunder både reduktion af CO2, økonomiske besparelser og medarbejderhensyn, som kommunen løbende kan skrue på i forbindelse med indfasningen.

Potentialerne i FleetOptimiser er store – og anvendelsen kan løbende udbygges

FleetOptimiser er primært testet i hjemmeplejen, men Aarhus Kommune vurderer, at potentialerne er store og arbejder derfor aktuelt på at udvide brugen af analyseværktøjet til nye arbejdsområder i kommunen. Men det har været vigtigt for kommunen at færdigudvikle og gennemteste værktøjet på et afgrænset fagområde med et aktuelt investeringsbehov for at indhente grundige erfaringer, før metoden skaleres bredere i kommunen.

Potentialerne er ikke alene at finde i en stor kommune som Aarhus. Selvom der vil være stordriftsfordele ved at drifte FleetOptmiser i en stor kommune, kan det være sværere for en stor kommune at udfordre silotænkningen og implementere løsningen på tværs af fagområderne. Her kan en mindre kommune drage nytte af en anden organisatorisk fleksibilitet, hvor distancen mellem forvaltningerne kan ofte opfattes som værende kortere, og chefkollegerne derfor muligvis også har et andet fællesskab. Det gælder fx i nabokommunen Syddjurs, som også er en del af projektet.

FleetOpmiser har dog også sine begrænsninger. Værktøjet fungerer bedst, når (bil)flåden er ensartet (fx personbiler eller varevogne) og kan anvendes bredt blandt medarbejderne. Sværere bliver det, når køretøjerne er funktionsopdelte og designede til at varetage specifikke opgaver. En medarbejder vil ikke være tilfreds med at få stillet en minibus til rådighed, hvis opgaven består i at klippe en hæk. Der er andre hensyn i en funktionsopdelt og blandet (bil)flåde, som gør, at køretøjerne ikke altid vil kunne udbyttes og anvendes effektivt.

Kommunikationen om fordelene ved deleøkonomi er afgørende

Aarhus Kommune har fra start haft fokus på kommunikationen i projektet, fordi det har været afgørende at få både ledere og medarbejdere godt med ombord. En bedre udnyttelse på tværs af organisationen forudsætter, at medarbejderne kan se værdien i at deles om køretøjerne, hvilket indledningsvist kan give udfordringer i forhold til følelsen af ejerskab til de enkelte biler.

Det har derfor været vigtigt at italesætte de positive gevinster ved en bevægelse mod deleøkonomi. Selvom målsætningen om en grønnere transport har været den primære motivation bag projektet, gør Aarhus Kommune en del ud af at tydeliggøre de positive konsekvenser, som omlægningen af bilflåden vil have for den enkelte medarbejder. Mens nogle medarbejdere vil opleve et indskrænket råderum og ejerskab til den enkelte bil, har flere kunnet se fordelene ved en bredere og mere fleksibel adgang til den samlede bilflåde.

Koden til FleetOptimiser kan hentes via GitHub

Har du lyst til at vide mere?

Kontakt projektleder Joachim Daus-Petersen via mail: joada@aarhus.dk