Baggrund for projektet

Flådestyring og kunstig intelligens som kommunale indsatsområder

Danske kommuner leverer service til borgerne og det giver anledning til mange kørte kilometer med stort forbrug af tid, penge og CO2. Ofte leases, købes og driftes bilerne decentralt, og man går på den måde glip af muligheder for at effektivisere og mindske klimabelastningen ved at dele bilerne, ladestanderne og ved at opbygge ekspertice i driften. Derfor er en række kommuner igang med at lave central flådestyring og køber it-understøttelse og opbygger driftenheder.

En voksende mængde kommunal data om brugen af de kommunale biler kan bruges til at omlægge arbejdsgange og optimere på politikker for leasing og drift. Dataen kan bruges til at forudsige, hvornår der kan bruges elbiler, hvornår der er for mange og for få biler og hvilke ruter, der er smarte at bruge, når borgerne skal have kommunal service. Det kræver avanceret data-analyse eller det, der hedder kunstig intelligens eller AI - artificial intelligence. Det er en faglig disciplin, som kræver kompetencer indenfor data science og data management, og her er danske kommuner stadigvæk i en opbygningsfase. 

 

AI-signaturprojekter

Projektet er ét af flere signaturprojekter med kunstig intelligens. Regeringen, KL og Danske Regioner aftaler løbende hvilke projekter, der skal tildeles støtte. 

Signaturprojekterne har til formål at afprøve kunstig intelligens på områder, hvor der er potentiale for at løfte kvaliteten og kapaciteten i fremtidens offentlige sektor gennem skalering af teknologien, men hvor der i dag er få konkrete erfaringer.

Projekterne skal give erfaringer med anvendelse af teknologien både på velfærdsområderne, klimaområdet og administrationsområdet. Projekterne har fokus på at udnytte de muligheder teknologien giver, men samtidig også blive klogere på teknologiens begrænsninger og udfordringer.

Læs mere om de overordnede rammer og de andre tidligere og nuværende projekter ved at klikke her - link.

 

Intelligent flådestyring og klimasmarte kørselsmønstre