Brandhaarden voorspellen

Hoe kun je uit informatie van derden in combinatie met informatie van jezelf, afleiden waar incidenten de komende 24 uur gaan plaatsvinden en hoe kunnen hulpdiensten op basis daarvan dynamisch anticiperen en zich dynamisch positioneren?

Doel is om de eerste stappen in de richting van een soort “Buienradar” te ontwikkelen voor branden, met de gekozen focus op gebouwbranden en buitenbranden. Met andere woorden: op zoek naar een “brandweerradar”.

• Het antwoord ligt voor een groot deel in het proces. Om gegevens te verzamelen en ter beschikking te krijgen om hiermee aan de slag te gaan, is vergaande samenwerking en vertrouwen tussen data-eigenaren (waaronder partijen die niet gewend zijn om met elkaar samen te werken) en analisten noodzakelijk. Dit maakte het proces binnen het team van de Coalition of the Willing zeer bijzonder. (Semi-)overheid, overheid en bedrijfsleven werden hier een hecht team.
• Een tweede deel van het antwoord ligt in een gedegen analyse van de beschikbare data. In een analyse-subteam is samen met domeinexperts gezocht naar correlaties in de data.
• Het derde deel van het antwoord is de visualisatie van de analyse van de gegevens. Hoe maak je van data informatie waarop vervolgens gestuurd kan worden? Deze drie aspecten worden door de leden van ons team vormgegeven in een tool.

Toepasbaar en uitvoerbaar?
Het verzamelen van data over branden is al lang voor het ontstaan van veiligheidsregio’s begonnen, maar er kan meer mee gedaan worden dan tot nu toe gedaan wordt. Door middel van slimme trendanalyses in datasets en het koppelen van datasets aan elkaar, kan worden gezocht naar verbanden tussen incidenten en omstandigheden die schijnbaar willekeurig zijn, maar waar toch een afhankelijkheid in zit. Op basis van die analyses kan een dynamische manier gevonden worden om proactief voertuigen te positioneren, in te zetten of een optimale bezetting van de kazernes per gebied te bepalen.

Predictive Analytics
Het verzamelen van data en het zoeken naar afhankelijkheden wordt ook in andere vakgebieden dan de brandweer toegepast (zoals politie en ambulancedienst). Voor de brandweer bestaat dit nog niet, laat staan een mooie manier om de resultaten zo weer te geven dat ze ook bruikbaar zijn ten behoeve van een slimme inzet van de brandweer.

Opschaalbaar in meerdere Veiligheidsregio’s?
De tool die in concept wordt ontwikkeld in deze challenge zal uiteraard ook binnen andere regio’s toepasbaar zijn. De enige voorwaarde voor gebruik in breder/ander verband, is goede kwaliteit van de data. Alleen dan is de analyse betrouwbaar genoeg om gebruikt te worden voor onderbouwde keuzes.

Veiligere en betaalbare samenleving?
De inzet van de brandweer wordt vaak ingegeven door het optreden dat in de loop van de decennia zo is gegroeid: in een tankautospuit zitten 6 brandweermensen. In de afgelopen jaren is door de VRR ingezet op verschillende manieren om sneller en met meer expertise bij incidenten te komen. Voorbeelden hiervan zijn kleinere voertuigen met minder bemanningsleden, zoals het Snelle Interventie Voertuig (de SIV), en de Brambulance (half ambulance, half brandweerauto). Door vooruit te kunnen kijken op het gebied van brand, kan men de inzet van deze voertuigen optimaliseren en zo nog efficiënter te werk gaan. Hiermee blijft veiligheid gegarandeerd, waarbij je mensen en middelen dynamisch en gerichter kunnen inzetten

Verdere ontwikkeling?
Er wordt in onze eerste concepten gebruik gemaakt van “losse” datasets; de tool is dus niet gekoppeld aan de systemen waarin de benodigde data zich bevindt. Om de tool daadwerkelijk in te zetten, moet deze “real-time” worden gekoppeld aan systemen; niet alleen aan de systemen van de veiligheidsregio zelf, maar ook aan de systemen van derden die data aanleveren. Alleen zo kun je een “buienradar”-achtig concept actueel houden. Realisatie hiervan kan via convenanten en afspraken met derden.

De kern in 3 punten:

1. Voorspellend vermogen voor branden in een bepaald gebied
2. Dynamische inzet van hulpverleners
3. Dynamische bezetting van kazernes

Bronnen: Veilige Samenleving, Scribd

Deze SlideShare-presentatie is niet meer beschikbaar.

Voorspellen van brandhaarden from socialmediadna