Un algoritmo a supporto del lavoro delle guardie giurate impegnate nel delicato compito delle ronde ispettive sul territorio

Lo scorso 1 settembre a ODS Conference 2022, la principale conferenza annuale sulla ricerca operativa in Italia, è stato presentato l’algoritmo metaeuristico progettato per ottimizzare le ronde ispettive effettuate dalle pattuglie di vigilanza Coopservice. Si tratta di un primo risultato del lavoro di un team internazionale di ricercatori universitari coordinato dalla funzione Ricerca e Sviluppo di Coopservice, e rappresenta un elemento di forte innovazione nell’ambito dei security services. Pur trattandosi di servizi nei quali la componente umana ha una centralità insostituibile e irrinunciabile (da qui il ruolo cruciale delle politiche di recruiting e di formazione), il ricorso alle tecniche computazionali può infatti costituire un supporto di crescente importanza, consentendo di trovare le soluzioni più razionali possibili a problemi complessi altrimenti difficilmente risolvibili o comunque affrontabili solo con notevole dispendio di energie e risorse.

Un supporto scientifico che consente di migliorare la qualità dei servizi ispettivi

Il riferimento è alle problematiche di tipo organizzativo e gestionale, la cui ottimizzazione può consentire alle pattuglie di vigilanza ispettiva di aumentare il numero e la qualità dei serviziassicurati ai committenti grazie ad una razionalizzazione della programmazione dei servizi che incide sui tempi di spostamento e, conseguentemente, sulle tempistiche intercorrenti tra controlli successivi. Ma le variabili considerate sono molteplici e il risultato del ricorso alla metaeuristica è un generale incremento sia della qualità che della quantità delle prestazioni in un dato intervallo di tempo, a tutto vantaggio degli obiettivi di efficacia, performance ed efficienza che Coopservice intende assicurare ai propri clienti.

In che cosa consiste la vigilanza ispettiva

Il servizio di vigilanza ispettiva prevede il pattugliamento, in particolar modo in orario notturno, di un certo numero di siti sensibili (aziende, attività commerciali, strutture pubbliche, parchi, edifici residenziali) al fine di prevenire e contrastare potenziali azioni criminali, quali furti o atti vandalici, o per controllare che non si verifichino danni o guasti che possano pregiudicare la sicurezza di un sito. L’attività è svolta da guardie giurate armate, a bordo di pattuglie identificate con i contrassegni distintivi dell’Istituto di appartenenza, radio-collegate alla Centrale Operativa e munite di tutte le dotazioni previste dalle disposizioni vigenti. 

Metaeuristica uguale intelligenza artificiale

L’algoritmo, progettato dal team di ricerca internazionale guidato da Coopservice, è ‘alimentato’ da diversi fattori individuati scomponendo analiticamente le caratteristiche e le modalità operative dei servizi (a loro volta suddivisi per priorità e distinti in obbligatori ed opzionali) ed è stato sviluppato ricorrendo alla metodologia metaeuristica, una tecnica computazionale che ricerca soluzioni migliorative che si approssimano continuamente a quelle ottimali. Si tratta di un approccio fondato sull’utilizzo di algoritmi cosiddetti ‘di ricerca’, che cercano cioè con ripetitività di apprendere le caratteristiche di un problema per trovare un risultato sempre migliore. Siamo dunque a pieno titolo nel campo dell’intelligenza artificiale e proprio l’uso degli algoritmi è alla base del ‘machine learning’, l’apprendimento automatico delle macchine: anziché ripetere i set di istruzioni fornite ‘senza imparare nulla’, i sistemi che si basano sul machine learning li riscrivono e li migliorano durante l’esecuzione dei calcoli, mentre lavorano.

Un algoritmo per aiutarci ad elaborare la complessità

Il settore della vigilanza ispettiva ha del resto elementi di una certa complessità, e le variabili che entrano in gioco sono molteplici. Basti pensare che i percorsi e gli orari delle pattuglie devono essere continuamente variati al fine di aumentare l’effetto deterrenza rendendo impossibile la loro prevedibilità. Programmare un turno di servizio rappresenta pertanto una sfida complessa che deve tenere conto di risorse, vincoli, nonché obiettivi di efficacia e di performance. Se a questi aggiungiamo anche obiettivi di efficienza, quali la riduzione dei km percorsi in rapporto al numero di siti visitati, l’ottimizzazione dei tempi da dedicare alle ispezioni e tra due controlli successivi, il risparmio energetico di carburante, allora ci si rende conto immediatamente della complessità delle variabili in gioco e della difficoltà di elaborare in anticipo il percorso che la pattuglia deve seguire per raggiungere le migliori prestazioni.

L’importanza della velocità di elaborazione

E per aggiungere un ulteriore livello di difficoltà, non dobbiamo dimenticare che le pattuglie sul territorio sono chiamate ad intervenire nel minor tempo possibile sul luogo di un’emergenza generata da un allarme. La centrale operativa, che coordina le operazioni in caso di allarme scatenato da un tentativo di effrazione o dai rilevatori antincendio/antiallagamento, deve conoscere la posizione in tempo reale di tutte le pattuglie per inviare sul posto la guardia giurata armata che si trova più vicina al sito da ispezionare e che, quindi, ha le maggiori probabilità di sventare il colpo o minimizzare i danni alla struttura e ai beni in essa contenuti. Va da sé dunque l’importanza di sviluppare un algoritmo capace di elaborare la grande mole di dati a disposizione e restituire la migliore pianificazione e, cosa fondamentale, in tempi rapidissimi rispetto ai metodi usuali.

Minori tempi di spostamento, più flessibilità, più rapidità, più qualità

Quali sono i primi risultati raggiunti? Nei primi mesi di sperimentazione dell’algoritmo abbiamo conseguito una riduzione media del 27%dei tempi di trasferimento (e conseguentemente una riduzione dei km percorsi in rapporto ai siti visitati) in tutte le aree territoriali incluse nel campione di studio. Questo ha permesso alle pattuglie non solo di guadagnare una notevole flessibilità operativa nell’esecuzione dei controlli e delle ispezioni, ma anche di intervenire sugli allarmi con una maggiore rapidità ed efficienza, senza pregiudicare in alcun modo le attività programmate del giro di ronda. Ciò ha determinato un incremento medio della qualità del servizio del 21%, parametro che include la puntualità e il rispetto delle finestre temporali per le attività che devono essere eseguite in orari precisi, e che incide sulla soddisfazione dei nostri clienti. 
Risultati eccellenti sono stati ottenuti anche in fase di riorganizzazione dei giri di pattuglia a seguito dell’acquisizione di nuovi clienti e, quindi, di nuovi siti da sorvegliare e ispezionare. Un’attività che, se fosse svolta manualmente, richiederebbe giorni di lavoro e che invece grazie all’algoritmo restituisce una nuova pianificazione in poche ore. Possiamo pertanto affermare, senza alcun dubbio, che l’algoritmo ha apportato benefici consistenti nell’ottimizzazione dell’attività di vigilanza ispettiva svolta dalle nostre pattuglie.

Il team internazionale di ricerca targato Coopservice

Il team internazionale che ha messo a punto la prima versione dell’algoritmo ha visto la collaborazione di studenti dei Dipartimenti di Informatica della Federal University of Viçosa (Brasile) e della Nagoya University (Giappone), insieme al Dipartimento di Scienze e Metodi dell’Ingegneria dell’ Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia, coordinati dalla funzione Ricerca e Sviluppo di Coopservice capitanata da Giorgio Zucchi. Il ricercatore Victor Hugo Vidigal Corrêa, autore della presentazione del progetto a ODS Conference, continuerà la collaborazione con il team Ricerca & Sviluppo di Coopservice per altri 12 mesi, con l’obiettivo di sviluppare nel 2023 nuove funzionalità per affinare ancora di più l’algoritmo ed ottenere risposte molto vicine alla soluzione migliore in assoluto ed in tempi sempre più rapidi.

(Victor Hugo Vidigal Corrêa alla presentazione dell'algoritmo a ODS Conference 2022 lo scorso 1 settembre)