berichten

Fiets-aandelenregelingen beginnen de potentieel van AI te realiseren

Aangezien de Bike Share-systemen over de hele wereld populairder worden, hoe we de middelen, zoals fietsen en docking stations, beheren, definieert het succes en de groei van dergelijke programma's.

Voor fietsonderdelen om echt een oplossing te vinden voor de laatste mijlproblemen, moeten ruiters fietsen en docking stations beschikbaar zijn wanneer en waar ze ze nodig hebben. Het is aan de exploitanten om ervoor te zorgen dat dit elke keer gebeurt.

Maar veel exploitanten verzuimen dit basisniveau te leveren omdat zij de handige gegevens en operaties niet hebben om de regelingen effectief te beheren.

De oplossing voor rijdersproblemen in Bike Share Schemes is al lang de markt met meer fietsen te leveren. In werkelijkheid doet dit weinig om de efficiëntie te verhogen en voegt dit vaak toe aan het probleem.

Nu zien de exploitanten van Bike Share Scheme de waarde van data en AI om de vraag te voorspellen en de levering te beheren. Mobike, een van de opstarters in China, begint te gebruiken AI om te beheren hoe zijn Bike Share Schemes worden uitgevoerd.

Mobike's 'Magic Cube', gebruikt data en AI om de vraag en aanbod van haar fietsverhuur te voorspellen. In een felle concurrentie voor marktaandeel ziet Mobike de waarde zien van het gebruik van AI om de planning en operaties van zijn systeem te vereenvoudigen.

Mobike heeft ook zijn whitepaper uitgebracht waarin hij wat uiteenzet Bike Share Schema's kunnen doen met citywide data. In het rapport wordt veel aandacht besteed aan het potentieel voor exploitanten bij het verzamelen en gebruiken van gegevens.

Het belang van data en AI is duidelijk. Voor exploitanten is de sleutel niet alleen in het verzamelen van de gegevens, maar ook met een proces dat werkt met zijn systemen en middelen om groei te stimuleren en ridership te verhogen.

In de toekomst zullen we zien dat er meer operatoren worden geconfronteerd met data en AI, vooral omdat steden de mogelijkheid hebben om veel waardevolle gegevens te verzamelen en op te slaan. Met handige data, sparen de exploitanten geld, steden zijn niet rommelig met fietsen en burgers kunnen vertrouwen op een betrouwbare Bike Share Scheme die ze in hun dagelijkse leven kunnen gebruiken.

Bij Stage Intelligence hebben we gebruik gemaakt van Artificial Intelligence (AI) en zelf-organiserende algoritmen om vanaf het begin complexe problemen in Bike Share Schemes op te lossen. Onze BICO-oplossing is gemakkelijk te integreren in bestaande platforms om de logistiek te vereenvoudigen en ridership te verhogen.

Neem contact op met: om meer te weten te komen over de manier waarop Stage Intelligence groei kan stimuleren binnen uw Bike Share-regeling tom.nutley@stageintelligence.co.uk