berichten

Levert nieuwe zichtbaarheid op Bike Share-operaties met spin-off-omgevingen

Het beheer van Bike Share-schema's komt vaak op de tweede plaats voor operators die wereldwijd willen uitbreiden naar nieuwe markten. Vandaag kunnen operators nieuwe zichtbaarheid krijgen in hun bestaande Bike Share-activiteiten door te testen in een spin-off-omgeving.

Een spin-offomgeving simuleert de huidige herdistributie- en beheerprocessen van een operator op een bepaalde markt om nieuwe operationele efficiëntie te vinden. Er wordt gekeken naar variabelen zoals het aantal gebruikte trucks, de capaciteit van deze voertuigen, personeelsverschuivingspatronen en andere factoren om te beoordelen of middelen beter kunnen worden gebruikt.

Wanneer Bike Share-operators inzicht hebben in de manier waarop hun schema's worden uitgevoerd, kunnen ze snel beslissingen nemen die kunnen helpen de kosten te verlagen, coureurs te winnen en te groeien op lokale en internationale markten.

Platforms die on-demand spin-off-omgevingen bieden, geven Bike Share-operators een enorm voordeel op de lokale markt. Met herdistributie voor meer dan 30% van de totale operationele kosten, spin-off-omgevingen stellen operators in staat om interne resources te reduceren en optimalisatie van rebalancing te optimaliseren om hun bottom-lines te maximaliseren.

In een steeds meer multi-vendor staat, waar meer dan één Bike Share-operator op de lokale markt concurreren, zijn de winnaars degenen die efficiënt testen van operaties en het beheren van middelen. Het geeft hen aanzienlijke kostenbesparingen ten opzichte van hun concurrenten, bouwt een sterk ridership op door een betere herbalancering en groei.

Operators kunnen de impact zien van het beheren van resources met een spin-off-omgeving. Ze besteden niet onnodig veel geld en tijd aan het toevoegen van nieuwe bronnen. Ze krijgen echte inzichten in het management en kunnen een sterke herdistributiestrategie bouwen.

Fiets Share-operators over de hele wereld hebben nu de mogelijkheid om hun beheerprocessen in spin-off-omgevingen te testen. Ze hebben de mogelijkheid om hun schema's van dag tot dag beter te optimaliseren en te beheren.

Van de partners waarmee we hebben samengewerkt, hebben ze echt waarde gezien in het testen in een spin-off-omgeving. Ze waren in staat om hun operaties lokaal op te zetten met zeer minimale toename van interne middelen. Dat is een grote overwinning voor ons. Ons doel is om operators te helpen de kosten te verlagen door hun bestaande bronnen beter te beheren.

We kunnen nauw samenwerken met operators en optimaal gebruikmaken van de mogelijkheden van ons platform om on-demand omgevingen te spinnen. Ze zien nieuwe kansen in hun activiteiten die hen kunnen helpen om efficiënter te concurreren op de lokale markt. Ze zien vrijwel onmiddellijk resultaten, waardoor het risico van het beheren van een Bike Share-regeling wordt verkleind.

Als u wilt weten hoe ons BICO-platform in staat is om on-demand op het milieu een spin-off te geven en bruikbare inzichten in nieuwe markten te bieden, neem dan contact met ons op: tom.nutley (@) stageintelligence.co.uk.

Helsinki AI

Stage Intelligence implementeert zijn platform voor kunstmatige intelligentie in Helsinki ter ondersteuning van de groei van fietsaandeelregeling

Moventia en CityBike Finland OY gaat live met Artificial Intelligence-technologie die Helsinki's Bike Share Scheme vereenvoudigt en optimaliseert.

LONDEN, 10 juli 2018 - Stage Intelligence, de toonaangevende leverancier van managementsystemen voor Bike Share Scheme, is een partnerschap aangegaan met Moventia, een algemeen erkende aanbieder van stedelijk vervoer, en CityBike Finland OY, de Bike Share-operator voor Helsinki, om zijn BICO Artificial Intelligence (AI) -platform in Helsinki te implementeren Bike Share Scheme. Helsinki CityBike is live gegaan met het AI-managementplatform van Stage en ondersteunt 600,000-bewoners met hun nieuwe seizoen van Bike Sharing.

De BICO-oplossing verzamelt actief stadsgegevens en optimaliseert Bike Share-operaties in Helsinki. De samenwerking met Stage Intelligence stelt CityBike in staat om zijn BICO AI-platform te gebruiken om de bruikbaarheid van zijn meer dan 2,000-fietsen te vergroten en het aantal rijders te vergroten voor het nieuwe seizoen van Bike Sharing, terwijl het CityBike-schema zich blijft uitbreiden naar de stad Espoo.

Stage is gespecialiseerd in de ontwikkeling, training en implementatie van AI-technologie om het beheer en de activiteiten van Bike Share Schemes wereldwijd te optimaliseren. De BICO-oplossing van het vlaggenschip helpt meerdere Bike Share-operatoren over de hele wereld om een ​​beter geoptimaliseerd schema te leveren en tegelijkertijd de operationele kosten te verlagen.

"Helsinki bevindt zich in een van de tien best leefbare steden ter wereld met een sterke fietsinfrastructuur en verbindingen met het openbaar vervoer. We zijn verheugd om live te gaan met CityBike en zijn partners om te transformeren hoe 600,000 Helsinki-bewoners elke dag Bike Sharing ervaren. Meer dan 96% van de inwoners heeft een positieve kijk op fietsen en we zijn er trots op dat we stadsgegevens en AI gebruiken om nog meer mensen te laten fietsen door geoptimaliseerd en efficiënt Bike Share Scheme-beheer, "zegt Tom Nutley, hoofd Operations at Stage Intelligence .

BICO wordt gebruikt om Helsinki's Bike Share Scheme te optimaliseren en meer van zijn burgers te laten fietsen en openbare vervoerswijzen te gebruiken. Helsinki is een van de beste internationale steden voor fietsen met ongeveer zes reizen per dag op de fiets, volgens het 2017-rapport van Bicycle City Account van de stad Helsinki. Bij 2020 is het gericht op het verhogen van het aantal reizen per fiets van 10% naar 15%.

"Fietsen is vrij vaak de snelste en meest comfortabele manier om in Helsinki te reizen en de stad heeft er een behoorlijk sterke cultuur omheen gebouwd. De bewoners houden van fietsen en we willen meer mensen op twee wielen krijgen en gebruikmaken van de uitgebreide openbaarvervoermethoden van de stad, "zei Jordi Cabañas, GM van de Bikesharing Division bij Moventia. "We kozen voor Stage Intelligence omdat ze de stad begrijpen en sterke processen hebben die ons kunnen helpen onze ambitieuze doelen te bereiken door Bike Sharing toegankelijker en aantrekkelijker te maken voor alle inwoners van Helsinki. "

Omdat 860,000-mensen naar verwachting 2050-mensen bereiken, zijn stadsfunctionarissen en planners erop gericht om meer van de inwoners van de stad te laten fietsen. De stadsfietsen van Helsinki vormden het hart van de promotie van de fietsinspanningen van de stad.

"Openbaar vervoer is een groot deel van Helsinki, met meer dan 50% van de bevolking dat erop vertrouwt voor zijn dagelijks woon-werkverkeer en Bike Sharing speelt hierin een zeer speciale rol. Meer dan 60% van de gebruikers combineert CityBike met het openbaar vervoer en gebruikt het om zich door de stad te verplaatsen, zoals vermeld in het rapport Fietsaccount. Daarom zijn we live gegaan met Stage Intelligence om een ​​efficiëntere Bike Share Scheme te leveren en meer mensen in Helsinki te helpen fietsen en openbaar vervoer als een haalbare manier van reizen te zien, "zei Juha Pitkänen, Service Manager bij CityBike Finland Oy.

De BICO-oplossing van Stage wordt momenteel ingezet in tal van Bike Share-schema's overal ter wereld, waaronder Divvy Bikes in Chicago, MIBICI in Guadalajara en Helsinki CityBike met nog een aantal implementaties in de nabije toekomst. Het was cruciaal in het verlagen van de operationele kosten voor operators en het mogelijk maken van snelle uitrol van nieuwe functies voor zijn rijders. Stage Intelligence heeft het Divvy Bike Share Scheme ondersteund via 15 miljoen ritten in Chicago.

Over stage intelligentie

Stage Intelligence is gespecialiseerd in het ontwikkelen van oplossingen voor kunstmatige intelligentie voor de transport- en logistieke sector. De vlaggenschipoplossing, de BICO-aanbevelingsmotor, levert realtime informatie voor het beheer van Bike Share-schema's.

BICO maakt precieze en optimale besluitvorming mogelijk en is speciaal ontwikkeld om de complexiteit van het beheren van bronnen binnen een Bike Share-regeling te verwijderen. Partners kiezen voor Stage Intelligence omdat de oplossingen hun wendbaarheid en aanpassingsvermogen vergroten en ze in staat stellen verder te gaan dan traditionele handmatige processen.

Sinds de start in 2011 heeft Stage samengewerkt met toonaangevende Bike Share-operators van over de hele wereld om complexe problemen op te lossen en oplossingen te leveren die een blijvende impact hebben op hun activiteiten.

www.stageintelligence.co.uk

Over Moventia

Moventia is een groep voor openbaar vervoer sinds 1923, met een duidelijke internationale roeping. Moventis is gespecialiseerd in alle soorten mobiliteitsdiensten (regulier, stedelijk, interlokaal en speciaal) en verplaatst jaarlijks ongeveer 110 miljoen passagiers met 1.300-bussen, 41 tramlijnen, speciale diensten en 26.000-fietsen, zowel traditioneel als elektrisch met 1.700-stations. Met betrekking tot de automobielindustrie - 65 jaar dit jaar - verkoopt Movento over 27.000 nieuwe en gebruikte voertuigen van de 17-merken die het vertegenwoordigt. Moventia, met werknemers van 4.000, is gedefinieerd als een sociaal verantwoordelijke groep die zich inzet voor de samenleving, mensen, instellingen en het milieu.

www.moventia.com

Over CityBike Finland OY

CityBike Finland is een dochteronderneming van Smoove en Moventia. Het consortium is verantwoordelijk voor de productie en exploitatie van het Helsinki Bike Share-systeem. Het kreeg een tienjarig fietscontract voor de stad Helsinki, dat in december 2015 tussen HKL en het consortium Moventia-Smoove werd ondertekend. CityBike Finland heeft ook een contract van acht jaar gewonnen voor de Finse stad Espoo.

De Helsinki Bike Sharing-service biedt een kant-en-klare oplossing om de inwoners van Helsinki de meest geavanceerde openbare fietsservice ter wereld te bieden via een service met 1,500-fietsen en 150-stations.

www.citybikefinland.fi

4 Redenen waarom geplande fietsdeling herdistributie niet werkt

De grootste uitdaging in Bike Share Schema's is om elke keer een geoptimaliseerde service te bieden. Operators die kiezen voor op planning gebaseerde distributie zijn vaak beperkt in hun inspanningen om hun evenwicht te herstellen en zijn niet efficiënt in het bedienen van de vraag van de lokale rijder. Dat heeft invloed op het ridership en de rijderervaring als geheel.

Het is aan de operators om ervoor te zorgen dat ze een eenvoudig en geoptimaliseerd beheerproces hebben dat is afgestemd op de steden en de renners. Het stelt hen in staat betere diensten aan te bieden, een sterker ridership op te bouwen en de operationele kosten te verlagen. Toch kiezen veel operatoren ervoor nog steeds op schema gebaseerde herdistributie uit te voeren.

Schema-gebaseerde distributie betekent dat chauffeurs vooraf ingestelde informatie hebben of een planning van het aantal op te halen en af ​​te halen fietsen en op welke locaties. Het schema wordt gemaakt ongeacht de stad waarin het opereert of zijn specifieke behoeften. Dit kan vaak betekenen dat tegen de tijd dat de eerste taak is voltooid, het hele schema verkeerd kan zijn.

Slechte herbalancerings- en beheersprocessen kunnen er ook toe bijdragen dat de groeiende situatie van fietsen als hinderlijk wordt beschouwd voor steden en haar burgers. Singapore heeft uit de eerste hand de impact gezien van slecht beheerde hulpbronnen die een enorm effect hebben op het dagelijks leven van zijn inwoners.

Om willekeurige fietsenstallingen te bestrijden, heeft de Land Transport Authority (LTA) in Singapore een wetgeving eerder dit jaar was dit bedoeld om dit probleem aan te pakken voor meer dan 100,000-fietsen in het gebied. Sindsdien heeft het er verschillende geïntroduceerd nieuwe maatregelen inclusief beperkte vlootgrootte en Bike Share-licenties om ervoor te zorgen dat operators hun schema's beter beheren.

Het is nu belangrijker dan ooit om een ​​slim beheerproces te hebben dat het giswerk wegneemt van de herverdeling van Bike Share.

Hier zijn vier redenen waarom schema-gebaseerde herdistributie niet werkt voor moderne Bike Share-schema's:

  1. Dynamische aard van de stad

Steden zijn wereldwijd verschillend van elkaar. Ze hebben allemaal een verschillende populatie, stadstopografie, transportknooppunten en vele andere factoren die elke stad uniek maken. Een schema dat goed werkt in de ene stad kan in een andere stad compleet mislukken.

  1. Elke dag is anders

De dag zelf speelt een grote rol in Bike Share-ridership. Wanneer u het veranderende weer, grote stadsevenementen, transportstakingen en een aantal andere dingen combineert, fluctueert de vraag naar fietsaandrijfschema's waarschijnlijk elke dag.

  1. Evoluerend Rijdersgedrag

Sommige rijders kunnen elke ochtend en elke avond op de fiets stappen om tussen werk en thuis te pendelen. Dat maakt het voorspelbaar en gemakkelijk te beheren. In werkelijkheid is hun gedrag voor veel ruiters constant aan het veranderen. Toename van toeristen of een toename van het openbaar vervoer kunnen de vraag naar fietsen in verschillende gebieden beïnvloeden.

  1. Inefficiënt gebruik van personeel

Wat we elke dag zien met op schema gebaseerde distributie, is dat bestuurders van de ene locatie naar de andere gaan zonder echte inzichten. Ze gaan vaak naar een dockingstation dat naar verwachting leeg is en merken dat het vol is. Dit is een enorme verspilling van tijd, geld en middelen.

Voor moderne fietsendelingsschema's werkt een op schema gebaseerde herdistributie niet. Er zijn te veel variabelen die op planning gebaseerde herdistributie tijdrovend en inefficiënt maken. Operators hebben in plaats daarvan eenvoudiger en slimmere processen nodig die de vraag kunnen voorspellen en resources met nauwkeurigheid kunnen beheren.

Bij Stage Intelligence gebruiken we vier weken voorafgaande rijderschipgegevens om het rennergedrag en de herdistributie van mange op te sporen. We voorspellen aanvulwaarden tot 12 uur van tevoren om operators in staat te stellen snel een beslissing te nemen en snel te verplaatsen om nieuwe rijders te winnen.

Neem contact op als u wilt weten hoe we gegevens en AI gebruiken om de distributie van Bike Share te transformeren: tom.nutley (@) stageintelligence.co.uk

Toenemende Rider-tevredenheid met kunstmatige intelligentie

Big data en Artificial Intelligence (AI) bieden een waardevolle kans om door te groeien naar Bike Share-schema's die op de zes continenten zijn geïmplementeerd en ontwikkeld. Beide schema's die zich in de planningsfase bevinden en die al zijn geïmplementeerd, kunnen profiteren van het gebruik van big data en AI

Exploitanten die de groei van hun systemen willen stimuleren, hebben AI nodig om grote hoeveelheden gegevens te sorteren. Als u miljoenen verschillende criteria combineert in een groot stedelijk gebied, kan het enorme aantal mogelijkheden overweldigend zijn.

Elk element is van belang en kan van invloed zijn op de plaats waar fietsen worden neergezet en congestie optreedt. In het ergste geval leent een rijder een fiets, maar kan hij geen dock vinden en moet hij wegrijden van zijn bestemming om hem af te zetten en wanneer hij terugkeert zijn er geen fietsen meer.

Gegevens en AI zijn de sleutel om deze situatie te vermijden. Het zorgt voor tevredenheid van de rijder door de vraag in populaire gebieden te voorspellen en het aanbod te beheren. Alleen met data en AI-technologie kunnen Bike Share Schema's de bestaande processen, activiteiten en logistiek verbeteren en de groei naar hun activiteiten stimuleren.

In de toekomst moeten de gegevens toegankelijker zijn voor exploitanten. Met open data kunnen de operators van Bike Share Scheme een transportoplossing leveren die voor iedereen werkt. Data zorgt ervoor dat fietsen beschikbaar zijn waar en wanneer dit nodig is om de groei van Bike Share Scheme-implementaties over de hele wereld te ondersteunen.

Regelgeving zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (GDPR) zal nog steeds van het grootste belang zijn in het streven naar de openheid van gegevens. Steden, exploitanten en alle andere betrokkenen hebben de plicht om veilige praktijken te volgen en de noodzakelijke stappen te nemen om gebruikersinformatie te beschermen.

Data en AI staan ​​klaar om operators te helpen hun schema's aan te passen en te laten groeien, terwijl ze hun distributie verfijnen en vereenvoudigen.

Voor operators is het eenvoudig om aan de slag te gaan:

  1. Evalueer doelstellingen op lange en korte termijn en groeidoelstellingen
  2. Ontdek welke AI-gebaseerde beheerplatforms beschikbaar zijn
  3. Bekijk welke open data, gedeelde gegevens en Smart City-initiatieven zijn gelanceerd of lokaal worden ontwikkeld
  4. Werk samen met KI-experts en begin de reis naar slimmere en efficiëntere fiets Share-schema's

Lees ons volledige whitepaper voor meer informatie over hoe operators hun Bike Share-schema's kunnen uitbreiden 'Hoe kan ik een Smart City Bike Share Scheme'.

Big Data-innovatie in fietsendelingsschema's

Big data veranderen de manier waarop we steden ervaren en stellen ons in staat om gezonder, gelukkiger en productiever te leven. Naarmate steden slimmer worden, worden big data gebruikt om transport opnieuw in te schatten en hoe we van A naar B komen

Elke stad produceert elke dag en elke dag enorme hoeveelheden gegevens. Steeds meer worden deze gegevens vastgelegd en op het werk gezet om nieuwe oplossingen, processen en ervaringen te creëren die verbeteren hoe een stad functioneert en door de burgers wordt genoten.

Gegevens kunnen worden gebruikt om te verbeteren, stedenbouw, gezondheidszorg, duurzaamheid, vervoer en zowat elk aspect van een stad. Het 'slimme' in Smart Cities gaat over het nemen van deze gegevens en het snel omzetten in handige inzichten.

Volgens IBM maakt een Smart City "optimaal gebruik van alle onderling verbonden informatie die vandaag beschikbaar is om zijn activiteiten beter te begrijpen en te beheersen en het gebruik van beperkte middelen te optimaliseren". Het maakt steden betere plekken om te wonen en maakt het beste gebruik van de budgetten, ruimte, mensen en technologieën van een stad.

Door 2021 kunnen open en gedeelde gegevens elk jaar $ 2.83 miljard (10.4 miljard AED) toevoegen aan de economie van Dubai, volgens een rapport van KPMG. Dat is een blijvende en langdurige impact op de stad Dubai en het resultaat van het gebruik van gegevens in een Smart City-omgeving.

Terwijl de inzet van Smart City blijft groeien, is transport een gebied waar we nu al de directe impact van gegevens zien op hoe burgers dagelijks leven. In moderne steden zijn Bike Share-schema's ontstaan ​​als een gezond en efficiënt middel om te pendelen en door een stad te navigeren.

Deze systemen nemen het Smart City-concept en passen het toe op lokale uitdagingen en slagen erin om het aantal passagiers te vergroten en meer burgers gezond en efficiënt te vervoeren.

Het zijn deze stedelijke gegevens die centraal staan ​​in de drie pijlers van een slimmer openbaar systeem voor het delen van fietsen zoals uiteengezet in de Beleidskader voor Smart Public-Use Bike Share door het Platform voor Europese fietsdeling en systemen (PEBSS). Gegevens zijn van invloed op hoe de prioriteiten van bestuurders worden behaald en hoe steden geschikte omstandigheden bieden met duurzame technologieën en innovatie. Smart Cities ondersteunen Bike Share Schemes door rekening te houden met de elementen mens, infrastructuur en technologie.

Om gegevens voor de exploitanten van de Bike Share Scheme te laten werken, moet deze effectief worden verzameld, beheerd en geanalyseerd. Dit is waar Artificial Intelligence (AI) een cruciale rol speelt. Op AI gebaseerd platform beheert alle beschikbare gegevens om waardevolle inzichten te leveren aan operators. De illustratie hieronder benadrukt dit.

De Usability Data van Stage Intelligence onthult de noodzaak van een beter delen van het fietsbeheersysteem

Inzichten uit schema's in Londen, Parijs, New York en Chicago laten zien dat gegevens kunnen worden gebruikt om geoptimaliseerde ervaringen met rijder te bieden en Bike Share-schema's te laten groeien

LONDEN, 8 November 2017 - Stage Intelligence, de toonaangevende leverancier van managementsystemen voor Bike Share Scheme, heeft zijn 2016 Q4-gegevens vrijgegeven over de bruikbaarheid en beschikbaarheid van fiets- en dockingstations in Bike Share Schemes in Londen, Parijs, New York en Chicago. Usability staat centraal bij het bieden van een uitzonderlijke rijderervaring en het ondersteunen van de groei van Bike Share-schema's. Het zorgt ervoor dat fietsen en dockingstations beschikbaar zijn waar en wanneer ze het meest nodig zijn.

Uit de gegevens blijkt dat Chicago en Londen de groep leiden met een gemiddelde bruikbaarheid voor respectievelijk het kwartaal van 99.3% en 99.4%. Chicago is consistent geweest in het leveren van een betrouwbare Bike Share-regeling aan zijn renners. Londen wordt ook hoog gewaardeerd, maar dit kan erop duiden dat het zijn markt te veel onderhoudt, wat onnodige kosten kan veroorzaken en de groei kan beperken.

New York City is de laagste van de grote steden met een gemiddelde bruikbaarheid van 90.2% voor het kwartaal. Dit betekent dat gemiddeld 10% van de rijders op een bepaald moment geen toegang heeft tot de fietsen of dockingstations die ze willen. Parijs volgt New York City met een gemiddelde bruikbaarheid van 98.1% met bruikbaarheid tot een dieptepunt van 76.7%. De inconsistentie in de regeling betekent dat het voor rijders moeilijk kan zijn om dagelijks afhankelijk te zijn van de regeling.

"Bike Share-rijders en -steden profiteren van schema's die gemakkelijk en betrouwbaar zijn om te gebruiken", zegt Tom Nutley, hoofd operations bij Stage Intelligence. "Operators moeten ervoor zorgen dat rijders toegang hebben tot fietsen waar en wanneer ze die nodig hebben, zonder de markt te bedienen. Dit is waar het Londense plan het grootste risico kan lopen. De gegevens zijn zeer positief voor Londen, maar het kan te veel stadsmiddelen gebruiken om zijn activiteiten te beheren, vooral wanneer dat niet nodig is. "

De bruikbaarheidsmaatstaf van Stage vergelijkt alle dockingstations die op loopafstand / fietsafstand liggen in een gepubliceerde 500m-straal van elkaar, die kan worden gewijzigd door het BICO-platform. Het platform houdt rekening met de SLA's van elke stad bij het meten van de bruikbaarheid van een Bike Share-regeling. Een dockingstation is bruikbaar als er fietsen en dockingpunten beschikbaar zijn op het station zelf of bij een of meer van zijn buren. Het BICO-platform kan ook aangepaste bruikbaarheid instellen, gedefinieerd door een specifieke drempel of de SLA's van verschillende steden.

"Om Bike Share-systemen te zien als een echte oplossing voor openbaar vervoer en een slim antwoord op stedelijke mobiliteit, moeten ze zo goed of beter werken dan de bestaande openbaarvervoersdiensten", zegt Paul Stratta, directeur van Platform for European Bicycle Sharing. & Systems (PEBSS), een initiatief van de ECF. "Tegenwoordig gaan mensen naar bus- en treinstations in de verwachting dat de diensten er zijn en dat het op tijd werkt. Het zou hetzelfde moeten zijn met Bike Share-schema's. Door gegevens te verzamelen en te analyseren, kunnen de operators van Bike Share en hun stadsklanten een goed beeld krijgen van de activiteiten en begrijpen waar het delen van fietsen kan verbeteren en hoe het precies moet worden gedaan. "

De wijkaanpak gaat verder dan de gebruikelijke cluster- en geografische gegevensverzamelingsmethode die een suboptimale benadering kan zijn - vooral in grotere schema's. Het kan identificeren of Bike Share-schema's goed worden beheerd en of het over of onder onderhoud van de steden en zijn renners gaat. Het BICO-platform is dynamisch voor elke stad en houdt rekening met de gebruikerspatronen en prioriteiten van elke stad, evenals met de SLA's waarmee ze werken om de bruikbaarheid van Bike Share-schema's te meten en waardevolle gegevens voor exploitanten te bieden.

"Ons BICO-platform stelt ons in staat om een ​​duik te nemen in individuele fietsendelingsschema's in verschillende steden en buurten over de hele wereld en manieren te vinden om de bruikbaarheid binnen hen te verbeteren", aldus Toni Kendall-Troughton, CEO van Stage Intelligence. "We waren vooral onder de indruk van Chicago's Bike Share-regeling, die goed presteerde zonder de buurten of de markt te bedienen. Het was consistent gedurende het kwartaal met hoge bruikbaarheidscijfers en overmatig uitgevoerd tijdens drukke zomerweekenden om aan de stijgende vraag te voldoen. "

Over stage intelligentie

Stage Intelligence is gespecialiseerd in het ontwikkelen van Artificial Intelligence-oplossingen voor de transport- en logistieke industrie. De vlaggenschipoplossing, de BICO-aanbevelingenmotor, levert real-time intelligentie voor het beheer van bikeshare-schema's. BICO maakt een nauwkeurige en optimale besluitvorming mogelijk en is speciaal ontwikkeld om de complexiteit van het beheer van middelen binnen een bikeshare-regeling te verwijderen. Klanten kiezen voor Stage Intelligence omdat onze oplossingen hun flexibiliteit, aanpasbaarheid vergroten en hen in staat stellen om verder te gaan dan traditionele handmatige processen. We werken samen met klanten om complexe problemen op te lossen en oplossingen te leveren die een blijvende impact hebben op hun activiteiten.

www.stageintelligence.co.uk

Hoe een Smart City Bike Share Scheme groeien

Smart Cities bieden een hele ecosysteem van waardevolle en relevante gegevens die Bike Share Scheme operators kunnen gebruiken. Smart City-gegevens kunnen worden gebruikt om trends te identificeren en handige inzichten te verschaffen die de groei van Bike Share Schemes kunnen stimuleren.

Deze vier vragen over gegevens bevatten belangrijke informatie die Bike Share Scheme-operators kunnen gebruiken om hun aanpak te hervormen:

  • Wie zijn ze?
  • Wat gebeurt er in de stad?
  • Waar gaan ze heen?
  • Wat zeggen ze?

Bike Share Scheme operators moeten niet alleen weten wie hun renners zijn maar ook het potentieel van de markt. Stadscensus en -records verzamelen gegevens over populatie en demografie, evenals menselijk gedrag dat gebruikt kan worden om de toekomst van dergelijke regelingen voor exploitanten te voorspellen. Trends in de demografie kunnen identificeerders zijn voor gebieden van groei op specifieke markten.

Steden bieden ook de mogelijkheid om een ​​reeks real-time data van verkeer naar weer en belangrijke gebeurtenissen te volgen. Het begrijpen hoe gebieden op verschillende tijden van de dag, door verschillende soorten mensen worden gebruikt, en als reactie op verschillende gebeurtenissen door middel van real-time data, zeer voordelig kunnen zijn voor exploitanten. Een dynamisch programma is de eerste stap in het leveren van mobiliteitsopties die voor iedereen werken.

Hoe mensen in stedelijke steden verhuizen, is even belangrijk als het identificeren van wie ze zijn. Gelukkig hebben steden ook een manier om deze gegevens vast te leggen. Mobiele telefoons, parkeersensoren, congestiezones geven allemaal gegevens over hoe en wanneer mensen rond de stad bewegen. Transport voor Londen (TFL), een instantie verantwoordelijk voor het stadsvervoerssysteem, kan passagiersbewegingen door de oesterkaart volgen. Voor Bike Share Scheme operators, kunnen deze gegevens hen voorzien van middelen die beter afgestemd zijn op de behoeften van de renner.

In een meer verbonden en sociale wereld is het ook veel makkelijker om uit te zoeken wat mensen denken. Als voorbeeld kan sentimentanalyse worden gebruikt om houdingen en meningen op sociale media te volgen. Operators kunnen deze gegevens gebruiken om te zien hoe mensen reageren, wat ze ook leuk vinden en ook niet vinden om eventuele verbetermogelijkheden te identificeren. Ridership is de sleutel tot succes voor Bike Share Schemes en inzichten op deze gegevens kunnen een grote rol spelen in het waarborgen van de tevredenheid van rijders.

De uitdaging voor exploitanten is hoe deze gegevens worden verzameld en beheerd. Smart Artificial Intelligence (AI) -systemen maken gebruik van publieke gegevensfeeds en versleutelen gebruikersinformatie om de beveiliging van de gegevens te waarborgen.

Voor fietsaandelen en andere vervoersnetwerken is het van essentieel belang dat ze voldoen aan bestaande en binnenkort geimplementeerde voorschriften inzake gegevensverzameling, privacy en gebruik, zoals de Algemene Gegevensbeschermingsverordening (GDPR). De EU GDPR vervangt de Gegevensbeschermingsrichtlijn 95 / 46 / EC en is ontworpen om de privacy privacy wetten in heel Europa te harmoniseren, om de burgers te beschermen en te versterken en de organisatie te herzien hoe organisaties de privacy van gegevens integreren.

Om meer te weten te komen over welke gegevens beschikbaar zijn in Smart Cities, lees dan ons volledige witboek op 'Hoe kan ik een Smart City Bike Share Scheme'.

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