Mūsų transporto optimizavimo pasiūlymas

• Dirbtinio intelekto įrankiai autobusų spūsčių optimizavimui

• Duomenų ežero galimybės

• Keleivių skaičiavimo jutikliai kartu su:

  • Mobilumo analize

  • Autobusų transporto priemonių / stotelių užimtumo prognozavimo modeliais

  • Keleivių laukimo laiko / grįžtančių lankytojų analizė

• Mišrūs modeliai - siekiant nustatyti veiksnius, labiausiai nulemsiančius rezultatą (pvz., keleivių skaičių)

• Kiti tiksliniai modeliai‍

Išsprendžiamos problemos

Surenkama per daug duomenų, kurie lieka nepanaudoti → įmonės turi daugybę duomenų šaltinių su skirtingomis struktūromis, kuriuos būtų daug lengviau valdyti duomenų ežere

Informacijos trūkumas → daugelis transporto įmonių nežino tikslių duomenų apie spūstis, judumą ar kitų, su keleiviais susijusių, duomenų

Efektyvumo stoka (vėluojantys autobusai, perpildyti autobusai ir t. t.) → optimizuodamos tvarkaraščius įmonės gali išvengti spūsčių ir vėlavimų, todėl geriau išnaudoja savo išteklius. Nauji judumo duomenys ir kiti statistiniai duomenys taip pat gali padėti įžvelgti naudingus dėsningumus, dėl kurių galima vykdyti optimalesnį planavimą

Seni duomenų rinkimo metodai (arba jų iš viso nėra) → kai kurios įmonės vis dar naudoja rankinį duomenų rinkimą, kurį būtų galima lengvai automatizuoti naudojant jutiklių duomenis arba integruojant turimus duomenų šaltinius‍

Kaip tai veikia?

• Klientas pateikia turimus duomenų šaltinius ir jų aprašymus (kurie bus naudojami modeliuose ir (arba) įrankiuose), nurodo tikslias jutiklių išdėstymo vietas, leidimus, užtikrina energijos gavimo galimybes (jei pasirinkti jutikliai).

• Esant poreikiui, klientas suteikia daugiau duomenų rinkinių

• Pateikia papildomas modelių taisykles (pavyzdžiui, „spūsčių optimizavimo modelis negali trukdyti autobusų vairuotojų pertraukoms“ ir pan.)

• Suteikia įgaliojimus, pasirašyti susitarimus dėl BDAR ir kt.

Rezultatai

Sukuriame sistemą su norimu sprendimu (spūsčių optimizavimas, duomenų analizė/statistika, duomenų ežeras, mišinių modeliai), kurioje yra:

• Žiniatinklio programa

• Įdiegti jutikliai (jei taikoma)

• API prieigos taškai kartu su visais naudojamais „Python“ scenarijais

• Techninė ir naudotojo dokumentacija

Tai suteikia klientui galimybę:

• Rinkti papildomus duomenis

• Agreguoti duomenų šaltinius

• Analizuoti duomenis (judrumas, spūstys, laukimo laikas / grįžtantys lankytojai)

• Automatizuoti rankinį duomenų rinkimą

• Sumažinti žmogiškąsias klaidas ir reikalingus išteklius

Projekto eiga

Mūsų paslaugas galima įgyvendinti greitai ir lengvai, be tyrimo neaiškumų.

1.     Nemokamos konsultacijos ir rekomendacijos → Per 2 savaites nuo pirmojo kontakto

2.     Procesų analizė ir veiksmų planas → Per 2 savaites nuo sutarties pasirašymo

3.     Modelio apmokymas ir integravimas → Per 4 savaites nuo tos dienos, kai klientas pateikia duomenis

4.     Naujos funkcijos, perkvalifikavimas → Po atskirų susitarimų / sąskaitų faktūrų išrašymo

Bendra trukmė nuo maždaug 3 mėnesių (perkrovos priemonės, mišrūs modeliai) iki 6-12 mėnesių (jutikliais pagrįsti sprendimai).