Tog i rute med Big Data

Big data og M2M-teknologien kan få offentlige transport over på langt mere effektive, økonomiske og ikke minst mer kundevennlige skinner.

Jette Gry, Orange Business ServicesDette er ett gjesteinnlegg av Jette Gry, nordisk marketingdirektør, Orange Business Services

Tenk deg et offentlig transportsystem som lærte seg hvilke ruter som er mest populære basert på passasjerenes bevegelsesmønstre. Eller en offentlig transporttjeneste som tilpasset rutene til hvordan og hvor passasjerene ønsker å reise på et gitt tidspunkt. Scenarier som dette kan bli virkelighet i takt med at big data og M2M-teknologien tas i bruk i den offentlige transportsektoren.

Utgangspunktet er de enorme mengder data som offentlige transportsystemer genererer hver dag. Busser spores med GPS, dørsensorer teller passasjerer og digitale billetter som våre egne reisekort setter navn på passasjerene. I tillegg kommer data fra for eksempel billettautomater, inn- og utstemplingsautomater, systemer til monitorering av kjøretøy, samt ikke minst asset management- og planleggingssystemer og mobile applikasjoner.

Erfaringer fra andre land

Dataene finnes utfordringen for transportselskapene er å hente meningsfull kunnskap ut av de massive informasjonsmengdene som ligger gjemt i inkompatible systemer og formater.

Flere utenlandske firmaer har gått inn på dette feltet. Et av dem er Urban Insights, som for tiden hjelper San Diegos kommunale transportselskap med å analysere data for å få innsikt i om ruter og kjøreplaner matcher passasjerenes faktiske behov. Oppgaven krever at store mengder data samles inn og settes sammen for å kartlegge de turene folk tar fordi transportsystemet kun registrerer de trinnene på en rute hver for seg, men ikke forbinder dem til den komplette reisen for en passasjer.

Et annet eksempel er det Boston-baserte transportselskapet Bridj som er i gang med å utvikle et fleksibelt transportsystem med sine Wi-Fi-støttede shuttlebusser. Bussenes ruter tilpasser seg dynamisk i forhold til big data-analyser av passasjerenes behov. I dette prosjektet er de tradisjonelle busstoppene fleksible, og passasjerene bruker en smartphone-app til for å finne det nærmeste stedet å stå på når han skal starte en tur. Bridj måler rutehastigheter, popularitet og forventet etterspørsel for å kjøre passasjerene mer effektivt rundt i byen.

Motvirker stopp

M2M og big data benyttes også til å forbedre togreiser. Cubic Transportation System, som eier Urban Insights ovenfor, tilbyr et system som registrerer hvor og når passasjerene stempler inn og hvor de skal. Ved å kombinere disse dataene med data fra ruteplanleggingssystemet og lokaliseringssystemet kan Cubic tidlig se hvilke tog som vil bli overfylte, og sette inn tiltak mot dette.

Et annet firma, Urban Engines, har designet et system som henter data, primært fra pendlerkort, og bruker algoritmer for at kartlegge pendleradferd og transportflyt. På bakgrunn av dette kan Urban Engines forutse forsinkelser, ventetid og trafikkflyt i hele nettverket.

Sosiale medier

En annen verdifull datakilde for offentlige transportselskaper er sosiale medier. Et treårig universitetsprosjekt i Australia arbeider med å samle inn og samkjøre live data fra offentlige transportselskaper, værinformasjon, historiske data, sosiale data og personlige brukerinformasjon som f. eks. aktiviteter på passasjerenes to-do-lister via en smartphone-app for å forbedre reisetiden. Hvis en passasjer for eksempel både skal gjøre et innkjøp og ta toget, vil appen automatisk gi beskjed hvis toget er forsinket og fortelle om det er nok tid til å gå i butikken før toget kommer, så passasjeren kan utnytte ventetiden best mulig.

I teorien kan adgangen til sosiale data gjøre det mulig å skape reisesystemer som automatisk tilrettelegger spesifikke turer til destinasjoner som et stort antall passasjerer forbereder å reise til samtidig som f. eks. en festival eller et idrettsarrangement. Dermed kan man sikre at det er tilstrekkelig transportkapasitet på det gitt tidspunkt og legge om trafikk for å unngå forsinkelser.

Legg igjen en kommentar