Les systèmes de partage de vélo commencent à réaliser le potentiel d'AI

À mesure que Bike Share Schemes du monde entier devient plus populaire, la gestion des ressources telles que les vélos et les stations d'accueil définit le succès et la croissance de ces programmes.

Pour que Bike Share Schemes soit vraiment une solution aux problèmes de dernier kilomètre, les cavaliers ont besoin de vélos et de stations d'accueil pour être disponibles quand et où ils en ont besoin. Il appartient aux opérateurs de s'assurer que cela se produit à chaque fois.

Mais de nombreux opérateurs ne parviennent pas à fournir ce niveau de service de base car ils n'ont pas les données utilisables et les opérations pour gérer efficacement les systèmes.

Pendant longtemps, la solution aux problèmes d'achalandage dans Bike Share Schemes a été de fournir au marché plus de vélos. En réalité, cela fait peu pour accroître l'efficacité et ajoute souvent au problème.

Maintenant, les opérateurs de Bike Share Scheme voient la valeur des données et de l'IA dans la prévision de la demande et la gestion de l'offre. Mobike, une des start-up en Chine, commence à utiliser AI pour gérer comment ses Bike Share Schemes sont exécutés.

Le "Cube magique" de Mobike, utilise les données et l'IA pour prévoir l'offre et la demande pour ses locations de vélo. Dans une concurrence féroce pour la part de marché, Mobike voit la valeur de l'utilisation de l'IA pour simplifier la planification et les opérations de son schéma.

Mobike a également publié son livre blanc décrivant ce que Bike Share Schemes peut faire avec des données à l'échelle de la ville. Le rapport contribue largement à mettre en évidence le potentiel pour les opérateurs de collecter et d'utiliser des données.

L'importance des données et de l'IA est claire. Pour les opérateurs, la clé consiste non seulement à collecter les données mais aussi à un processus qui fonctionne avec ses systèmes et ressources pour stimuler la croissance et accroître l'achalandage.

À l'avenir, nous allons voir plus d'opérateurs se tourner vers les données et l'IA, d'autant plus que les villes ont le potentiel de collecter et de stocker de nombreuses quantités de données précieuses. Avec des données utilisables, les opérateurs économisent de l'argent, les villes ne sont pas encombrées de vélos et les citoyens peuvent compter sur un système de partage de vélo qui leur permet d'utiliser dans leur vie quotidienne.

Chez Stage Intelligence, nous utilisons des algorithmes d'Intelligence Artificielle (IA) et auto-organisés pour résoudre des problèmes complexes dans les Bike Share Schemes dès le début. Notre solution BICO est facilement intégrée aux plates-formes existantes pour simplifier la logistique et accroître l'achalandage.

Pour en savoir plus sur la manière dont Stage Intelligence peut générer de la croissance au sein de votre programme Bike Share, veuillez contacter: tom.nutley@stageintelligence.co.uk