Résoudre les défis de la distribution dans les systèmes de partage de vélo

Une distribution efficace, dans certains des meilleurs schémas de partage de vélo, nécessite des quantités immenses de données à l'échelle de la ville pour être capturées, traitées et utilisées. De plus en plus, les programmes à travers le monde utilisent les données de la ville pour non seulement optimiser sa redistribution, mais aussi afficher une visibilité complète à ses utilisateurs quant à l'emplacement des vélos sur sa carte système.

C'est ainsi que Bike Share Schemes utilise ces données qui génèrent de la valeur pour les opérateurs, les cavaliers et les villes. Bike Share Scheme les opérateurs connaissent souvent les statistiques et les modèles de cavalier, mais le défi consiste à utiliser ces données pour accélérer la croissance dans un schéma.

Suivre la croissance et stimuler la croissance sont souvent deux choses très différentes. Au cœur de la nouvelle croissance, il y a une expérience de cavalier. Bike Share Schemes est confronté à un défi d'offrir une expérience de cavalier cohérente dans une ville tout en assurant que l'utilisation d'un schéma de partage de vélo est facile, pratique et agréable pour le cavalier. Un plan de partage de vélo positif et constant commence et se termine par deux questions:

  1. "Puis-je avoir un vélo où je veux un?"
  2. "Puis-je quitter mon vélo à la fin de mon voyage?"

Si un Bike Share Scheme peut garantir ces deux choses, il est probable qu'un cavalier aura une expérience de conduite positive. Lorsqu'un cavalier peut emprunter un vélo et l'amarrer, il est plus susceptible d'utiliser le schéma à nouveau et de faire partie de sa routine.

C'est bon pour le Bike Share Scheme car il aidera à augmenter l'achalandage général et de nouvelles personnes vivront la ville en utilisant des vélos partagés. Un système de partage de vélo avec un effectif actif et croissant est en mesure d'investir et d'étendre ses projets.

Les données disponibles dans une ville peuvent être utilisées pour s'assurer que les cavaliers peuvent accéder à des vélos et des quais où et quand ils le souhaitent. Différents jours de la semaine, la météo, les événements, les saisons, les conditions locales et les scénarios, et toute une gamme de critères peuvent façonner comment un régime de partage de vélo est utilisé.

Lors d'une journée pluvieuse rare à Los Angeles, les gens ne peuvent pas circuler du tout. A Amsterdam, il ne peut y avoir qu'une légère variance dans les modèles d'utilisation. Parallèlement, différents événements peuvent être connectés comme une journée ensoleillée dans une ville, accompagnée d'une grève des chauffeurs de train et d'un événement sportif majeur se déroulant dans une zone de la ville. Tous ces facteurs peuvent influencer la façon dont un régime fonctionne et où plus ou moins de vélos sont nécessaires.

L'intelligence artificielle (AI) peut être un excellent outil pour simplifier les opérations de Bike Share Scheme tout en utilisant la puissance des données pour générer la prise de décision. AI peut traiter une variété de données à la fois historiquement et en temps réel pour fournir des informations utiles aux opérateurs Bike Share Scheme. Les opérateurs obtiennent une visibilité sur l'ensemble des critères de mise en forme d'un paysage urbain et bénéficient d'informations utiles pour optimiser la distribution de vélo en fonction des conditions changeantes.

AI accélère la façon dont les opérateurs prennent les décisions tout en supprimant la distribution de vélo. La technologie AI peut prédire les heures de pointe jusqu'à 12 par an, permettant aux opérateurs de gérer l'offre et de répondre aux exigences dans ces domaines. Cela conduit finalement à des vélos et des quais étant disponibles et les cavaliers obtiennent une meilleure expérience de vélo.

Pour en savoir plus sur les données sur les rôles et l'IA sur un schéma de partage de vélo, lisez notre livre blanc sur «Comment faire pousser un plan de partage de vélo Smart City»