作为我们工作的一部分来帮助骑自行车和自行车行业的世界聪明,连接和共享移动我们正在与有远见和领导人在这个新的流动奠定基调。我们将邀请一些人分享他们的想法和见解,ECF.com在未来几个月。

汤姆新泽西州是业务发展总监阶段的情报公司利用人工智能技术来解决一些在运输和物流最复杂的挑战。他们申请自行车分享系统可以帮助发现新的方法来降低成本,创造新的效率和提供优化的工作环境。

自行车共享方案越来越多的欧洲城市的一部分。它已经成为人们的常用方法从a到B成本效率,健康和环境友好型的方式。

从骑手的角度来看,自行车共享计划看起来简单。你给一个信用卡或借记卡来解开你骑自行车无论你需要去。在你旅途的终点,你码头自行车和你的一天进行。无缝体验的自行车共享计划运营商需要大量的努力和越来越依赖数据驱动的见解。

每个车手都想获得自行车,每当他们想要在欧洲和在城市,可以是一个挑战。运营商需要看它们是如何最大化他们的潜力数据为了有效地分配周期,给乘客最好的体验。他们如何管理这些数据并将其转化为可操作的见解中发挥着关键作用在塑造骑手经验和客流量的整体增长的自行车共享计划。

与人工智能优化骑手的经验

计划如何管理取决于数据收集、存储和分析对运营商。通常,unstandardised和“脏”数据可以使运营商很压倒性的组织和理解相关关键英特尔自己的自行车共享计划。幸运的是,我们正处于一个阶段技术足够先进,不仅收集、存储和显示数据,还分析和预测问题和挑战。

人工智能(AI)和机器学习的发展帮助分类和组织大量的信息转化为清洁和标准化的数据,在使用实时情报预测需求和优化操作的性能。干净的数据确保所有的信息是准确的和相关的,而标准化格式提出了一个简化的方式。与可管理的数据,运营商获得真正的洞察他们的用户,资源和市场。

在一些最大的和最有竞争力的市场,我们看到大量投资在自行车和停靠站等物理资源后端管理系统只是不够准备要有效地管理这个,尤其是大规模。自行车共享计划用户仍然面临的反复出现的问题没有访问自行车时需要在这些市场。

与可操作的数据和人工智能技术,公司可以看到近到根本问题和分析趋势预测的需求。这两个元素共同努力,帮助运营商获得洞察高峰时期,流行的地区和未使用的资源。这允许运营商发现效率再分配而不是纯粹关注供应过度拥挤的市场。

与优化分配,运营商看到了大量的时间和金钱利益,因为他们不是不必要的购买和维护大量的自行车,停靠点和其他资源的供应增加。重新分配工作和它背后的数据成为关键在提高客流量和增长的自行车共享计划。

驾驶自行车共享增长在欧洲

我们看到的数据和人工智能在自行车共享计划加速欧洲城市的发展,但面临的挑战是如何利用有效和解释这些大量的数据。我们需要更好的解决方案收集、组织和呈现压倒性数量的数据转化成有用的见解可以使自行车共享计划受益运营商、用户和更广泛的城市发展。

例如饲料通用规范(GBFS),采用北美例如协会(2015年NABSA)是利用实时公开数据的一个例子在一个标准化的格式。GBFS使地图和交通为基础的应用程序轻松地将情报纳入系统。这将是高兴见到GBFS整个欧洲的增长因为它给新数据访问和一个平台来构建人工智能和成长的自行车共享计划。

收集大量的数据,需要关注以确保它的读数是准确的。当错误发生时,这个过程需要检测并纠正错误使数据相关和‘干净’。运营商能够依赖的可操作的见解干净数据标准化的格式来优化他们的自行车共享计划和改善骑手的经历。

解决方案的重要组成部分,是人工智能。作为人类在他们的处理能力是有限的,我们需要技术利用的庞大的数据。人工智能可以帮助收集和整理这些信息数据,可以利用在操作在自行车共享计划。通过分析和预测移动用户的需求,AI可以完全支持现代智能城市项目整个欧洲和世界各地。

作为数据仍然是整个欧洲自行车共享计划的基础,它是如何管理和利用成为关键。运营商需要自行车共享方案把准确的和干净的数据和可靠的人工智能技术来收集,分析和预测用户行为。与AI,运营商获得真实的见解,帮助提高骑手经验和驱动采用欧洲自行车共享计划。