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Caso de Uso
Indústria, inovação e infra-estruturas
Cidades e comunidades sustentáveis
Os serviços de mobilidade partilhada surgiram recentemente como um novo modelo de negócio de transportes, possibilitado pela digitalização. Estes serviços oferecem veículos partilhados a pedido que podem ser reservados e utilizados pelos cidadãos através de aplicações móveis. Os serviços de partilha de automóveis, partilha de ciclomotores, partilha de bicicletas e partilha de e-scooters destacam-se como uma alternativa à utilização de automóveis particulares, muitas vezes mais limpos, uma vez que a maioria das frotas implantadas são eléctricas. Apesar do seu notável crescimento, estes serviços ainda lutam para alcançar a rentabilidade, dificultando a sua sustentabilidade financeira. Assim, os operadores precisam de melhorar a eficiência das suas estratégias de implantação e gestão de frotas.
Para superar este desafio, é necessária uma compreensão mais abrangente dos padrões de adopção e utilização de serviços de mobilidade partilhada. Os operadores precisam de saber mais sobre os níveis de procura esperados e as características dos utilizadores. Para responder a esta necessidade, Nommon está a desenvolver uma ferramenta baseada em modelos alimentados por IA capazes de prever padrões de procura que apoiam os operadores no planeamento e gestão de serviços de mobilidade partilhada.
A ferramenta aproveita a grande quantidade de dados recolhidos pelos operadores de mobilidade partilhada, que controlam continuamente a posição e utilização dos seus veículos, adquirindo assim uma descrição precisa da procura real dos serviços. Estes conjuntos de dados podem ser combinados com outras fontes de dados que são capazes de descrever o contexto em que esta procura é capturada. Isto é fundamental para desenvolver modelos de previsão aplicáveis para além da actual área de operação, de modo que as previsões da procura possam ser produzidas para apoiar decisões estratégicas (por exemplo, implementação numa nova cidade). Em particular, a utilização generalizada de dispositivos móveis levou à disponibilidade de novas fontes de dados que registam a actividade e os padrões de mobilidade da população (por exemplo, dados de redes móveis, dados de cartões inteligentes de transportes públicos). É possível extrair indicadores de procura de viagens de grão fino destas fontes, tais como matrizes de origem-destino a escalas temporais e espaciais altamente desagregadas. A solução aplicada explora todos estes conjuntos de dados através de um conjunto de algoritmos de aprendizagem de máquinas de previsão da procura. Estes modelos produzem estimativas da procura capturada para um determinado período de tempo a um nível de par origem-destino, com uma resolução espaço-temporal configurável.
Para além dos modelos, estão incluídos dois módulos para produzir indicadores adaptados e apoiar os processos de tomada de decisão dos operadores. Em primeiro lugar, um módulo de planeamento estratégico informa sobre como grandes modificações no serviço (por exemplo, alteração no tamanho da frota, expansão ou redução da área de serviço, implementação numa nova cidade) alterariam os KPIs do serviço, tais como viagens por taxas de veículos ou receitas de serviço. Em segundo lugar, um módulo de gestão de operações indica quais as áreas que requerem determinadas acções para assegurar a disponibilidade da oferta nas próximas horas, dependendo da procura esperada pelos modelos, facilitando a optimização dos procedimentos de carregamento e manutenção. Os KPIs podem ser visualizados num painel de instrumentos que permite aos operadores e autoridades testar diferentes cenários e analisar o impacto das suas decisões. Espera-se também que os indicadores possam ser fornecidos através de um API, a fim de facilitar a integração desta solução com outras ferramentas existentes actualmente utilizadas pelos operadores de mobilidade partilhada.
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