OW Suite™

Karar Sorusu

Yolcunun tam yolculuğu görünmezken planlama ve optimizasyon nasıl güvenilir olabilir?

Karar Desteği

OW, LSTM ve Graph Neural Network ile desteklenen AI tabanlı yolculuk zincirleme kullanarak tam yolculukları yeniden oluşturur; akıllı kart ve araç hareket verilerinden inme noktalarını çıkarır. Bu, gerçek bir Köken–Varış matrisi üretir ve tüm sonraki kararların analitik omurgasını oluşturur.

Veri Kaynakları

Karar Sinyalleri

Dağıtım

Karar Sorusu

Ağ kararlılığını bozmadan frekans talep değişkenliğine nasıl uyarlanmalıdır?

Karar Desteği

Bilimsel temelli frekans optimizasyon modelleri, günün saatine göre optimal sefer aralıklarını hesaplar; yolcu bekleme süresi, yük dağılımı ve operasyonel uygulanabilirliği dengeler. Sonuç: Azaltılmış bekleme süreleri, daha akıcı pik operasyonları ve statik, sezgisel tarifelerin ortadan kaldırılması.

Veri Kaynakları

Karar Sinyalleri

Dağıtım

Karar Sorusu

Hizmet kalitesi korunurken araçlar rotalara nasıl tahsis edilmeli ki boş kilometre minimize edilsin?

Karar Desteği

Kısıt Programlama tabanlı tahsis modelleri, frekans planlarıyla uyumlu optimize edilmiş araç blokları üretir; ölü kilometre ve gereksiz filo kullanımını azaltır. Ölçülen Etki: Tipik %10–30 maliyet azalması, daha düşük yakıt tüketimi ve geliştirilmiş varlık kullanımı.

Veri Kaynakları

Karar Sinyalleri

Dağıtım

Karar Sorusu

Sürücü ve araç görevleri nasıl adil, yasal ve operasyonel risk olmadan atanabilir?

Karar Desteği

İş kanunları, dinlenme gereksinimleri, sertifikalar ve operasyonel kısıtları dikkate alan otomatik görev ataması — manuel hataları ve gizli uyumluluk risklerini ortadan kaldırır. Sonuç: Adil tarifeler, yasal kesinlik ve operasyonel sağlamlık.

Veri Kaynakları

Karar Sinyalleri

Dağıtım

Karar Sorusu

Hangi yolcu davranış kalıpları sistem düzeyinde verimsizlikleri ortaya çıkarır?

Karar Desteği

RiderSense, davranışsal talep sinyallerini ve yığılma kalıplarını çıkarır; yolcu deneyimini ölçülebilir karar değişkenlerine dönüştürür. Değer: İnsanların gerçekten nasıl hareket ettiğine göre hizmet tasarımı — sadece araçların nasıl çalıştığına değil.

Veri Kaynakları

Karar Sinyalleri

Dağıtım

Karar Sorusu

Hangi maliyetler yapısaldır ve hangileri kararlardan kaynaklanır?

Karar Desteği

Maliyet davranış modelleri sabit ve değişken bileşenleri ayırır; kararların gerçekten finansal sonuçları nasıl etkilediğini ortaya çıkarır. Sonuç: Bütçe tartışmaları toplamlardan karar etkisine geçer.

Veri Kaynakları

Karar Sinyalleri

Dağıtım

Karar Sorusu

Hizmet boşlukları nerede ve rotalar gelecek talebi karşılamak için nasıl evrilmeli?

Karar Desteği

OD tabanlı ağ analitikleri yetersiz hizmet verilen koridorları belirler ve uzun vadeli mobilite hedefleriyle uyumlu optimize edilmiş rota alternatifleri üretir.

Veri Kaynakları

Karar Sinyalleri

Dağıtım

Karar Sorusu

Rota örtüşmesi nerede verimsizlik veya iç rekabet yaratır?

Karar Desteği

Graf teorisi analizi yinelenmeyi, besleyici ilişkileri ve ağ fazlalığını ölçer; rasyonel ağ tasarımını destekler.

Veri Kaynakları

Karar Sinyalleri

Dağıtım

Karar Sorusu

Ağdan kim yararlanıyor — ve kim sistematik olarak dışlanıyor?

Karar Desteği

Erişilebilirlik puanlama ve kapsama analizi, eşitliği ölçülebilir, optimize edilebilir bir karar değişkenine dönüştürür.

Veri Kaynakları

Karar Sinyalleri

Dağıtım

Karar Sorusu

Optimize edilmiş planlar nasıl güvenilir şekilde dağıtılabilir ve iletilir?

Karar Desteği

Birleşik GTFS ve GTFS-RT işleme, operasyonel sistemler ve yolcu bilgi platformları arasında tutarlılık sağlar.

Veri Kaynakları

Karar Sinyalleri

Dağıtım

Karar Sorusu

Birden fazla modülden gelen içgörüler nasıl tutarlı kararlara birleşir?

Karar Desteği

OW platformundaki çıktıları birleşik karar senaryolarına, ödünleşim analizlerine ve önerilen eylemlere entegre eden bir sentez katmanı. OW, pano sunmaz. OW, karar mantığı sunar.

Veri Kaynakları

Karar Sinyalleri

Dağıtım