Alstom Mastria steuert Die Menschenströme in den Transportmitteln

Diese multimodale Überwachungs- und Mobilitätslösung, nutzt Künstliche Intelligenz, Big Data und maschinelles Lernen ermöglichen es Ihnen, einen besseren Einblick in die Verteilung und den Fluss von Passagieren in Zügen und Bahnhöfen zu bieten.

Alstom hat eine neue Version von Mastria veröffentlicht, eine multimodale Überwachungs- und Mobilitätslösung, die mithilfe künstlicher Intelligenz Betreibern und Verkehrsbehörden Werkzeuge für das Fahrgastflussmanagement an die Hand gibt.

Ermöglicht es den Bedienern, sich anzupassen, einfach und in Echtzeit, sein Angebot an die verschiedenen Anforderungen an Social Distancing und öffentliche Versammlungen, die aufgrund der COVID-19-Pandemie entstanden sind.

Dank Big Data und Machine Learning, Mastria bietet mehr Einblick in die Verteilung und den Fluss der Fahrgäste in Zügen und Bahnhöfen, sowie prädiktive Funktionalitäten. Mit dieser Lösung können Sie die Passagierdichte und den Betrieb in Echtzeit antizipieren und steuern, Anpassung der Zugfrequenz, die Kapazität und die erforderliche Anzahl von Zügen, sowie Fahrgastströme zu Bahnhöfen, unter anderem.

Erleichtert die Abstimmung des Zugangebots mit der Nachfrage, Optimierung der Betriebsbedingungen, inkl. Kosten, und ist besonders nützlich für das Management schwankender Nachfragespitzen, wie in den Stunden des größten Wohlstands, besondere Mobilitätsereignisse oder -einschränkungen, wie im Fall von COVID-19.

Die neue Implementierung von Mastria fügt Informationen über die Fahrgastnachfrage nach Zugsensoren hinzu, Fahrkartenautomaten, Verkehrssignaltechnik, Managementsysteme, Überwachungskameras und Mobilfunknetze, um ein Echtzeitbild der Passagierströme zu liefern.

Von diesem Punkt an, verarbeitet Informationen und übermittelt sie an Betreiber, um bestimmte Belegungsniveaus sicherzustellen und zu antizipieren, in Prozent der maximalen Kapazität, jederzeit. Sie können vorschlagen, die Frequenz der Züge zu erhöhen, den Personenstrom auf bestimmte Stationen umverteilen, Anpassungen an anderen Verkehrssystemen, Beschränken Sie den Zugang zu Bahnhöfen oder verwalten Sie sogar die Passagierverteilung auf dem Bahnsteig, um sie mit Autos mit mehr Platz in einem Zug in Einklang zu bringen.

“Vorhersagen verhindert. Die Fähigkeit dieses Tools, Millionen von Daten in Echtzeit zu analysieren, macht es zu einem unverzichtbaren Verbündeten für Betreiber zu jeder Zeit, vor allem aber im aktuellen Kontext. Experten sind sich einig, dass der öffentliche Verkehr, und insbesondere die Eisenbahn, wird weiterhin das Rückgrat der urbanen Mobilität sein. Künstliche Intelligenz wird unser bester Reisebegleiter in dieser neuen Ära der Mobilität sein”, Kommentare Stephane Feray-Beaumont, Vice President of Innovation and Smart Mobility bei Alstom Digital Mobility.

Panamas Erfahrung

Alstom implementierte Mastria Ende letzten Jahres in der Metro von Panama. Ziel war es, die Passagierströme zu analysieren und eine Möglichkeit zu bieten, die Sättigung zu vermeiden, die zu unvorhersehbaren Zeiten und nur in bestimmten Stationen auftrat..

In nur drei Monaten, und dank Deep-Learning-Techniken (künstliche neuronale Netze, die selbstlernende Algorithmen ermöglichen), lokalisierte Sättigung kann bis zu 30 Minuten bevor es sichtbar beobachtet werden kann, Ermöglichung von Korrekturmaßnahmen, die Wartezeiten an Bahnhöfen verkürzen.

Derzeit, als Reaktion auf die Covid-19-Situation, Die gleiche Technologie wird verwendet, um die betrieblichen Maßnahmen, die die Last des Zuges halten, an die 40% seiner maximalen Kapazität, wie von den Gesundheitsbehörden des Landes empfohlen.

Verwenden verschiedener Datenquellen, wie Benutzerreiseinformationen und Gewicht von Autos, neue Funktionen wurden entwickelt: Echtzeitüberwachung der Fahrgastdichte und -ströme in Bahnhöfen und Zügen, mit neuen Predictive Alerts, Simulation des Öffnens und Schließens des Zugangs zu Stationen, und Analyse der Personenverteilung entlang der Züge.

Mastria Technologie

Mastria basiert auf vier Standardfunktionen: multimodale Überwachung, Verkehrsmanagement, Betriebskoordination und Predictive Analytics. Diese sind hochgradig konfigurierbar und können entsprechend den Bedürfnissen der Betreiber und der globalen Mobilitätsnetzwerkumgebung kombiniert werden..

Diese Technologie erfasst Daten von externen Informations- und Steuerungssystemen über sichere Netzwerkverbindungen. Es ist flexibel und skalierbar, und passt sich an unterschiedliche Verkehrsnetze jeder Größe an. Außerdem, kann um neue Linien oder zusätzliche Transportmittel erweitert werden.

Zahlreiche Pilotimplementierungen der künstlichen Intelligenztechnologie von Mastria wurden bereits in Paris durchgeführt, Florenz, Saragossa und Panama.

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