Amélioration de la rotation des vélos pour les stations actives et de la satisfaction des clients grâce à des prévisions en temps réel et à une gestion optimisée des stocks. Optimisation du London Cycle Hire Scheme, l’un des plus grands systèmes publics de location de vélos au monde, comprenant 12 000 vélos et 800 stations d’accueil qui couvrent plus de 100 kilomètres carrés et représentent plus de 10 millions de trajets annuels.
Partage de vélos
Optimisation du programme de location de vélos à Londres pour Serco
Améliorez la rotation des actifs et la satisfaction du client grâce à des prévisions en temps réel et à un inventaire optimisé des stations.
- Techniques d’apprentissage automatique
- Distribution et entretien optimaux des vélos
- Surveillance en temps réel
Témoignages client
La solution est intuitive et facile à utiliser. Nous pouvons prendre de meilleures décisions rapidement, même sous pression. Elle permet même aux débutants d’être opérationnels immédiatement. »
Claudio Lisi
Responsable du Centre de Contrôle, Serco
Le London Cycle Hire Scheme a connu un mois de location record en novembre, avec de très bons chiffres de distribution entre les stations pleines et les stations vides. »
Sam Jones
Chef des opérations Serco
Prévisions à court terme
Techniques de Machine Learning
Le système utilise des techniques de Machine Learning pour prévoir avec précision les départs et les arrivées dans chaque station, dans des créneaux de 10 minutes pour les 24 heures suivantes. Cela se fait en combinant des données historiques avec des variables externes, telles que les prévisions météorologiques et les conditions de circulation.
Optimisation et reconfiguration
Configuration optimale
À partir des prévisions, le système définit en temps réel la configuration optimale (vélos par station) qui permettra de réduire au maximum le risque de voir des stations vides ou pleines et la nécessité de déplacements de fourgons. Il produit également un calendrier d’entretien optimal pour chaque technicien pour la collecte ou la réparation sur site.
Le guide complet en PDF de l’optimisation de la gestion des effectifs (en anglais)
Adaptation en temps réel
Suivi des situations en temps réel
Tout au long de la journée, le système suit en temps réel la situation de chaque station (ramassages, dépôts, stock actuel) ainsi que les conditions météorologiques et de circulation, alertant les planificateurs des problèmes potentiels et proposant des mesures correctives optimisées. L’interface utilisateur est claire et intuitive, ce qui permet aux planificateurs de se concentrer sur les questions les plus pertinentes et de prendre rapidement des décisions fondées sur des données, tout en suivant les performances globales des KPI (Indicateurs clés de performance). Il offre également un environnement collaboratif où plusieurs planificateurs peuvent travailler en parallèle.
