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Come il Machine Learning migliora la gestione dei contratti tra autorità e operatori nel trasporto pubblico

L’intelligenza artificiale per il trasporto pubblico entra nelle dinamiche di contratto. Le agenzie di trasporto pubblico gestiscono tipicamente uno o più contratti con diversi operatori. Questi contratti definiscono la struttura di compensazione degli operatori in base agli scostamenti tra il servizio pianificato e quello effettivo.

Ciò include situazioni quali servizi pianificati con un numero di corse superiore a quello concordato, servizi effettivi con corse cancellate o servizi eseguiti a un livello qualitativo inferiore a quello specificato nel contratto.

Ecco che entra in gioco l’intelligenza artificiale per il trasporto pubblico.

Il cuore di questo processo di gestione del contratto è la “Justification Code Review“, in cui il personale dell’azienda analizza manualmente le discrepanze tra le corse pianificate e quelle effettive, determinate dai dati del sistema AVM/AVL in tempo reale sui tempi di passaggio dei veicoli alle fermate.

Le corse sono tipicamente classificate come OperateMancata-Deducibile o Mancata-Non Deducibile. Solo le corse con un codice di giustificazione Mancata-Deducibile influiscono sul compenso dell’operatore e vengono dedotti dal pagamento dell’Autorità. Per questo abbiamo realizzato una risorsa di intelligenza artificiale nella gestione del trasporto pubblico.

Il modulo Contract and Performance Management della MAIOR Suite ha come obiettivo aiutare a monitorare e migliorare la qualità del servizio offerto ai passeggeri, supportando il processo decisionale nella gestione dei contratti di servizio con gli operatori e facilitando il controllo delle performance con report e cruscotti intuitivi.

machine learning gestione trasporto pubblico

Sebbene questo processo sia fondamentale per determinare la compensazione degli operatori, è anche particolarmente oneroso e comporta l’analisi manuale di migliaia di viaggi. Riconoscendo l’importanza di semplificare questo compito, MAIOR ha sviluppato un algoritmo di Machine Learning.

Questo algoritmo aiuta gli utenti finali ad associare con precisione le giustificazioni per i viaggi non rilevati, siano essi operati, non operati deducibili o non operati non-deducibili.

L’algoritmo raggiunge un’accuratezza di classificazione fino all’85%, riducendo in modo significativo il carico di lavoro del personale dell’operatore.

Questo non solo risolve la ripetitività del compito, ma serve anche come elemento fondamentale per il calcolo accurato del compenso dell’operatore.

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