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Confían en nosotros2018-02-15T11:44:04+00:00

Testimonios de Clientes

Los usuarios de bicicletas compartidas conocen muy bien este problema : llegar a su destino y encontrar la estación llena, sin poder deshacerse de la bici. El preciado tiempo ganado frente a otros modos de transporte se desperdicia en busca de un sitio y en la caminata forzada que sigue.

Frente a este problema, y su contraparte igualmente molesta de las estaciones vacías, los equipos de mantenimiento de Cykleo se desplazan por la ciudad de Rennes en sus camiones con el fin de mover las bicicletas y restablecer el equilibrio de la red.

« La disponibilidad a cada estación y a todo momento de bicicletas y de emplazamientos libres es una obligación contractual que tenemos con la ciudad de Rennes. La satisfacción del usuario final esta en juego. »
Nicolas Brillard, Cykleo

En esta perspectiva, el software de Data2b esta siendo probado por Cykleo. Los equipos de mantenimiento tienen acceso a hojas de ruta informáticas que optimizan los trayectos por realizarse. “Podemos predecir la demanda del servicio en las próximas horas analizando el histórico de los préstamos y cruzándolo con factores externos de influencia como por ejemplo las condiciones meteorológicas, el calendario civil o los eventos que tienen lugar en la ciudad” explica Ksenia Samus, jefe de proyecto Data2B. “Nos basamos en estas predicciones para realizar preconizaciones de acciones que realizar”. La eficiencia del software mejora a medida que se generan nuevos datos : es el principio del aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial.

Además de los desafíos matemáticos e informáticos que implican tal proyecto, la llave del éxito se encuentra en la capacidad para transcribir la realidad del terreno y las problemáticas de los operadores en un software. Para esto, los equipos “Data Science” y “Geomatica” de DataB han trabajado en colaboración constante con los equipos de mantenimiento de Cykleo. Los algoritmos implementados permiten optimizar los recursos (disminución del consumo de gasolina y del tiempo pasado en los camiones) y dedicar más tiempo a tareas con mayor valor agregado.

En conclusión, este proyecto demuestra el interés de la valorización de los datos  para un funcionamiento optimo de las organizaciones en general, y de las ciudades especialmente.

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