Forwarded from TR.ru — Транспорт в России
#статья
💳📲 Применение смарт-технологий в билетном деле задумывалось как синергия удобства пользования для пассажиров, удобства учёта и снижения затрат на техпроцессы у перевозчиков и большей подконтрольности процессов с точки зрения ответственных государственных и муниципальных органов. Всего лишь 20 лет назад сложно было предположить, как применение таких систем сможет изменить качество планирования в отрасли в самом широком понимании этого слова.
Сегодня же, в зависимости от глубины проникновения «электроники», данные валидаций и регистраций позволяют «увидеть» различные уровни востребованности транспортной системы. Например, колебания охвата потоков возможны от 100 % в авиации, на дальних железнодорожных перевозках и в метрополитенах, до различных промежуточных значений, зависящих от позиции государственных органов в части верификации льготников и качества линейного контроля, и до полного нуля там, где до сих пор возят исключительно за «нал». А наличие ретроспективных данных, которых уже накоплено достаточно много, позволяет с высокой точностью калибровать транспортные модели и прогнозировать как долгосрочные тенденции, так и сезонные колебания транспортного спроса.
Продолжение авторского материала Владимира Валдина читайте на TR.ru 🔔
💳📲 Применение смарт-технологий в билетном деле задумывалось как синергия удобства пользования для пассажиров, удобства учёта и снижения затрат на техпроцессы у перевозчиков и большей подконтрольности процессов с точки зрения ответственных государственных и муниципальных органов. Всего лишь 20 лет назад сложно было предположить, как применение таких систем сможет изменить качество планирования в отрасли в самом широком понимании этого слова.
Сегодня же, в зависимости от глубины проникновения «электроники», данные валидаций и регистраций позволяют «увидеть» различные уровни востребованности транспортной системы. Например, колебания охвата потоков возможны от 100 % в авиации, на дальних железнодорожных перевозках и в метрополитенах, до различных промежуточных значений, зависящих от позиции государственных органов в части верификации льготников и качества линейного контроля, и до полного нуля там, где до сих пор возят исключительно за «нал». А наличие ретроспективных данных, которых уже накоплено достаточно много, позволяет с высокой точностью калибровать транспортные модели и прогнозировать как долгосрочные тенденции, так и сезонные колебания транспортного спроса.
Продолжение авторского материала Владимира Валдина читайте на TR.ru 🔔