Gamla data minskade restiderna
Trafikflödet i franska Nancy, beräknat efter påstigningar. Utmaningen var att sprida belastningen.
Det var för mycket trängsel och restiderna var för långa i kollektivtrafiken i den franska staden Nancy.
Steg ett när man ska reda ut sådant är att kartlägga resenärernas resemönster, men data saknades, ansåg stadens planerare. Kollektivtrafiken hade data om när resenärerna steg på, för då kollades biljetterna med kortläsare. Men det fanns inga data om när resenärerna steg av. Även här anlitades Xerox för att hjälpa till.
Xerox-forskarna påpekade att det, som så ofta, fanns tillräckligt med data. De flesta människor åker nämligen till arbetet på morgonen och på kvällen åker de hem. Alltså kan man anta att de som stiger på bussar och spårvägar på morgonen åker till de stadsdelar där en massa människor stiger på bussar och spårvägar nio timmar senare.
På liknande sätt kan man räkna ut var resenärerna stiger av på hemvägen för att handla eller ta en öl efter jobbet. Analysen av påstigningarna ledde till en bild av trafikmönster i tid och rum.
Med ledning av det kunde man hjälpa resenärerna att hitta kortaste vägen genom att ändra tidtabellerna och taxorna. Det behövdes inga nya spårvägar. Man kom långt genom att tillhandahålla resvägar som gör att resenärerna inte väljer att först åka från hemmet in till stadskärnan och sedan från stadskärnan ut till arbetsplatsen.
Innehållsförteckning
Smarta städer är en allmän term för användning av avancerad databehandling i kombination med sensorer för att göra livet i storstäder enklare, billigare och säkrare.
