Busflottenmanagement-Software: 95% Genauigkeit bei der Echtzeitverfolgung von Busflotten

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Datenanalyse

Datenmanagement (DMS)

IoT

Web

Innowise hat ein interaktives Dashboard für eine Busflottenmanagement-Software entwickelt, das die Überwachung des Busflottenbetriebs verbessert und die Genauigkeit von Busfahrplänen, Fahrgastzahlen und Servicezuverlässigkeit erhöht.

Der Kunde

Branche

Logistik

Region

Kunde seit

2022

Unser Kunde ist ein bekanntes Busunternehmen, das vor allem in Schweden eine bedeutende Rolle im öffentlichen Nahverkehr spielt. Das Unternehmen ist für sein breites Spektrum an Verkehrsdienstleistungen bekannt, darunter öffentlicher Nahverkehr, Schülerverkehr, kommerzielle Linien und Abrufdienste.

Detaillierte Informationen über den Kunden können aufgrund der Bestimmungen des NDA nicht veröffentlicht werden.

Herausforderung

Verbesserung der Gesamtfunktionalität und Benutzerfreundlichkeit der Busflottenmanagement-Software

Die frühere Software des Kunden für das Flottenmanagement, die hauptsächlich auf die Verwaltung von Busflotten ausgerichtet war, wies erhebliche Einschränkungen auf. Die Herausforderungen waren mehrdimensional und hatten ihren Ursprung in einem Dashboard, das die wichtigsten Betriebskennzahlen und die Ressourcenzuweisung nicht genau verfolgen und melden konnte. Diese Unzulänglichkeiten wurden in mehreren Bereichen immer deutlicher:

Ungenaue Verfolgung von Busbewegungen und Ressourcenzuweisung: Die Software zur Verwaltung der Busflotte des Kunden hatte Probleme mit der korrekten Überwachung der Busrouten, was zu Diskrepanzen bei den Ankunfts- und Abfahrtszeiten führte. Dieses Problem wurde dadurch verschärft, dass die Gründe für die Annullierung oder Verspätung von Fahrten nicht ermittelt werden konnten und die Auslastung der Fahrer nicht richtig erfasst wurde.
Fehlerhafte Fahrgastzählung: Ein kritischer Mangel war die Unzulänglichkeit des Systems bei der Erfassung der Anzahl der ein- und aussteigenden Fahrgäste. Dies führte zu unzuverlässigen Daten und beeinträchtigte die Fähigkeit des Kunden, Entscheidungen hinsichtlich der Routenplanung zu treffen.
Fehler bei der Datenauswertung: Das bestehende Dashboard, das für die Interpretation riesiger Datenmengen konzipiert war, wies zahlreiche Berechnungsfehler auf, die zu einer verzerrten Darstellung der betrieblichen Effizienz und der Dienstleistungsqualität führten.
Statistische Unstimmigkeiten: Die statistische Berichterstattung wies deutliche Unstimmigkeiten auf, was die Durchführung von Trendanalysen für die Ressourcenzuweisung behinderte.
Herausforderungen für die Benutzererfahrung: Die Benutzeroberfläche des bestehenden Dashboards war nicht intuitiv und machte es den Mitarbeitern schwer, zu navigieren und Informationen zu extrahieren.

Angesichts dieser vielschichtigen Herausforderungen bat der Kunde uns um eine Überarbeitung seines Dashboard-Systems. Ziel war es, eine Lösung zu entwickeln, die nicht nur diese spezifischen Probleme behebt, sondern auch die Gesamtfunktionalität und Benutzerfreundlichkeit der Busflottenmanagement-Software verbessert.

Lösung

GPS-Tracking-Software für Busflotten mit Echtzeit-Datenverfolgung, interaktiven Dashboards und vorausschauenden Analysen

Wir haben ein verbessertes Dashboard-System für die GPS-Tracking-Software der Busflotte entwickelt, das sich auf eine präzise Echtzeit-Datenverfolgung und benutzerfreundliche Funktionen konzentriert. Auf der Grundlage integrierter IoT- und Datenanalysetechnologien erfüllte die Lösung effektiv den Bedarf des Kunden an präziser Überwachung von Busbewegungen, Fahrgastzahlen und Fahrplantreue

Entwicklung eines interaktiven Dashboards

Unser Team entwickelte ein interaktives Dashboard, das die Daten von IoT-Sensoren nutzt, die in eine Azure-SQL-Datenbank integriert wurden. Diese Kombination wurde aufgrund ihrer Echtzeit-Datenverarbeitungsfunktionen und ihrer Fähigkeit, große Datensätze ohne Leistungseinbußen zu verarbeiten, ausgewählt. Das Dashboard lieferte Live-Updates zu Busstandorten, Ankunftszeiten und Fahrgastzahlen. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

Geologische Verfolgung: Echtzeitverfolgung jedes Busses, die einen detaillierten Überblick über die Flotte bietet.
Zeitabhängige Warnungen: Automatische Warnmeldungen bei Verspätungen oder Abweichungen vom Zeitplan, um die operative Reaktionsfähigkeit zu verbessern.

Verbesserung der Datengenauigkeit

In unserem Bestreben, die Datengenauigkeit zu maximieren, haben wir fortschrittliche Algorithmen und Analysen in die GPS-Tracking-Software für die Busflotte integriert. Wir nutzten Python und seine Bibliotheken, Pandas und NumPy, um komplexe Datensätze zu bearbeiten und zu verarbeiten. Im Folgenden erhalten Sie einen detaillierten Einblick in die spezifischen Funktionen und ihre Auswirkungen auf den Logistikbetrieb:

Vorausschauende Analyse

Routenoptimierung: Unsere Modelle analysieren historische und Echtzeit-Verkehrsdaten, um die effizientesten Routen vorzuschlagen und so Verspätungen und Kraftstoffkosten zu reduzieren.
Verspätungsprognose: Durch die Untersuchung von Mustern im Verkehrsfluss, von Wetterbedingungen und historischen Verspätungen sagt das System potenzielle Störungen für eine proaktive Planung voraus.
Analyse der Passagierströme:Prognoseinstrumente bewerten die Entwicklung des Fahrgastaufkommens und helfen bei der Optimierung von Busfahrplänen und -frequenzen.

Datenrekonstruktion und erweiterte Verfolgung

Füllen von Datenlücken: Die Busflottenmanagement-Software identifiziert und ergänzt fehlende oder inkonsistente Datenpunkte.
Überwachung des Fahrzeugzustands: Echtzeitverfolgung von Fahrzeugzustandsindikatoren wie Kraftstoffstand und Wartungsbedarf zur vorbeugenden Instandhaltung und Reduzierung von Ausfallzeiten.
Verfolgung operativer KPIs: Wichtige Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs), wie z. B. Pünktlichkeit und Erledigungsquote, werden kontinuierlich auf Verbesserungen hin überprüft.

Benutzerrollen und Interaktivität

Unser verbessertes Dashboard-System für die Busflottenmanagement-Software wurde mit spezifischen Benutzerrollen entwickelt, um den unterschiedlichen Interaktionsniveaus und betrieblichen Anforderungen gerecht zu werden:

Rolle des Betrachters

Visualisierung von Daten in Echtzeit: Die Betrachter haben Zugang zu einer dynamischen Karte, die in Echtzeit die Standorte der Busse, den Verlauf der Route und die voraussichtlichen Ankunftszeiten anzeigt.
Anpassbares Analyse-Dashboard: Durch die Untersuchung von Mustern im Verkehrsfluss, von Wetterbedingungen und historischen Verspätungen sagt das System potenzielle Störungen für eine proaktive Planung voraus.
Prädiktive Analytik: Die Betrachter können auf Prognosemodelle zugreifen, die potenzielle Verspätungen vorhersagen und so präventive Routenanpassungen und Planungen ermöglichen.
Einblicke teilen: Das Dashboard ermöglicht den einfachen Austausch von Ergebnissen und Berichten mit Kollegen und fördert so die gemeinsame Entscheidungsfindung.

Rolle des Administrators

Umfassende Systemkontrolle: Administratoren haben die übergreifende Kontrolle über die Einstellungen des Dashboards und können so sicherstellen, dass das System mit den organisatorischen Anforderungen übereinstimmt.
Verwaltung des Benutzerzugangs: Diese Funktion ermöglicht die Verwaltung von Benutzerrechten und gewährleistet einen abgestuften und sicheren Zugang der Mitarbeiter.
Datenverwaltung und Berichterstattung: Die Administratoren können die Datenerfassung, -analyse und -berichterstattung überwachen.
Systemanpassung: Sie können die Oberfläche und die Funktionen des Dashboards anpassen, um es an veränderte Bedingungen anzupassen oder neue Datenquellen zu integrieren.

Technologien & Tools

Back-end

Python, Flask, Pandas

Datenbanken

Azure SQL

Plattformen

Microsoft Azure, Power BI

Betriebssysteme

Windows-Server, Linux

Web-Server

Apache, Nginx

Integrationen

Azure IoT Hub

Serverüberwachung

Prometheus, Grafana

Prozess

Unser Projekt zur Entwicklung des Bus-Dashboard-Systems für eine Busflottenmanagement-Software durchlief eine Reihe sorgfältig geplanter Phasen, um sicherzustellen, dass jeder Aspekt der Lösung auf die Bedürfnisse des Kunden abgestimmt war:

Erste Phase - Verstehen der Anforderungen: Unser Team begann mit einem tiefen Einblick in die bestehende Transportflottenmanagement-Software des Kunden. Wir konzentrierten uns auf die Identifizierung der wichtigsten Herausforderungen und verbesserungswürdigen Bereiche und legten so den Grundstein für eine maßgeschneiderte Lösung.
Systementwurf: Im nächsten Schritt wurde die Architektur des Systems entworfen. Hier lag unser Schwerpunkt auf der Datenverarbeitung und der reibungslosen Integration mit IoT-Sensoren.
Agile Entwicklung: Nach einem klaren Entwurf begannen wir mit einer Software-Entwicklungsphase, in der wir die agilen Prinzipien nutzten. Durch den Einsatz von Python und verwandten Bibliotheken konzentrierte sich unser Team auf die Verbesserung des Backends der Prozesse. Wir analysierten große Datensätze und integrierten sie mit Azure SQL und IoT Hub.
Testen: Die aktualisierte Software für das Busflottenmanagement wurde nach der Entwicklung rigoros getestet. Wir prüften die Datengenauigkeit des Backends und die Zuverlässigkeit des Systems, insbesondere bei der Integration mit IoT-Geräten.
Einsatz und Schulung: Nach erfolgreichen Tests wurde das System in Betrieb genommen. Wir leiteten das Team des Kunden an, wobei wir uns darauf konzentrierten, wie das System zu verwalten und die Daten zu interpretieren sind.
Laufende Unterstützung: Auch nach der Einführung unterstützte unser Team den Kunden weiter, insbesondere bei der Sicherstellung der Datengenauigkeit und der Systemfunktionalität.

Team

Project Manager

Full-Stack Entwickler

Datenanalyst

BI-Entwickler

QA Engineer

Ergebnisse

95% Genauigkeit bei der Busflottenverfolgung und 2x schnellere Datenanalyse

Die Implementierung unseres Dashboard-Systems für die Busflottenmanagement-Software verbesserte in erster Linie die Datengenauigkeit, was zu einer nahezu perfekten Genauigkeit der Ankunfts- und Abfahrtszeiten der Busse führte. Diese Verbesserung war entscheidend für die Rationalisierung des Planungsprozesses und die Verkürzung der Wartezeiten für die Fahrgäste. Betriebsbedingte Verspätungen konnten um etwa 30% reduziert werden, da die vorausschauende Analyse ein effizienteres Routenmanagement ermöglichte. Die Datenanalysetools des Dashboards ermöglichten es dem Team des Kunden, betriebliche Engpässe schneller zu erkennen, was zu einer Beschleunigung der Entscheidungsprozesse im Zusammenhang mit dem Flottenmanagement führte. Dies zeigte sich insbesondere im Bereich der Ressourcenzuweisung. Die neu gestaltete, benutzerfreundliche Oberfläche der Busflottenmanagement-Software reduzierte den durchschnittlichen Zeitaufwand für Mitarbeiterschulungen und erleichterte neuen und bestehenden Mitarbeitern die Anpassung an das System. Diese Verbesserung trug auch zu einem reibungsloseren Arbeitsablauf innerhalb des Teams bei.

Insgesamt trugen diese Verbesserungen im Busflottenmanagementsystem zu einem effizienteren, pünktlicheren und zuverlässigeren Service bei, was dem Ziel des Kunden entsprach, die betriebliche Leistung und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Projektdauer

Oktober 2023 - Dezember 2023

schnellere Datenanalyse

95%

Genauigkeit bei der Erfassung der Ankunfts- und Abfahrtszeiten

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