Herausforderung / Ziel
Als die Metro de Panamá 2019 eine neue Linie eröffnete, sah sie sich mit hohen und schwankenden Fahrgastzahlen konfrontiert, was zu Überlastung, langen Wartezeiten und Sicherheitsproblemen führte. Später musste aufgrund des Auftretens der Covid-19-Pandemie eine neue und wichtige Einschränkung berücksichtigt werden: Die Passagierzahlen in den Zügen mussten auf 40 % ihrer maximalen Kapazität angepasst werden, wie von den Gesundheitsbehörden des Landes empfohlen.
Lösung
Der Betreiber verwendete die "Mastria"-Lösung, um dynamische Passagierflussmodelle zu erstellen. In Echtzeit könnten sie 30 Minuten im Voraus den genauen Punkt der zukünftigen Sättigung kennen und die Zugfrequenzen und -kapazitäten an die erwartete Situation anpassen.
Die Lösung basiert auf den folgenden innovativen Funktionen:
1) Nutzung vorhandener Datenquellen (Ticketing, Gewichtssensoren, Videoanalyse) ohne zusätzliche Hardware zur Überwachung und Modellierung des Passagierflusses.
2) Einsatz von prädiktiven Techniken des maschinellen Lernens in Echtzeit, um die Sättigung der Passagiere und das Scheitern des Einsteigens mit hoher Genauigkeit vorherzusehen.
3) Verwenden Sie einen Echtzeit-Entscheidungshilfe-Ansatz für die dynamische Fahrplangestaltung (Anpassung der Zugbewegungen an Verkehrsschwankungen).
4) Passen Sie die Lösung und die Modelle während der COVID-Krise an, um die Auslastung (soziale Distanz) zu überwachen und vorausschauende Warnungen in Echtzeit auszulösen.
5) Simulieren Sie den Service und das Verkehrsaufkommen (und die Anzahl der geöffneten Türen an jedem Bahnhof) auf der Grundlage der neuesten Fahrgastdaten während der COVID-Krise, so dass die Auslastung unter 40% bleibt.
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