victor ciriza, lab manager – xerox research centre europe
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Journée technique ATEC ITS France
Le stationnement intelligent Quelles politiques pour quels services ?
Cette journée technique est soutenue par
07/04/2015
Victor Ciriza – Lab Manager – Xerox Research Centre Europe
Le stationnement intelligent : Quelles politiques pour quels services ?
Xerox et le Stationnement?
2009 2014
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Le stationnement intelligent : Quelles politiques pour quels services ?
Los Angeles ExpressPark™ - Aperçu
Renouvèlement du parque
horodateurs, parcmetres
pour supporter le paiement
CB
Information en temps réel
de de la disponibilité des
places de parking
Réduction de la congestion
Modulation de la demande
par prix
Objectives Solution
148 horodateurs multiplace et
5,000 parcmètres;
Paiement par pièces, CB,
mobile
Déploiement de 7,000
capteurs d’occupation places
sur le sol
Applications mobiles.
Système Xerox MERGE™ de
gestion unifié
Résultats
Changements de prix et
horaires mensuels en
fonction de la demande
Augmentation de recettes
avec un taux d’occupation
optimisé et réduction de la
fraude
Acceptation vérifié par
enquête sur le terrain
$18MUSDOT + City funded project
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Le stationnement intelligent : Quelles politiques pour quels services ?
Quelques Chiffres
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Los Angeles
Revenue Annuel
$66M
Places
37,380
3.3 - 12 minutes pour trouver une
place [UCLA]
30% Traffic recherche
stationnement
[UCLA]
25%
Occupation -PMR [UCLA}
LA Express Park
Revenue Annuel
$13.1M
Places
6,300
7 zones couvrant 17km²
Politique prix $0.5 - $6
Changements: +50% / -50%
2.5%
Revenue Additionnel
LA
Dynamique
Stationnements par jour 75,000
Prix moyen place
$1.95/heure Avant projet
Prix moyen place
$1.74/heure Après projet
Le stationnement intelligent : Quelles politiques pour quels services ?
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Gestion de la demande du stationnement sur voirie
Eduardo Cardenas
Victor Ciriza
Stephane Clinchant
Damien Cramet
Chris Dance
James Glasnapp
Arturo Mondragon
Philippe Rerole
Frank Torres
Luis Ulloa
Onno Zoeter
Le stationnement intelligent : Quelles politiques pour quels services ?
Contribution de la recherche: Algorithme de prix
Approche 1 Time-of-day: Révision des prix et horaires
mensuel
Approche 2 Prix Adaptatif: Changements en temps réel
In operation
Pilot done
Taux d’occupation cible ~85%
1. Quand le prix s’approche du prix du marché on garantie l’usage optimale
de la ressource
2. Le temps de recherche par place est réduit
3. Le revenue additionnel peut financer l’amelioration de l’infrastructure
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Le stationnement intelligent : Quelles politiques pour quels services ?
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L’importance de la donnée d’occupation
Oriente les
politiques de
stationnement
, prix, heures,
et temps
…aide a
mesurer
l’efficacité des
décisions
Renseigne et
dirige le
control du
stationnement
Aide a
trouver
une place
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Le stationnement intelligent : Quelles politiques pour quels services ?
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Tim
e -
day
TANSWeekends
Hour of the Day
Visualisation de l’Occupation
Le stationnement intelligent : Quelles politiques pour quels services ?
Changement de prix
$4/heure to $5/heure
Forte occupation: Rouge
Disponibilité: Jaune & Vert
Une évolution optimale
• Temps pour trouver une place
• Temps de parcours
• Access aux commerces
• Approche guide par la donnée
• Moins d’embouteillages
• Meilleur qualité de vie
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Effets d’un changement de prix
Le stationnement intelligent : Quelles politiques pour quels services ?
Premier changements de prix Juin 2012
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Changements (% Places)
• Réduction prix: 60%
• Augmentation prix: 27%
• Augmentation revenue: 2%
La donnée guide le changements
Tous les changements sont faciles a
expliquer et supportes par des données
Donner toujours des options
Les endroits avec un prix élevé ont
toujours une rue moins cher a
proximité
Le stationnement intelligent : Quelles politiques pour quels services ?
Four situations:Just-right Not scarce: always enough parking and essentially freeCongestedUnder-utilized, yet non-negligible charge
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Le stationnement intelligent : Quelles politiques pour quels services ?
Mobility Analytics Platform (MAP) - Launch
2010 – Customer Input
• Xerox Public Transport Fare Collection customers
• Customers hold enormous amounts (tenths of millions per month) of transactional data with individual customers behaviours
• Customers are unable to go beyond basic reporting to study the data
2010 - 2013 – Research & Product Co-Development
• Goal: developing an analytics framework for transportation
• Components: visualization, analysis and simulation modules
• Targets in priority: Public transportation, parking and tolling
• Customers co-developing with Xerox: Nancy (FR), Adelaide (AU)
2013 to Now – Launch & Extension
• Xerox ATLAS Data Mining for Public Transportation Analytics is launched
• Adelaide Public Transit Network becomes the first customer (2014)
• Xerox MultiPark Data Mining for Parking piloting with VINCI PARK (France)
• Research focuses on features like trip planning and simulation
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