Posts in category Uncategorized

When science meets practice

Samen met wetenschappers organiseren het Smart Public Transport Lab van de TU Delft en Railforum jaarlijks een ‘When Science Meets Practice’. Hier wisselen studenten, wetenschappers en professionals uit de sector hun kennis en ervaringen uit. Hiermee willen we elkaar inspireren met nieuwe inzichten, betere oplossingen voor de praktijk vinden of nieuwe onderzoeksvragen benoemen. 

April 2021: Zo kiest men in Europa vaker de trein

2020: Digitale ongelijkheid in slimme mobiliteit

2019: Fiets en ov, hoe faciliteren we deze sterk groeiende combi?

2018: Internationaal railvervoer

2017: Knooppunten

2016: Mobility as a Service (MaaS)

2015: Robuustheid

Smart PT Lab @ European Transport Conference in Dublin

The Smart Public Transport Lab will be present at the European Transport Conference that will take place from 9th-11th October in Dublin, Ireland. Smart PT Lab members and partners will present the following studies:

• Impact assessment of new North/South metro line in Amsterdam
• AV meets PT: the future of automated vehicles in public transport
• Determinants of public transport use toward intermodal hubs, including emerging modes
• Equity-related impacts of coarser and high frequent public transport networks
• Bicycle and transit: a powerful combination
• Operations of E-buses: a challenging trade-off in finding optimal charging locations
• Controlling high-frequency bus services by implementing headway-based holding strategies

With, amongst others, Fatemeh Torabi Kachousangi, Roy van Kuijk, Reanne Boersma, Ties Brands, Malvika Dixit and Niels van Oort.
You may find the sessions by browsing the conference program at ETC program

Let us know if you are interested in more information in any of these studies. Looking forward to meet you at ETC2019!

No data, no glory

Ons verslag en de OV highlights van het TRB congres 2014 lees je hier: TRB verslag OV Magazine

Hoe Big Data leidt tot beter en goedkoper openbaar vervoer

Verschenen op verkeersnet.nl, 19-11-2013

De presentatie over de kansen van Big Data in OV van het Grote Big Data congres vind je HIER

Verplicht in- en uitchecken, ook voor abonnementshouders, kan niet rekenen op de populariteitsprijs van de reiziger. Dat is jammer, met alle begrip overigens voor de soms kafkaiaanse toestanden waarin een goedwillende reiziger in verzeild kan raken als hij een keertje het in- of uitchecken vergeet. Toch wil ik het wel van de daken schreeuwen: in- en uitchecken dient primair het reizigersbelang. Actuele feitelijke informatie over collectief reisgedrag helpt OV toe te snijden op de behoefte van haar klanten. Het OV kan nog zoveel beter.

Zo, dat is eruit. Nu het goede nieuws. We kunnen al heel veel met Big Data in OV-land, ook al is het in- en uitcheck-ritueel nog niet 100% sluitend. Voor de OV-onderzoeker zijn het gouden tijden, want naast de chipkaart hebben we nóg een bron met actuele gegevens over de ‘performance’ van het OV. Opgezet om de reiziger te informeren, wordt real time veel data verzameld opdat de reisinformatiepanelen de juiste informatie tonen (GOVI in jargon). In die data ligt het verbeterpotentieel van het OV verborgen. Want wie het verleden begrijpt kan een mooiere toekomst vormgeven. En dat het OV beter kan, lijkt voor velen niet eens een vraag. Kostendekkingsgraden zijn laag en hoewel de kwaliteit op internationale schaal bovengemiddeld is, zien bestaande en potentiële reizigers dat anders. Big Data faciliteert concrete verbeteringen.

Zo laten we in Nederland miljoenen Euro’s liggen door te vaak stilstaan en te lage betrouwbaarheid van het OV. Big Data-analyses laten dat zien. We zien dus meer kansen en dankzij die Big Data kunnen we ook steeds beter maatregelen optimaliseren voor wat betreft performance, reizigersstromen en dus exploitatie en reizigertevredenheid. Dat laatste gaat zelfs verder dan alleen het OV. In Utrecht wordt bijvoorbeeld het verkeersmodel al gevoed door GOVI data, zodat ook daar Big Data de weg wijst naar goede business cases om projecten te prioriteren en de beslissers te overtuigen ermee aan de slag te gaan.

Drie keer omdenken
Parallel moeten we stappen maken in ons denken. Omdenken noem ik dat. Allereerst moet de focus verschuiven van voertuig naar reiziger. OV draait niet om bussen of treinen die op tijd rijden. OV draait om mensen die snel en betrouwbaar van deur naar deur willen gaan. In die keten ligt de tweede ‘omdenker’. Vaak optimaliseren we nog ritten, terwijl de overstap juist het meest kwetsbaar is. De derde ‘omdenker’ is het denken in baten in plaats van kosten. Dat we dat laatste veel makkelijker goed kunnen uitrekenen wil niet zeggen dat we ons daarop moeten blindstaren.

De uitdaging van Big Data, zeker in het OV, is dus het verbinden van data-experts met duiding door toepassingsexperts. We moeten die miljarden enen en nullen omzetten in relevante informatie, liefst in een mooi kaartbeeld. Dat betekent weten waar je naar moet kijken en begrijpen wat je ziet. Pas dan kun je Big Data omzetten in concrete verbeteringen.
Is die Big Data ook allemaal Open Data? Is er chipkaartdata over vervoerders heen om reizigersketens te meten? Dat is gezien de huidige ontwikkelingen en perspectieven wat mij betreft een kwestie van tijd. En tijd is precies wat we gaan winnen, voor de reiziger!

En niet vergeten uit te checken, he!

© 2011 TU Delft