Про московский сервис проката велосипедов «Велобайк» мы уже рассказывали: Urbica анализировала статистику итогов сезона в 2014–2016 годах. Мы продолжили сотрудничать с «Велобайком»: помимо общих итогов работы системы, в 2017 мы решили сделать полученные знания действительно полезными и улучшить качество сервиса.
У большинства мировых систем городского проката велосипедов есть одинаковая проблема: неравномерность перемещений и маршрутов. «Велобайк» должен обеспечивать наличие велосипедов и свободных парковочных слотов тогда, когда это нужно людям» — ««Велобайк» должен придумать, как сделать, чтобы на станциях были и велосипеды, которые можно взять, и свободные места, куда велосипеды можно поставить.
Для начала стоит выяснить, из-за чего это происходит. Однажды мы уже анализировали данные о загруженности станций и паттерны ребалансировки нью-йоркского «Ситибайка». Паттерны перемещения пользователей «Ситибайка» повторяют трудовые миграции: утром — на работу, вечером — домой, и это приравнивает городские велосипеды к общественному транспорту.
В Москве для части поездок паттерн перемещения похожий, однако, не всё так очевидно: даже в будни далеко не все поездки происходят по маршруту «работа ↔ дом». Например, на некоторых станциях очень распространены поездки с целью отдыха.
Мы решили посмотреть на то, как разгружаются и наполняются станции в течении дня в среднем за предыдущий сезон и с помощью машинного обучения выделили 4 кластера станций:
- Станции, которые пустеют утром (интенсивные исходящие поездки) и наполняются к вечеру;
- Станции, которые утром наполняются велосипедами (парковки) и пустеют к вечеру;
- Станции, которые постоянно пустеют в течение дня;
- Станции, которые монотонно наполняются в течение дня.
Если посмотреть на карту расположения станций по типам, то соседство групп по парам (первый тип — со вторым, третий — с четвёртым) на карте не будет случайным.
В центре города велосипедисты перемещаются утром от метро до работы, а вечером едут обратно. В жилых районах наоборот: из дома до метро двигаются утром, а вечером — обратно от метро, домой.
Монотонно убывающие и прибывающие станции легко объяснить рельефом города. Очень характерны Воробьёвы горы:
Как Велобайк решает эту проблему?
Основной способ — это ребалансировка системы, оперативное перемещение велосипедов с переполненных станций на пустые. Для распределения велосипедов и технического обслуживания под руководством диспетчера по городу курсирует несколько специальных фургонов — это большие затраты в обслуживании.
Как устроен процесс управления? Диспетчер смотрит на карту, где отмечена загруженность станций, и принимает решения, какой фургон куда направить, сколько велосипедов взять на одной станции и сколько на другой станции поставить. У грузовиков есть регулярные маршруты, например, подготовка станций в ночное время, однако когда интенсивность поездок возрастает, диспетчер и водители не успевают обеспечить нужные станции велосипедами или предоставить свободные замки для парковки. И, что самое важное, диспетчер может отреагировать только на текущую ситуацию, предсказывая ход событий только по собственному опыту.
Прогнозирование спроса
На первом этапе мы решили улучшить инструментарий диспетчера — разработать удобный пользовательский интерфейс и начать прогнозировать загруженность станций в будущем.
Система, которую мы разработали, учитывает параметры, характер поездок и историю загруженности каждой станции и прогнозирует спрос на велосипеды на час вперёд — этого времени достаточно, чтобы водитель в соответствующей зоне добрался до нужной станции и предотвратил опустошение или переполнение станции.
В общем интерфейсе диспетчера мы отразили всю картину со станциями в городе. Одним взглядом можно оценить ситуацию, найти станции, близкие к критическому состоянию, а по каждой конкретной станции увидеть историю и прогноз загруженности.
Этим летом мы запустили систему в тестовой эксплуатации и поняли, что многие операции, выполняемые в этой диспетчерской, можно автоматизировать. Во-первых, можно сократить множество рутинных операций — задания часто повторяются. Во-вторых, алгоритм распределения заданий может учитывать больше параметров и прогнозных значений, и, как результат — можно эффективнее использовать имеющиеся ресурсы автопарка и сократить перепробег автомобилей.
На время поездки на автомобиле в Москве, особенно в центре города, существенно влияют пробки. Поэтому мы обратились в Яндекс за сервисом Яндекс.Маршрутизация, чтобы выполнять расчёты маршрутов с учётом пробок на час вперёд и распределять задания водителям с прогнозом загруженности станций и дорожной обстановки.
Чтобы водитель общался с системой, мы разработали чат-бота для Telegram, который назначает задания водителям на перераспределение велосипедов.
При этом диспетчер «Велобайка» также имеет возможность сообщить водителю об изменившейся обстановке или выдавать особые задания.
Система предсказания и мониторинга загруженности станций была потестирована в сезоне 2017, у диспетчера появилась возможность оперативнее реагировать на критичные ситуации и вовремя предотвращать переполнение или опустошение станций. Систему автоматического распределения заданий планируется полноценно использовать со стартом нового сезона весной 2018 года.
Кроме этого, о системе предсказания загруженности рассказывал Сергей Горбатюк, аналитик в команде Urbica, в докладе «Улучшая работу городского велопроката» на конференции «Data&Science: Город»
«Велобайк» — система городского велопроката, стартовавшая в Москве в 2013 году. На конец сезона 2017 года пользователи на 380 станциях проката совершили 2,4 миллиона поездок, это на 50% больше, чем в предыдущем сезоне.
Яндекс.Маршрутизация — платформа для решения логистических задач в городской среде. На базе Яндекс.Маршрутизации можно создавать собственные логистические решения или оптимизировать логистические процессы.
Urbica — компания, которая занимается анализом и визуализацией городских данных. Мы создаём инструменты исследования данных, которые помогают организациям и городским сервисам.
