Оставьте заявку и мы свяжемся с вами
Оставьте контакты и расскажите о своей задаче — свяжемся с вами
в ближайшее время
Узнайте о кейсе подробнее
Оставьте контакты — свяжемся с вами в ближайшее время и согласуем удобное время для онлайн-презентации
Коротко о проекте
«По пути» — первый в России сервис персонализированных перевозок по требованию. Работает с 1 октября 2021 года.
Пассажир заказывает транспорт через приложение «Московский транспорт», и автобус приезжает на ближайшую остановку.
Сервис обслуживает отдельные территории Новой Москвы и Инновационного центра «Сколково». На линии работает около 60 автобусов. За всё время работы сервисом воспользовались более 2,6 млн пассажиров.
Пассажир заказывает транспорт через приложение «Московский транспорт», и автобус приезжает на ближайшую остановку.
Сервис обслуживает отдельные территории Новой Москвы и Инновационного центра «Сколково». На линии работает около 60 автобусов. За всё время работы сервисом воспользовались более 2,6 млн пассажиров.
Автобусов
60
Продолжительность сотрудничества
4,5 года
Оператор перевозок — ГУП «Мосгортранс». Программное обеспечение сервиса — Челнок Микротранзит.
Ситуация до внедрения Челнок Микротранзит
Проблема НЕФАЗа заключалась в отсутствии контроля за фактическим использованием техники. Это приводило к ощущению нехватки транспорта, лишним затратам и задержкам в технологических процессах.
Новая Москва занимает 1 480 км². В отличие от территории внутри МКАД, здесь жилые районы и посёлки расположены далеко друг от друга, а между ними — природные и малозастроенные территории.
Жителям нужно добираться до станций метро, городских электричек и до других социальных объектов. Чтобы связать удалённые точки обычными маршрутами, нужно делать длинный маршрут или запускать несколько отдельных линий. В обоих случаях поездка становится менее удобной: автобус едет дольше или ходит реже.
Нужен был другой формат — транспорт, который едет не по расписанию, а туда, где есть пассажиры.
Жителям нужно добираться до станций метро, городских электричек и до других социальных объектов. Чтобы связать удалённые точки обычными маршрутами, нужно делать длинный маршрут или запускать несколько отдельных линий. В обоих случаях поездка становится менее удобной: автобус едет дольше или ходит реже.
Нужен был другой формат — транспорт, который едет не по расписанию, а туда, где есть пассажиры.
Задача проекта
- Обеспечить транспортную доступность отдельных территорий Новой Москвы и Инновационного центра «Сколково». При этом эффективно использовать ограниченный парк из 60 автобусов и обеспечить комфорт пассажиров.
Решение Челнок Микротранзит
Челнок — платформа для управления транспортом на предприятиях и в городах. Система автоматически распределяет заявки на машины, строит оптимальные маршруты, контролирует загрузку автопарка и собирает аналитику.
Челнок объединяет несколько продуктов, каждый из которых решает свою задачу: управление спецтехникой, корпоративные перевозки сотрудников, пассажирские перевозки по запросу и других сценариев.
Для сервиса «По пути» команда Челнока внедрила Челнок Микротранзит — продукт для управления микротранзитными перевозками.
Микротранзит — это формат пассажирских перевозок, который занимает нишу между регулярными автобусами и такси. Для таких перевозок используют автобусы малой вместимости на 8−20 мест.
Пассажир заказывает поездку в приложении, указывает точки отправления и прибытия. Система подбирает подходящий автобус и проверяет, можно ли объединить поездку с заказами других пассажиров. Если нескольким пассажирам по пути, они едут вместе. Посадка и высадка — на общественных и виртуальных остановках, которые специально разместили на территории обслуживания.
Для сервиса «По пути» команда Челнока внедрила Челнок Микротранзит — продукт для управления микротранзитными перевозками.
Микротранзит — это формат пассажирских перевозок, который занимает нишу между регулярными автобусами и такси. Для таких перевозок используют автобусы малой вместимости на 8−20 мест.
Пассажир заказывает поездку в приложении, указывает точки отправления и прибытия. Система подбирает подходящий автобус и проверяет, можно ли объединить поездку с заказами других пассажиров. Если нескольким пассажирам по пути, они едут вместе. Посадка и высадка — на общественных и виртуальных остановках, которые специально разместили на территории обслуживания.
Главное отличие от обычного автобуса — у водителя нет заранее заданного маршрута. Каждый маршрут складывается из запросов пассажиров и перестраивается на ходу при появлении новых заказов.
За распределение заказов и построение маршрутов отвечает модель комбинаторной оптимизации, которую разработала команда Челнока.
При поступлении нового заказа модель оценивает ситуацию целиком: доступность машин и их маршруты, количество пассажиров в пути и на остановках, пробки и дорожную инфраструктуру.
На основе этих данных модель подбирает машину так, чтобы сократить ожидание нового пассажира, не ухудшить поездку остальных и эффективно использовать парк из 60 автобусов.
Ниже — конкретные решения, которые внедрили в рамках проекта.
За распределение заказов и построение маршрутов отвечает модель комбинаторной оптимизации, которую разработала команда Челнока.
При поступлении нового заказа модель оценивает ситуацию целиком: доступность машин и их маршруты, количество пассажиров в пути и на остановках, пробки и дорожную инфраструктуру.
На основе этих данных модель подбирает машину так, чтобы сократить ожидание нового пассажира, не ухудшить поездку остальных и эффективно использовать парк из 60 автобусов.
Ниже — конкретные решения, которые внедрили в рамках проекта.
Разметили территорию и обучили водителей
Перед запуском сервиса команда Челнока провела подготовительную работу на территории обслуживания.
Специалисты проехали по всей зоне обслуживания вместе с сотрудниками ГИБДД и определили безопасные точки для посадки и высадки пассажиров. На выбранных местах установили виртуальные остановки — столбики с обозначением «По пути». Сейчас в зоне обслуживания 320 остановок.
Специалисты проехали по всей зоне обслуживания вместе с сотрудниками ГИБДД и определили безопасные точки для посадки и высадки пассажиров. На выбранных местах установили виртуальные остановки — столбики с обозначением «По пути». Сейчас в зоне обслуживания 320 остановок.
Отдельная часть подготовки — обучение водителей. Водитель микротранзита работает иначе, чем на обычном маршруте. У него нет фиксированной линии, маршрут постоянно перестраивается, в план поездки в любой момент могут добавиться новые точки. Команда Челнока обучила водителей работе с мобильным приложением и подготовила их к новому формату.
Помогли связать приложение «Московский транспорт» с системой динамической маршрутизации
Пассажир заказывает автобус прямо в приложении «Московский транспорт». Достаточно указать, откуда и куда ехать, и направиться к ближайшей остановке.
Система предлагает на выбор два варианта поездки.
Водитель получает заказ автоматически. Он не принимает и не отклоняет заявки, как в такси. Система сама распределяет маршруты и перестраивает их с учётом новых заказов. Диспетчер контролирует работу через веб-интерфейс.
Система предлагает на выбор два варианта поездки.
- Первый — быстрая подача. Машина рядом и приедет раньше, но по пути может заехать за другим пассажиром.
- Второй — быстрая поездка. Машина приедет чуть позже, но поедет напрямую. Пассажир сам решает, что ему важнее.
Водитель получает заказ автоматически. Он не принимает и не отклоняет заявки, как в такси. Система сама распределяет маршруты и перестраивает их с учётом новых заказов. Диспетчер контролирует работу через веб-интерфейс.
Настроили ограничения для комфортной поездки
Подсадка попутных пассажиров — один из ключевых механизмов сервиса. Это позволяет перевозить больше людей меньшим количеством машин.
При этом подсадка не должна сильно удлинять поездку тем, кто уже находится в автобусе. Поэтому команда Челнока настроила ограничения. Например, если пассажиру без дополнительных остановок добираться 10 минут, время поездки увеличится не более чем на 5 минут. Если добираться 30 минут — не более чем на 10. Время ожидания на остановке тоже ограничили до двух минут.
Пассажир видит сразу реалистичный прогноз времени ожидания и поездки в приложении. Команда Челнока разработала ML-модель, которая предсказывает подсадки на основе истории поездок. Например, если в определённое время на остановках по дороге к метро часто появляются попутные пассажиры, прогноз поездки будет длиннее.
Ограничения учитывают не только комфорт пассажиров, но и логику движения автобуса в дорожном потоке. Например, автобус не возвращается за пассажиром, который подошёл к остановке уже после отправления. С точки зрения математической модели разворот может быть оптимальным — машина рядом, подача быстрая. Но на дороге автобусу нужно перестроиться, найти место для разворота и снова встроиться в поток. Кроме этого, если вновь говорить о пассажирах в салоне, возвращение на уже пройденную остановку тоже для них создаёт дискомфорт.
При этом подсадка не должна сильно удлинять поездку тем, кто уже находится в автобусе. Поэтому команда Челнока настроила ограничения. Например, если пассажиру без дополнительных остановок добираться 10 минут, время поездки увеличится не более чем на 5 минут. Если добираться 30 минут — не более чем на 10. Время ожидания на остановке тоже ограничили до двух минут.
Пассажир видит сразу реалистичный прогноз времени ожидания и поездки в приложении. Команда Челнока разработала ML-модель, которая предсказывает подсадки на основе истории поездок. Например, если в определённое время на остановках по дороге к метро часто появляются попутные пассажиры, прогноз поездки будет длиннее.
Ограничения учитывают не только комфорт пассажиров, но и логику движения автобуса в дорожном потоке. Например, автобус не возвращается за пассажиром, который подошёл к остановке уже после отправления. С точки зрения математической модели разворот может быть оптимальным — машина рядом, подача быстрая. Но на дороге автобусу нужно перестроиться, найти место для разворота и снова встроиться в поток. Кроме этого, если вновь говорить о пассажирах в салоне, возвращение на уже пройденную остановку тоже для них создаёт дискомфорт.
Подключили аналитику для управления автопарком
Перевозчик видит, на какое время приходится пик запросов, когда спрос падает и где не хватает машин. На основе этих данных он управляет расписанием. Водители работают длинные смены с перерывами по несколько часов в середине дня, когда спрос минимален.
Аналитика помогает покрывать спрос имеющимся парком и точнее распределять ресурсы.
Аналитика помогает покрывать спрос имеющимся парком и точнее распределять ресурсы.
Результат
Жители и сотрудники отдельных районов Новой Москвы и ИЦ «Сколково» могут заказать автобус по требованию по цене обычного городского автобуса.
В Новой Москве сервис «По пути» связывает жилые территории со станциями метро и МЦД. В Сколково он помогает добираться от МЦД Сколково до объектов внутри инновационного центра.
Система принимает заказы, подбирает подходящий автобус и строит маршрут так, чтобы по пути забирать других пассажиров. Это помогает покрывать спрос парком из 60 автобусов без потери качества поездки: маршрут остаётся логичным, движение — безопасным, а поездка — комфортной для пассажиров.
Результаты совместной работы сервиса «По пути» и Челнок Микротранзит:
В Новой Москве сервис «По пути» связывает жилые территории со станциями метро и МЦД. В Сколково он помогает добираться от МЦД Сколково до объектов внутри инновационного центра.
Система принимает заказы, подбирает подходящий автобус и строит маршрут так, чтобы по пути забирать других пассажиров. Это помогает покрывать спрос парком из 60 автобусов без потери качества поездки: маршрут остаётся логичным, движение — безопасным, а поездка — комфортной для пассажиров.
Результаты совместной работы сервиса «По пути» и Челнок Микротранзит:
Пассажиров за 4,5 года
2,6 млн
Остановок
320
Расскажем, как оптимизировать транспорт
Оставьте контакты — подберём для вас подходящее решение и проведём презентацию
Другие кейсы
Истории о том, как мы оптимизировали транспорт на предприятиях