Aperçu
L'Université d'Amsterdam opère sur plusieurs campus et bâtiments dans toute la ville, où le vélo est le moyen de transport par défaut des étudiants et du personnel. Avec des parkings à vélos répartis sur de nombreuses installations, les cyclistes ont besoin d'aide pour trouver non seulement une place libre mais aussi le bon bâtiment, et l'université a besoin d'une vue d'ensemble de tous les emplacements. Ce projet livre un système de stationnement de vélos intelligent multi-installations qui guide les cyclistes de la rue à une place vacante et donne à l'université une surveillance complète de tous les parkings qu'elle gère.
Portée
- Détection. Les capteurs Spot surveillent l'occupation en temps réel dans chaque installation, offrant une image précise et en direct des places de vélo libres et occupées, à l'intérieur comme à l'extérieur.
- Guidage vers les places vacantes. Signalisation dynamique et indicateurs dirigent les cyclistes directement vers les places disponibles dans chaque parking, supprimant la recherche et facilitant la circulation même aux heures de pointe.
- Concernant l'orientation dans la ville, la signalisation sur les routes d'approche guide les cyclistes vers le bon bâtiment et l'installation la plus proche disponible, équilibrant la demande sur le campus avant l'arrivée des cyclistes.
- Gestion multi-sites. Tous les emplacements sont gérés ensemble, offrant à l'université une vue d'ensemble en temps réel de l'utilisation de chaque parking.
- Gestion des vélos abandonnés. Les données d'occupation sur de longues périodes permettent de repérer les vélos qui restent en place au-delà d'un seuil défini, ce qui permet à l'université d'identifier et d'enlever les vélos abandonnés et de récupérer de l'espace qui, sans cela, serait perdu.
Valeur
Une meilleure expérience pour les cyclistes grâce à des conseils en temps réel depuis la rue jusqu'à un espace libre au bon bâtiment, et une gestion rigoureuse du stationnement pour l'université, avec une vision en direct de l'utilisation dans chaque installation, la détection automatisée des vélos abandonnés et les données nécessaires pour maintenir un réseau multi-campus animé, efficace et disponible.
