停车优化

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 Parking Optimization - IoT ONE Case Study
挑战

在有助于减少停车问题或规范停车活动的广泛停车解决方案中,e-Parking 着眼于开发和应用创新的电子商务应用程序来优化停车服务。

要求:

停车经纪服务的两个目标用户群一方面是主要司机,另一方面是停车位供应商,无论其类型如何。对于主要类别,在指定与旅行相关的服务时需要考虑的基本方面是用户的信息需求。一般而言,与其他类型的旅行者一样,司机期望服务能够提供准确和实时的信息,满足他们的偏好和特定需求,并且在旅途中随时可用。停车供应商期望服务能够适应或补充其停车管理政策,可以帮助他们改进现有服务,或者可以为他们的客户提供新服务,可以优化他们的停车管理运营,并且与他们的停车位置和客户的使用目的。基于这些考虑,为响应用户需求而提取的基本要求总结如下。

实时信息提供应准确且系统用户可访问,利用可用的通信基础设施。

以目的地为特征的易用性是驱动服务,包括地理信息服务 (GIS) 模块,该模块快速且易于操作,并且是可定制的,允许引入用户偏好和与停车目的地相关的服务信息。

解决方案

停车位供应商提供可供预订的停车位。该信息注册在停车优化数据库中。

用户可以通过互联网访问停车优化应用程序以获取停车信息或进行预订请求。预订请求在停车位优化数据库中注册。

Policy Dashboard 具有策略列表,该列表以 Accordion 视图的形式维护有关停车规则的信息。

为用于定义停车位、停车时间和停车费率的停车规则创建策略。

每个 Policy 都有一个规则,用于区分停车场用户的不同停车级别。

停车可用性(非工作时间和非工作时间)验证功能,用于创建与定义停车费率相关的政策。

策略列表具有可操作的功能,例如编辑、克隆、删除策略,并为所需策略分配各种策略组和分配历史记录。

生成停车组的报告和模板,以获取与停车指标、阈值水平、空间过滤器(如车辆类型和外形尺寸)、报告期、时间过滤器等相关的信息。

从报告中,我们可以得到有关停车组的准确信息,例如指定时段的占用率、空置率、收入、违规停车和停留时间等。

可以通过图表视觉效果查看停车组的报告和模板,例如折线图、直方图、饼图、热图和特定时间段的表格图。

可以编辑和下载报告和模板,以满足进一步的可操作要求。

收集的数据
运营影响
  • Challenges of the development:

    Multiple rules conflict validations for the Policy creations with respect to the Parking periods.

    Parking rate allocations for the different Time interval validation.

    Multiple Threshold level validations for the Policy report template creation.

    Relative Time Period Validation for the reporting period.

    Parking Space Identification hovering features in map section for scrolling the space type information.

数量效益
  • Better management of parking operation.

    Parking spaces increased in high demanded areas.

  • Parking occupation enhanced.

  • Anti-fraud measures improved.

    Increased revenues from parking operation (optimization of car park spaces, secured payments, customer loyalty, etc.)

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