Victor CIRIZA, Lab Manager – Xerox Research Centre Europe

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Journée technique ATEC ITS France Le stationnement intelligent Quelles politiques pour quels services ? Cette journée technique est soutenue par 07/04/2015 Victor Ciriza Lab Manager Xerox Research Centre Europe

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Journée technique ATEC ITS France

Le stationnement intelligent Quelles politiques pour quels services ?

Cette journée technique est soutenue par

07/04/2015

Victor Ciriza – Lab Manager – Xerox Research Centre Europe

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Le stationnement intelligent : Quelles politiques pour quels services ?

Xerox et le Stationnement?

2009 2014

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Le stationnement intelligent : Quelles politiques pour quels services ?

Los Angeles ExpressPark™ - Aperçu

Renouvèlement du parque

horodateurs, parcmetres

pour supporter le paiement

CB

Information en temps réel

de de la disponibilité des

places de parking

Réduction de la congestion

Modulation de la demande

par prix

Objectives Solution

148 horodateurs multiplace et

5,000 parcmètres;

Paiement par pièces, CB,

mobile

Déploiement de 7,000

capteurs d’occupation places

sur le sol

Applications mobiles.

Système Xerox MERGE™ de

gestion unifié

Résultats

Changements de prix et

horaires mensuels en

fonction de la demande

Augmentation de recettes

avec un taux d’occupation

optimisé et réduction de la

fraude

Acceptation vérifié par

enquête sur le terrain

$18MUSDOT + City funded project

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Quelques Chiffres

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Los Angeles

Revenue Annuel

$66M

Places

37,380

3.3 - 12 minutes pour trouver une

place [UCLA]

30% Traffic recherche

stationnement

[UCLA]

25%

Occupation -PMR [UCLA}

LA Express Park

Revenue Annuel

$13.1M

Places

6,300

7 zones couvrant 17km²

Politique prix $0.5 - $6

Changements: +50% / -50%

2.5%

Revenue Additionnel

LA

Dynamique

Stationnements par jour 75,000

Prix moyen place

$1.95/heure Avant projet

Prix moyen place

$1.74/heure Après projet

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Gestion de la demande du stationnement sur voirie

Eduardo Cardenas

Victor Ciriza

Stephane Clinchant

Damien Cramet

Chris Dance

James Glasnapp

Arturo Mondragon

Philippe Rerole

Frank Torres

Luis Ulloa

Onno Zoeter

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Contribution de la recherche: Algorithme de prix

Approche 1 Time-of-day: Révision des prix et horaires

mensuel

Approche 2 Prix Adaptatif: Changements en temps réel

In operation

Pilot done

Taux d’occupation cible ~85%

1. Quand le prix s’approche du prix du marché on garantie l’usage optimale

de la ressource

2. Le temps de recherche par place est réduit

3. Le revenue additionnel peut financer l’amelioration de l’infrastructure

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Le stationnement intelligent : Quelles politiques pour quels services ?

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L’importance de la donnée d’occupation

Oriente les

politiques de

stationnement

, prix, heures,

et temps

…aide a

mesurer

l’efficacité des

décisions

Renseigne et

dirige le

control du

stationnement

Aide a

trouver

une place

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Le stationnement intelligent : Quelles politiques pour quels services ?

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Tim

e -

day

TANSWeekends

Hour of the Day

Visualisation de l’Occupation

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Le stationnement intelligent : Quelles politiques pour quels services ?

Changement de prix

$4/heure to $5/heure

Forte occupation: Rouge

Disponibilité: Jaune & Vert

Une évolution optimale

• Temps pour trouver une place

• Temps de parcours

• Access aux commerces

• Approche guide par la donnée

• Moins d’embouteillages

• Meilleur qualité de vie

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Effets d’un changement de prix

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Le stationnement intelligent : Quelles politiques pour quels services ?

Premier changements de prix Juin 2012

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Changements (% Places)

• Réduction prix: 60%

• Augmentation prix: 27%

• Augmentation revenue: 2%

La donnée guide le changements

Tous les changements sont faciles a

expliquer et supportes par des données

Donner toujours des options

Les endroits avec un prix élevé ont

toujours une rue moins cher a

proximité

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Le stationnement intelligent : Quelles politiques pour quels services ?

Four situations:Just-right Not scarce: always enough parking and essentially freeCongestedUnder-utilized, yet non-negligible charge

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Mobility Analytics Platform (MAP) - Launch

2010 – Customer Input

• Xerox Public Transport Fare Collection customers

• Customers hold enormous amounts (tenths of millions per month) of transactional data with individual customers behaviours

• Customers are unable to go beyond basic reporting to study the data

2010 - 2013 – Research & Product Co-Development

• Goal: developing an analytics framework for transportation

• Components: visualization, analysis and simulation modules

• Targets in priority: Public transportation, parking and tolling

• Customers co-developing with Xerox: Nancy (FR), Adelaide (AU)

2013 to Now – Launch & Extension

• Xerox ATLAS Data Mining for Public Transportation Analytics is launched

• Adelaide Public Transit Network becomes the first customer (2014)

• Xerox MultiPark Data Mining for Parking piloting with VINCI PARK (France)

• Research focuses on features like trip planning and simulation

April 15, 201507/04/2015 13