BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

38
Beeld plaatsen ter grootte van dit kader Big Data en OV Kansen op beter en efficiënter OV Niels van Oort

description

BIG DATA & OV, kansen op beter en efficiënter OV Presentatie van Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4 februari 2014 te Utrecht Niels van Oort. Senior adviseur OV bij Goudappel Coffeng en verbonden als docent aan de Universiteit Delft.

Transcript of BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

Page 1: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

Beeld plaatsenter grootte van

dit kader

Big Dataen OV

Kansen op beteren efficiënter OV

Niels van Oort

Page 2: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

2

Uitdagingen in het OV

� Kosten staan onder druk: lijnen schrappen, frequenties verlagen?

� Reiziger eist hogere kwaliteit

To do:� Hogere kostendekkingsgraad� Hogere bezettingsgraad

Page 3: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

3

Big Data

� Allerlei soorten en maten

� Voetgangersstromen via Bluetooth, Wifi, GSM

� Social media

� Beveiliging, voertuigen, haltes

� Focus onderzoek: reizigers en voertuigen

Page 4: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

4

Onderzoek en toepassingen

Netwerk en dienstregelingoptimalisatie

� Van voertuig naar reiziger

� Van rit naar keten

� Van kosten naar baten

Page 5: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

5

Concrete inzichten� Waar stappen mensen over (en welke richtingen)?� Op welke haltes moet ik DRIS borden plaatsen?� Wat is een effectieve plek voor een busbaan of prio riteit

voor verkeerslichten?� Waar kan de dienstregeling strakker of moet het jui st

ruimer?

� Wat zijn reizigerseffecten van ontwerpkeuzes (aantal, stromen, maatschappelijke effecten)?

� Gisteren, vandaag en in de toekomst

Page 6: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

6

Uitdagingen

Verzamelen en verwerken data

Visualiseren en analyseren data

Verbetervoorstellen

Berekenen en voorspellen effect van verbetervoorstell en

Optimaliseren OV produkt (hogere kwaliteit, lagere kost en)

Page 7: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

7

Voorbeelden

Toegevoegde waarde Big Data in OV

� Nieuwe verkeersprognose: Chipkaartdata in verkeersmodellen

� Doorstroming en betrouwbaarheid: GOVI analyse

� Planproces:Betere MKBA’s en verkeersmodellen

Page 8: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

8

Chipkaartdata

Koppelen aan verkeersmodel:� Zicht op verleden� Grip op de toekomst� Elasticiteitenmethode (unimodaal, snel en goedkoop)

� Whatif scenario’s� Halte erbij of samenvoegen� Sneller of frequenter� Andere routes

� Snel inzicht in veranderingen:� Kostendekkingsgraad� Bezettingsgraad

Page 9: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

9

Fictieve data

Page 10: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

10

Fictieve data

Page 11: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

11

Fictieve data

Page 12: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

12

Fictieve data

Page 13: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

13

Fictieve data

Page 14: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

14

Fictieve data

Page 15: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

15

Fictieve data

Page 16: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

16

Fictieve data

Page 17: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

17

Fictieve data

Page 18: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

18

Fictieve data

Page 19: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

19

Fictieve data

Page 20: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

20

Fictieve data

Page 21: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

21

Fictieve data

Page 22: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

22

Fictieve data

Page 23: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

23

Fictieve data

Page 24: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

24

Alle stromen vanuit een specifieke halte

Fictieve data

Page 25: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

25

Indicatie kostendekkingsgraad

Fictieve data

Page 26: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

26

Reizigers over de dag

4%

17%

10%

6%

4% 4%5%

6%

8%

10%10%

8%

3%

2% 1% 1% 1% 1%

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

16%

18%

06-07 07-08 08-09 09-10 10-11 11-12 12-13 13-14 14-15 15-16 16-17 17-18 18-19 19-20 20-21 21-22 22-23 23-24

Page 27: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

27

GOVI

Page 28: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

28

GOVI� Primaire doel GOVI: aansturing van DRIS� Goede bijvangst: database met gerealiseerde

dienstregeling

Data helpt te illustreren� Functioneren huidige netwerk en dienstregeling� Voorspellen toekomstige effecten� Financiële en maatschappelijke effecten van:

� Lage snelheid en doorstroming� Suboptimaal netwerk� Suboptimale dienstregeling

Page 29: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

29

Inzicht in kansen

Inschatting > €10- €50 miljoen te besparen op OV in Nederland met hogere kwaliteit

Voorbeelden� Utrecht: 30 s. sneller op corridor: tot € 400.000

minder kosten per jaar� Den Haag: 5-15% meer reizigers door hogere

betrouwbaarheid� Tram Maastricht:> €4 Miljoen /jaar aan

maatschappelijke baten door hogere snelheid en betrouwbaarheid

Page 30: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

30

Stiptheid-wegdiagram

� veel ritten te vroeg� wachthalte CS: daar wordt niet te vroeg vertrokken� 15% v.d. ritten bijna 7 min of meer te vroeg op eindpunt (!)

Page 31: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

31

Bron: GVB

Page 32: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

32

Beslissingsondersteunende systemen

Page 33: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

33

Reiziger in beslissingsondersteunende systemen: betrouwbaarheid

Berekend0%

Expertjudgement13%

Kwalitatief27%

Niet60%

MKBA Verkeersmodellen

Page 34: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

34

Case lijn 12: van OV naar HOV

Page 35: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

35

MKBA > 1,0

JA NEE

+

Rol MKBA

Page 36: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

36

� Combinatie van voertuig- en reizigersdata� Analyse verleden en voorspelling toekomst� Voertuigpunctualiteit+reizigersgedrag =

betrouwbaarheid vanuit reizigersperspectief

� Verwachte baten: >200 miljoen maatschappelijke batendoor verbeterde betrouwbaarheid (ca. 60% totaal)

� I en M steunt het project

Aanpak en conclusie

Page 37: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

37

- Grote uitdagingen in het OV- Big Data faciliteert verbeterproces- Inzicht in:

Voertuig -> ReizigerseffectenRit -> KetenKosten -> Baten

Data Informatie Kennis Verbeteringen

Conclusies

Page 38: BIG DATA & OV, presentatie Niels van Oort op het Grote Big Data Congres 4/2/14

38

Contact

Niels van [email protected]@TUDelft.nl

Artikelen:https://nielsvanoort.weblog.tudelft.nl/

http://www.goudappel.nl/adviseurs/niels-van-oort/