Проект

Билетная система для городского пассажирского транспорта Москвы

Заказчики: Московский метрополитен

Москва; Транспорт

Продукт: ФГИС (индивидуальная разработка)
Второй продукт: Проекты ИТ-аутсорсинга

Дата проекта: 2016/03 — 2019/09
Технология: Информатизация госфункций
подрядчики - 188
проекты - 633
системы - 122
вендоры - 81
Технология: ИТ-аутсорсинг
подрядчики - 857
проекты - 2672
системы - 186
вендоры - 124

2019: Создание Билетной системы для городского пассажирского транспорта

Создавать новую билетную ИТ-систему для городского пассажирского транспорта Москвы станет компания «Программный продукт». Контракт на 670 млн руб. со сроком исполнения до 22 июня 2021 г. был подписан с ней 28 декабря 2018 г[1][2].

Новая система возьмет на себя все функции (но не ограничится ими) действующих билетных систем «Московского метрополитена» и «Мосгортранса» — АСОП и АСКП, что, как говорится в техзадании, «позволит вывести эти системы из промышленной эксплуатации».

Тендер на создание новой системы был объявлен 31 октября 2018 г. — в формате открытого конкурса с начальной ценой контракта в 765,4 млн руб. Процедура была запущена Департаментом Москвы по конкурентной политике, но «от имени» «Московского метрополитена», который и выступил непосредственным заказчиком работ.

Конкуренцию «Программному продукту» безуспешно пытались составить московские «Расчетные решения» и «Технопром» с заявками на 696,8 млн руб. и 253 млн руб. соответственно, а также «Золотая корона» из Новосибирска с предложением в 420 млн руб.

«Планируемый срок эксплуатации билетной системы должен составить не менее 20 лет, — отмечается в тендерной документации. — Система должна иметь возможность обрабатывать текущий пассажиропоток, а также иметь возможность масштабирования для увеличения пассажиропотока на 50%».

Зональная тарификация

В техзадании на систему указывается, что она будет поддерживать так называемую зональную тарификацию, подразумевающую взимание платы с пассажиров в зависимости от расстояния, на которое они проехали. «В 2012 году территория Москвы увеличилась в 2,5 раза, в связи с этим расширилась зона действия московского общественного транспорта и возникла необходимость ввода тарифных зон, но существующие билетные системы не поддерживают зональную тарификацию», — отмечается в документах конкурса.

Там же говорится, что в ходе проекта должны быть разработаны инструменты управления моделью пересадок и тарифов, позволяющие добавлять новые правила тарификации проезда — «с учетом поддержки зональности с требуемой логикой обработки проходов».

«Техническим заданием предусмотрена интеграция с билетными системами операторов пригородного железнодорожного сообщения, где зональные тарифы есть, а также поддержка тарифов наземного транспорта, где подобная тарификация также встречается, — добавил в разговоре с CNews исполнительный директор `Программного продукта` Чурсин Дмитрий. — Поэтому, для того, чтобы можно было пользоваться одной билетной системой во всем городском транспорте — и в метро, и в автобусах, и в электричках, в новой билетной системе будет предусмотрена возможность поддержки зональной тарификации».

По словам Чурсина, возможность поддержки зональной тарификации — лишь одна из технологических функций билетной системы. Главное — различные решения, связанные с развитием карты «Тройка». «Карта станет персонализированной, что позволит восстанавливать баланс кошелька и записанные билеты при ее утере, — отмечает он. — В системе повысится уровень защиты билетов, что возможно будет сопряжено с постепенным появлением новых билетных носителей. Будет предусмотрена архитектурная возможность тиражировать московскую систему в другие регионы».

2016 год

  • На примере данных московского Метрополитена выполнен анализ профилей пользователей общественного транспорта Москвы
  • Созданы специализированные обработчики событий и потоков BigData, в том числе, для анализа и отработки сбоев в работе общественного транспорта
  • Для ряда транспортных задач предложены инструменты персонифицированных коммуникаций для оповещения и корректировки маршрутов горожан

Возможности Big Data

Выстраивание персонифицированных коммуникаций

Оценка транспортной доступности

  • необходимая сегментация по возрасту/доходу/ образованию и пр.
  • оценка покрытия и удовлетворенности

Оценка качества транспортной сети

  • построение «тепловых» карт (с детализацией последней мили) по: удовлетворенности, по доле использования общественного транспорта

Информирование о социально-культурных событиях

  • рассылка push-уведомлений в соответствии с профилем интересов в соц. сетях

Информирование об изменениях маршрутов 

  • накопление информации о персональных предпочтениях
  • прямая рассылка push-уведомлений (при закрытии станций метро)

Пользователь получает информацию, подготовленную на основании анализа предпочтений и транспортной активности, с учетом транспортной обстановки и прогноза ее изменения.

Информирование водителей автотранспорта

  • Причина: осложнение дорожной обстановки (в связи с погодными условиями, авариями и т.п.)
  • Цель: предложение альтернативного маршрута, включая перехватывающую парковку и/или полноценный маршрут общественного транспорта
  • Инструмент: рассылка СМС
  • Процедура: сбор данных водителей автотранспорта в зоне оповещения
  • Используется возможность интеграции данных по ключам (номер телефона)

Перестроение маршрутов горожанина

  • Причина: сокращение времени поездки
  • Цель: выявление тех, кому удобнее пользоваться услугами альтернативных видов транспорта
  • Инструмент: рассылка СМС
  • Процедура: сбор данных по перемещениям горожан
  • Клиентская аналитика: сегментация, составление индивидуального портрета пассажира
  • Качество данных: персонификация, доступность в реальном времени, корректность, наличие истории

Примечания