Auto und Mobiles Wartezeiten auf Taxis verkürzen – Toyota machts möglich

Wartezeiten auf Taxis verkürzen – Toyota machts möglich

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Grafik künstliche Intelligenz Taxi ©: Toyota
Grafik künstliche Intelligenz Taxi ©: Toyota
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Toyota verkürzt Wartezeiten auf Taxis Neues System prognostiziert Nachfrage mithilfe künstlicher Intelligenz

Die Toyota Motor Corporation (TMC) verkürzt jetzt die Wartezeiten auf Taxis: Der japanische Automobilkonzern hat gemeinsam mit verschiedenen Partnern eine neue Software entwickelt, die die Nachfrage nach Taxidiensten vorhersagt. Dadurch können Betreiber den Bedarf besser einschätzen und ihre Auslastung verbessern, Kunden finden schneller ein passendes Fahrzeug.

Genauigkeit der Vorhersagen von 94,1 Prozent
Mithilfe künstlicher Intelligenz informiert das gemeinsam mit JapanTaxi, KDDI und Accenture entwickelte System über die Anzahl der belegten und der voraussichtlich benötigten Taxis im Umkreis. Neben der Information wie viele Taxis aktuell unterwegs sind, werden auch demografische Vorhersagen und externe Faktoren wie das Wetter, die Verfügbarkeit öffentlicher Verkehrsmittel sowie Veranstaltungen und Großereignisse bei der Prognose berücksichtigt. Alle 30 Minuten erfolgt eine Aktualisierung.

Weniger Leerfahrten für Taxifahrer
Durch diese Informationen wissen Taxifahrer, wo höherer Bedarf herrscht. Positionieren sie sich in der Nähe, verkürzen sie nicht nur die Wartezeit für Fahrgäste. Auch ihre Taxiauslastung erhöht sich. Erste Tests in der Metropolregion Tokio zeigten im Februar 2018 eine durchschnittliche Umsatzsteigerung von 20,4 Prozent im Vergleich zu einem monatsbedingten üblichen Anstieg von insgesamt 9,4 Prozent. Mit der Software ausgestattete Tablet-PC navigieren auf Wunsch auch über jene Routen, an denen voraussichtlich Passagiere warten. Die Genauigkeit der Vorhersagen beträgt 94,1 Prozent.

Der Test soll im weiteren Jahresverlauf auf zusätzliche Taxis ausgeweitet werden. Toyota und die Partnerunternehmen wollen mit der Technik die Branche revolutionieren und den Komfort erhöhen. Das System dient außerdem als Trainingsmodell für neue Taxifahrer und soll sukzessive verbessert werden.