Bij storingen in het openbaar vervoer krijgen alle reizigers nu één alternatieve route aangeboden. Maar met behulp van onder meer gegevens van de OV-chipkaart is het echter mogelijk reizigers een gepersonaliseerd reisadvies te geven. Dat blijkt uit het promotieonderzoek van Evelien van der Hurk van Rotterdam School of Management, Erasmus University (RSM), uitgevoerd in samenwerking met de NS. Ze promoveerde donderdag 18 juni 2015 aan de Erasmus Universiteit Rotterdam.
Bij een storing in het OV hangt de vertraging van een reiziger af van de logistieke planning van de vervoerder en de routes die andere reizigers kiezen die óók met de verstoring te maken hebben. Zij kiezen meestal voor de snelste alternatieve route. Het kan echter gebeuren dat er onvoldoende capaciteit op deze route is voor alle reizigers. Passagiers die niet in kunnen stappen ervaren een grotere vertraging dan gedacht en passagiers in de overvolle trein hebben een minder plezierige reis.
Vervoerders kunnen niet altijd de capaciteit op een route vergroten. Bovendien zijn de middelen van de vervoerder beperkt: de inzet van meer voertuigen op de ene route, betekent automatisch dat de beschikbare capaciteit van een andere route lager wordt. Zo kan zowel een verandering van de capaciteit als een verandering van passagiersstromen op andere plekken tot nieuwe, mogelijk nog ernstigere capaciteitstekorten leiden.
In haar proefschrift
Passengers, Information, and Disruptions toont Evelien van der Hurk aan dat vervoerders de service aan reizigers tijdens verstoringen kunnen verbeteren door veranderingen van de logistieke planning te combineren met een gepersonaliseerd reisadvies. Met behulp van nieuwe wiskundige optimalisatiemodellen kan berekend worden welke logistieke aanpassingen er moeten worden gedaan om knelpunten zoveel mogelijk te voorkomen. Tegelijkertijd worden reizigers gewaarschuwd op welke routes knelpunten onvermijdelijk zijn.
Het optimalisatiemodel van Van der Hurk is gericht op het verstrekken van individueel reisadvies aan reizigers, in plaats van advies aan de groep reizigers als geheel. Om dergelijk adviezen te kunnen geven heeft het systeem wel gedetailleerde informatie over de vraag nodig. Uit het onderzoek van de promovenda blijkt dat deze informatie verkregen kan worden uit geanonimiseerde gegevens van smartcards, zoals de OV-chipkaart in Nederland en de Oyster card in Londen, samen met alledaagse technologie zoals applicaties op smartphones. De privacy van reizigers hoeft daarbij niet geschonden te worden.
Bovendien toont Van der Hurk aan dat de dienstverlening aan reizigers aanzienlijk verbeterd kan worden als er bij het plannen van pendelbussen tijdens storingen gebruik wordt gemaakt van de verwachte vraag van de reizigers. De operationele kosten zijn vergelijkbaar en kunnen soms zelfs lager zijn.
Om deze onderzoeksresultaten uit het proefschrift in de praktijk te kunnen gebruiken moeten de modellen verder worden uitgewerkt: van proof-of-concept tot software voor professioneel gebruik. Dit vereist een verandering van de cultuur en een systeem waarin reisschema's meer met behulp van computers moeten worden gewijzigd, als aanvulling op de huidige praktijk van handmatig wijzigen. Deze verandering wordt momenteel doorgevoerd bij de NS.
Het onderzoek van Van der Hurk is onderdeel van het project
‘Complexity in Public Transport’ van de Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek (NWO) en is in samenwerking met de NS en MIT in Boston uitgevoerd.
