近年來隨著叫車平台興起,人們出門搭乘計程車的選擇越來越多,根據交通部「計程車最新營運狀況調查」出爐,發現網路叫車快速,讓專職計程車司機能夠快速媒合乘客的搭車需求,讓計程車司機等待客人時間縮短,助長計程車營業載客率。

派遣系統良窳攸關營運效率 超前部署創造司機、乘客及企業的三贏

然而,在激烈的計程車競爭市場裡,所比拚的並不在於工作時間的長短,而是整體營運效率的表現。「過高的空車率不僅影響車輛的油耗,保養費用等營運成本,導致影響司機入不敷出」台灣大車隊資訊事業群副總經理南強指出:「因此,一個具有規模的車隊品牌,如何讓司機載客率提高,讓整體營運成長是相當重要的課題,開拓新的客源與確保乘客能夠快速搭車和駕駛叫車媒合,完全建立在營運良好派遣系統上,甚至要不斷優化乘車體驗,才能夠持續提升營運動能。」

從創立以來,積極運用科技的台灣大車隊,投入數位轉型更是不遺餘力。「成立迄今已超過了十六年,當中也累積了不少使用者的行為資訊,所以在2016年,我們成立了大數據發展事業處,並推出『AI預測叫車熱點』,希望能透過數據力來驅動成長。」南強進一步分享:「乘車大數據經由雲端建置資料庫,結合大數據分析技術,將城市地理資料區塊化並建立預測模型,進而能夠即時、精準掌握客流所在,不僅降低計程車空車率,還能減少司機在馬路載客的油耗成本,更讓司機載客不用再單憑運氣,也能節省司機與乘客時間,優化乘坐體驗。」

而超前部署的成果,有感改善因疫情緣故,民眾的乘車需求降低的影響,「由於『AI預測叫車熱點』有高達百分之95的精準度,能在疫情中提供司機精準的預測,為疫情影響帶來緩衝,未來這項服務在資料與模型的優化下將預期能發揮更大的價值。」南強說。

穩定高效、低延遲、具彈性擴充 打造司機與乘客良好的使用體驗

派遣系統如同重要的神經網絡,是串接司機和乘客的重要橋樑,六年前台灣大車隊第三代派遣系統上線,支撐超過2.2萬輛計程車全年無休的派遣管理工作,及提供乘客各種叫車管道能更即時快速的叫到車。談及台灣大車隊之所以自建派遣系統,南強表示:「最初大車隊是採用新加坡的新鈳系統,算是創台灣採用GPS衛星派遣定位系統車隊的先河。隨著車隊規模成長,考量服務及穩定性後,後來改用國內廠商開發的第二代系統,仍不足以應付。於是決定自行開發,歷經近一年打造出第三代派遣系統。」

第三代派遣系統導入迄今,未有設備故障造成系統出現的問題,「不過硬體使用久了就會需要汰舊換新,而軟體和硬體其實是相輔相成。考量到目前許多軟體資訊服務皆由大車隊內部團隊研發,若沒有一個穩定、高效的基礎設備,去支撐24小時叫車服務系統,也會無法再持續提升全年無休的即時提供乘車需求及創造更好的乘車體驗。」南強以「AI預測叫車熱點」為例,「這套系統是以HPE Primera 作為地端系統的基礎架構,高穩定性、低延遲高效能以及富彈性擴充這三點優勢,也能滿足我們未來在 AI 運算與資料分析的前端運用。」

善用科技助力打造新型態的多樣化乘車服務 再推全新企業主管代駕與家長用車解決方案

「因應營運規模擴大及多樣貌乘客群,台灣大車隊貼心打造各種乘車服務,如使用55688 APP叫車,可點「備註需求」自由選擇各種乘車服務,也推出對應不同客群的乘車解決方案,如針對企業主管們的新「代駕服務」方案與「學生上下課接送專車」提供家長接送學童需求。台灣大車隊每日提供高頻乘車需求,承載台灣道路多變性高的移動服務,更提供28種多元支付服務,因此打造出高穩定度的派遣系統,全年無休提供多樣、多元乘車體驗。」南強指出:「訊達電腦是我們長期以來重要的合作夥伴,不僅在地擁有將近40年的產業資歷,其專業團隊服務即時快速,能夠了解我們的需求及期待,幫助我們解決各種資訊設備方面的需求、提升經營效率。同時訊達是HPE白金級的經銷夥伴,在他們的建議下,採用HPE Superdome系列伺服器與Primera的三層式架構來運作派遣系統,主要就是考量Superdome 與 Primera 的高可用性,能給予端到端業界最高穩定性。而Primera因擁有100%不間斷的高可用性,就能避免AI叫車熱點系統,因為意外停機造成服務中斷,影響客戶的使用體驗與滿意度外,Superdome 的彈性擴充(如CPU),也能因應使用的情境與未來成長需求,從企業內部的後端系統,到客戶使用的前端應用進行全面性的升級,打造司機與乘客良好的使用體驗。」

有道是危機就是轉機,儘管疫情對計程車業帶來不少衝擊,卻也成為創新的催化劑。為打造安心的乘車環境,台灣大車隊全台推出「空氣清淨車」已超過一萬台,藉此降低感染風險,還加上獨家提供隨車酒精消毒瓶、55688 APP叫車系統備註需求中「不聊天」選項、以及多元支付方式等防疫措施。此外,還推出餐飲外送服務,更預計11月推出全新代駕服務為司機拓源。而面對越來越快的轉型挑戰,南強期許能與訊達電腦及HPE併肩,加快創新的腳步,提供乘客最即時的乘車與生活媒合服務。

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