Lassen Sie sich von Mobilitätsexperten inspirieren, die Vianova einsetzen


Hunderte von Kunden aus dem privaten und öffentlichen Sektor vertrauen auf unsere Mobility Intelligence-Plattform, um ihre Abläufe zu optimieren, ihre Kosten zu senken, ihre Einnahmen zu steigern und Risiken zu minimieren. Finden Sie heraus, wie.

Leistungsstarke und wirkungsvolle Anwendungsfälle implementiert

[Anbieter] Fallstudie - VOI_O.jpg


Unterstützung von Voi bei der Einhaltung der Vorschriften bei gleichzeitiger Vergrößerung der Flotten


  • Genehmigtes Flottenwachstum multipliziert mit 2X
  • Beibehaltung von Verstößen pro Gerät unter 0,04
  • Abdeckung von über 30 Städten über die Vianova-Plattform
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[CIty] Fallstudie - Bruxelles_O.jpg


Verbesserung der Einhaltung von Parkvorschriften in Brüssel und Vereinfachung der Richtlinienverwaltung


  • 120 neue geofenced policy zones veröffentlicht
  • 1.500 Verstöße gemeldet & gemeldet
  • Reduktion der Vollstreckungspatrouillen um 30%
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[Stadt] Fallstudie - Northamptonshire_O.jpg


Verbesserung der Sicherheit von E-Scootern in Northamptonshire


  • Verdoppelung der Zahl der frei beweglichen Fahrzeuge in 6 Monaten
  • Abdeckung von 6 Städten in der gesamten Grafschaft über die Vianova-Plattform
  • Nutzung der Plattform für die digitale Gestaltung, Umsetzung und Durchsetzung von 100 Parkverbotszonen, 20 Fahrverbotszonen, 30 Zonen mit niedriger Geschwindigkeit und 140 Zonen mit Anreizen zum Parken
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[Stadt] Fallstudie - Zürich_O.jpg


Unterstützung der Stadt Zürich und der VBZ bei der multimodalen Integration und Verkehrsplanung


  • 6 Betreiber integriert, 5 städtische Dienste greifen auf die Plattform zu
  • Neuer Politikentwurf mit erhöhten Obergrenzen für Mobilitätsanbieter
  • 2 neue Fahrradspuren geplant & eigene Parkinfrastruktur
  • Einspeisung von Echtzeitdaten in die VBZ MaaS Mobile App
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[Stadt] Fallstudie - Helsinki_O.jpg


Erweiterte Analysen zum E-Scooter-Betrieb in Helsinki bereitstellen


  • Detaillierte Analyse der saisonalen Fahrgastzahlen, Fahrzeugrotation und POI-Trends
  • Analysiert, welche Haltestellen am nächsten zu beliebten E-Scooter-Endpunkten liegen, um eine bessere Planung der Stationen zu unterstützen
  • Ermöglicht eine bessere Planung des öffentlichen Raums dank detaillierter Analyse der Gehwegüberlastung
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