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Rajendra Akerkar - LeMO Project

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BDE SC4 webinar 3 presentation

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Rajendra Akerkar - LeMO Project

  1. 1. Leveraging Big Data to Manage Transport Operations Big Data in Transport Next Steps with LeMO project  Rajendra Akerkar Western Norway Research Institute
  2. 2. LeMO project Leveraging Big Data to Manage Transport Operations (LeMO) project  Grant agreement no: 770038 • H2020‐EU.3.4. ‐ SOCIETAL CHALLENGES ‐ Smart, Green and Integrated Transport • In order to meet this challenge, LeMO: • identifies methodological and technological issues to allow for effective data  mining and data exploitation • analyses the barriers and limitations of the transportation system to exploit  big data opportunities • designs a research and policy recommendations for big data in transport
  3. 3. Project details • Nov 2017 – Oct 2020; 36 months • 5 Partners • 5 Countries
  4. 4. LeMO objectives • To produce research and policy roadmap towards data openness, collection, exploitation and data sharing to support European transport stakeholders in capturing and addressing issues, that range from technical to institutional, including legitimacy, data privacy and security. • To involve European transport sector actors in order to identify and analyse concrete opportunities, barriers and limitations of the transportation systems to exploit big data opportunities. • To disseminate the LeMO findings, recommendations and the contribution of the LeMO to evidence–based decision making by improving knowledge on methodological and exploitation issues taking also into account economic, legal, social, institutional and technical aspects.
  5. 5. Transport themes  The LeMO project will  study and analyse big data  in the transport domain  with respect to these five  transport dimensions.  Source: Transport Research & Innovation Portal
  6. 6. Big data LeMO project is uniquely positioned  to help stakeholders capitalize on  the power of big data to: • Significantly improve the customer  experience • Enhance services to increase revenue  and manage capacity • Maximize the availability of assets  and infrastructure • Improve operational efficiency 5 Vs
  7. 7. Case studies – Overview (1) Issues to be addressed: innovation in infrastructure,  efficiency in transport routes, resource management and supply chain, environmental impacts, vulnerability in  potential crisis and data protection. Issues to be addressed:  enabling ‘mass  mobilisers’ (training journalists and civic  groups) to disseminate and make data  understandable by the general public, not just  data scientists. Rail transport data Open data  and transport sector 
  8. 8. Case studies – Overview (2) Issues to be addressed: discuss a methodology to  estimate passenger demand for public transport  services using social media and mobile phone data.  Issues to be addressed: innovative big data  acquisition procedures;  test the capability to  reach an alternative, less expensive and faster  administrative procedure of acquiring  stakeholder‐specific big data.  Real‐time traffic  management Logistics and  consumer  preferences
  9. 9. Case studies – Overview (3) Issues to be addressed: Use  Inland AIS to track vessel  movements in and around locks Issues to be addressed: explore various  network models for efficient  transportation planning that eliminates  service delays.  Issues to be addressed:  Multimodal, multiagency approach  to provide useful suggestions on  the prerequisites of successful big  data implementation in ITS Smart inland  shipping Optimized transport  and improved  customer service Big data and  intelligent  transport  systems
  10. 10. Case studies LeMO will use an overview of  opportunities‐limitations‐barriers,  which will be filtered through the  case studies, resulting in key  recommendations and roadmap.
  11. 11. Expected impacts • LeMO recommendations and roadmap can help policy makers at the  EU, national and regional level, as well as relevant decision makers to  take informed decisions • Contribution to evidence–based decision making by improving knowledge on  methodological and exploitation issues taking also into account economic and  technical considerations • Support to industry in capturing benefits (efficiencies, new business models,  etc.) and addressing limitations before beginning a project, initiative or  programme • Contribution to an early identification of critical issues linked to privacy, data  security, legal and institutional aspects
  12. 12. Thank you • Any questions? • Key contact:   • Rajendra Akerkar rak@vestforsk.no • LeMO website:  • lemo‐h2020.eu/

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