GMV beteiligte sich vom 14. - 16. Mai an der in Karlsruhe abgehaltenen Konferenz und Fachmesse IT TRANS 2024, einer Referenzveranstaltung für den öffentlichen Personenverkehr in Europa. Bei der Veranstaltung spielte GMV eine hervorragende Rolle und präsentierte dazu sein Portfolio an Lösungen für den städtischen Personenverkehr: Systeme zum Flottenmanagement und zur Fahrgastinformation SAE/SIU, Systeme zur Planung und Optimierung von Fahrplänen, Dienstleistungen und Schichtplänen, Systeme zum effizienten Fahren (Eco-Driving) sowie kontenbasierte Ticketsysteme (ABT).

Außerdem verfügte das Unternehmen über einen Stand, an dem es detaillierte Informationen zu seinem Katalog von Anwendungen für den öffentlichen Personenverkehr anbot und  für zahlreiche Verkehrsbehörden und Verkehrsanbieter personalisierte Vorführungen seiner Systeme durchführte.

Im Rahmen der Veranstaltung nahm GMV an verschiedenen Präsentationen teil und verdeutlichte so, welche Aktivitäten das Unternehmen seit Jahren auf dem Gebiet der intelligenten Verkehrssysteme vorantreibt. Bei dem geführten Rundgang der VIP-Delegation zu den wichtigsten Ausstellern auf der Messe unter dem Motto „Öffentliche Verkehrslösungen für eine bessere Zukunft“ stellte César Martínez, International Business Development Manager, GMV, die Produkte des Unternehmens und den Ansatz vor, den es bei der Einführung künstlicher Intelligenz (KI) zur Verbesserung des öffentlichen Personenverkehrs verfolgt.

Rafal Krzysiak, Head - Business Development Poland & Baltics beteiligte sich an der Sitzung zur „Verbesserung der Mitarbeitererfahrung: ein genauerer Blick auf den Personalmangel im öffentlichen Verkehrswesen“ und legte dar, wie GMV durch Gamifizierung der Fahrqualität einen Beitrag dazu leistet, Mitarbeitende zu halten.

Des weiteren hielt Iker Estébanez, Head – International Business Development bei GMV, in der Sitzung „Überwachung von Fahrgastströmen  und Linienauslastung“ einen Vortrag darüber, wie das Unternehmen Big Data mit KI-Modellen integriert, um den Bedarf an Verkehrsleistungen vorherzusagen und beim täglichen Betrieb im öffentlichen Personenverkehr in Echtzeit die Entscheidungsfindung zu unterstützen.