Skellefteå̊ ska växa snabbare än vad konventionella lösningar klarar av när det kommer till att möta stadens nya mobilitetsbehov. Hur kan vi knyta ihop, bygga ut och nyttja infrastrukturen bättre i Skellefteå̊ på̊ ett sätt som gör det tillräckligt attraktivt att inte alltid välja bilen? Och hur kan vi göra det tillräckligt snabbt för att möta den historiskt snabba befolkningstillväxten och de behov den medför? Projektet har åt Skellefteå̊ kommunkoncern etablerat en datahubb som delar efterfrågan och utbud av mobilitet. Genom att tillgängliggöra information om hur människor behöver resa och vilket transportutbud som finns tillgängligt i stunden - kan staden bli bättre på att använda de resurser som redan finns, samt komplettera med nya på ett sätt som skapar synergier. Datahubben läser automatiskt in, strukturerar och exponerar genom API:er data till kommunens IT-plattform. Inom ramen för projektet har vi kunnat nyttja datahubben för att börja introducera datadrivet beslutsfattande i kollektivtrafiken. Datahubben gör det möjligt att i nästa steg börja automatisera beslut med i trafikproduktionen med hjälp av machine learning. Nu finns grunden för att börja träna modeller som möjliggör optimering och automatisering i trafikledning och sedan testa integrerad mobilitet där bussen är ryggraden.

Skellefteå is growing faster than conventional solutions can manage when it comes to meeting the city's mobility needs. How can we connect, expand and use the infrastructure better in Skellefteå in a way that makes it attractive enough not to always choose the car? And how can we do it fast enough to meet the historically rapid population growth and the needs it entails? This project has established a data hub for the Skellefteå municipal group that shares the demand and supply of mobility. By making information available about how people need to travel and what transport is available the city can become better at using the resources that already exist, as well as supplementing with new ones in a way that creates synergies. The Data hub automatically reads, structures and exposes data to the municipality's IT platform through APIs. Within the framework of the project, we have been able to use the Data hub to start introducing data-driven decision-making in public transport. The Data hub now makes it possible to start automating decisions in traffic production with the help of machine learning. The foundation is now in place to start training models that enable optimization and automation in traffic management and to start large scale testing of integrated mobility where the bus is the backbone.