Размер рынка автоматизированных систем оплаты проезда по компонентам (программное обеспечение, оборудование), по технологиям (магнитная полоса, смарт-карты, оптическое распознавание символов (OCR), беспроводная связь ближнего действия (NFC)), отчет об анализе отрасли, региональный прогноз, потенциал роста, доля конкурентного рынка и прогноз, 2016–2023 гг.
Идентификатор отчета: GMI406
|
Дата публикации: April 2016
|
Формат отчета: PDF
Скачать бесплатный PDF-файл
Авторы:
Suraj Gujar,
Размер рынка автоматизированной системы сбора платы
Системный рынок автоматизированной сборки тарифов (AFC) Размер оценивается в 4 миллиарда долларов США в 2015 году и, как ожидается, зарегистрирует более 10% прироста с 2016 по 2023 год.
Рост рынка автоматизированных систем сбора тарифов объясняется благоприятными правительственными инициативами по развитию устойчивой и умной транспортной инфраструктуры в сочетании с быстрым использованием передовых технологий сбора тарифов, включая электронные платежные системы и смарт-карты. Правительства Великобритании и Нидерландов внедряют системы AFC для обеспечения безопасности. умная карта технологии для региональных властей. В декабре 2015 года администрация ОАЭ и транспортные решения Xerox внедрили интеллектуальную систему сбора платы за проезд для автобусов, предложив единую карту для использования в транзитных режимах в Абу-Даби, сократив время ожидания пассажиров в очередях и время заторов на дорогах. Растущее использование смартфонов для доступа к приложениям туристической информации также будет способствовать росту рынка. Крупные компании, в том числе Apple, Google и Samsung, также играют важную роль в оплате транспортных сборов с использованием систем AFC.
Смартфоны помогают интегрировать мобильное приложение билетов, бортовых билетов и онлайн-билетов в Умные решения для билетовЭто позволяет транспортным органам и операторам предоставлять более качественные услуги своим клиентам и сокращать случаи уклонения от оплаты проезда и утечки средств.
Автоматизированная система сбора платы Анализ рынка
Ожидается, что к 2023 году доля рынка оборудования превысит 45% из-за растущего внедрения автоматических сборщиков тарифов в сетях общественного транспорта. В транспортном секторе наблюдается рост использования аппаратной электроники, такой как процессоры карт шины, блоки контроллера шины и портативные устройства для продажи билетов, которые необходимы для эффективного внедрения систем AFC. Массовое распространение рельсов метро и систем скоростного автобусного транспорта привело к увеличению пассажиропотока, что вызвало необходимость в интеллектуальных системах сбора платы за проезд.
Сегмент оптического распознавания символов (OCR), по оценкам, к 2023 году будет иметь долю рынка автоматизированных систем сбора тарифов выше 20% из-за растущего использования технологии OCR для автоматического сбора билетов. Программное обеспечение OCR широко используется в различных формах, таких как персональные устройства для сканирования смартфонов, настольные приложения и серверные решения, которые способны обрабатывать рабочий процесс без человеческого взаимодействия. Используя технологию OCR для автоматизированной обработки данных, транспортные компании могут минимизировать свою зависимость от традиционных методов ввода данных.
Азиатско-Тихоокеанский регион Рост рынка систем АФК объясняется ростом государственной поддержки развития транзитных систем для улучшения общественного транспорта в регионе. Например, в июне 2015 года правительство Куала-Лумпура ввело в Сануэй услугу скоростного автобусного транспорта (BRT), чтобы минимизировать заторы в этом районе. Рынок набирает обороты из-за растущего внедрения этих систем в общественном транспорте, особенно в метро. Например, в июне 2015 года власти Дели (Индия) установили 210 новых ворот AFC на ключевых станциях, включая станцию Huda City Center и станции Nehru Place. Системы AFC обеспечивают улучшенную возможность бронирования билетов для пользователей / пассажиров, а также помогают операторам решать проблему перегрузки бронирования билетов в часы пик. Быстрая оцифровка, растущее проникновение смартфонов и спрос на них Цифровой платеж Ожидается, что этот метод, за которым последуют сильные административные взгляды на интеллектуальную транспортную инфраструктуру, будет стимулировать рынок.
Доля рынка автоматизированной системы сбора платы
Компании, представленные на системном рынке автоматизированного сбора тарифов (AFC), расширяют свои производственные возможности благодаря партнерству с технологическими компаниями. Например, в октябре 2015 года компания Transdev усовершенствовала систему сбора платы за проезд, используя приставки Wayfarer6 от Parkeon для работы на некоторых автобусных маршрутах Великобритании. В мае 2015 года компания QNX Software объявила о том, что ее ОС QNX Neutrino работает на системе сбора мусора, которая включает в себя автоматы для продажи билетов, автоматические ворота и бортовое автобусное оборудование во всех странах, включая Филиппины, Сингапур и Таиланд. Компании, работающие на рынке, фокусируются на инновационных продуктах, чтобы дифференцировать свои предложения и получить конкурентное преимущество над конкурентами.
Некоторые из крупнейших компаний, работающих на рынке:
Промышленный фон
Растущее внедрение передовых технологий сбора тарифов не только для сбора платежей, но и для объединения со сбором данных стало очень важным для прибыльности агентства общественного транспорта. Транспортный сектор стал свидетелем быстрого перехода от покупки билетов к широкому спектру вариантов оплаты, которые являются более безопасными и эффективными. Достижения в области технологий привели к расширению нескольких технологий смарт-карт, обеспечивая последовательность и номинальные ошибки. Кроме того, растущая потребность в Умный транспорт Инфраструктура стимулировала спрос на передовые системы сбора платы за проезд, чтобы улучшить обслуживание и позволить операторам облегчить передвижение пассажиров.
Методология исследования, источники данных и процесс валидации
Этот отчёт основан на структурированном исследовательском процессе, построенном на прямых отраслевых беседах, собственном моделировании и строгой перекрёстной проверке, а не просто на кабинетных исследованиях.
Наш 6-этапный процесс исследования
1. Дизайн исследования и контроль аналитиков
В GMI наша исследовательская методология построена на основе человеческого опыта, строгой валидации и полной прозрачности. Каждый инсайт, анализ трендов и прогноз в наших отчётах разрабатывается опытными аналитиками, которые понимают нюансы вашего рынка.
Наш подход интегрирует обширные первичные исследования через прямое взаимодействие с участниками отрасли и экспертами, дополненные всесторонними вторичными исследованиями из проверенных глобальных источников. Мы применяем количественный анализ воздействия для предоставления надёжных прогнозов, сохраняя полную прослеживаемость от исходных источников данных до финальных инсайтов.
2. Первичное исследование
Первичное исследование составляет основу нашей методологии, внося около 80% в общие инсайты. Оно включает прямое взаимодействие с участниками отрасли для обеспечения точности и глубины анализа. Наша структурированная программа интервью охватывает региональные и глобальные рынки с участием руководителей высшего звена, директоров и предметных экспертов. Эти взаимодействия дают стратегические, операционные и технические перспективы, обеспечивая всесторонние инсайты и надёжные рыночные прогнозы.
3. Интеллектуальный анализ данных и анализ рынка
Интеллектуальный анализ данных является ключевой частью нашего исследовательского процесса, внося около 20% в общую методологию. Он включает анализ структуры рынка, выявление отраслевых трендов и оценку макроэкономических факторов через анализ доли выручки крупных игроков. Соответствующие данные собираются из платных и бесплатных источников для создания надёжной базы данных. Эта информация затем интегрируется для поддержки первичных исследований и оценки размера рынка с валидацией от ключевых заинтересованных сторон, таких как дистрибьюторы, производители и ассоциации.
4. Оценка размера рынка
Наша оценка размера рынка построена на методе восходящего анализа, начиная с данных о выручке компаний, полученных непосредственно в ходе первичных интервью, а также показателей объёма производства от производителей и статистики установок или развёртывания. Эти данные объединяются по региональным рынкам для получения глобальной оценки, основанной на реальной отраслевой деятельности.
5. Модель прогноза и ключевые допущения
Каждый прогноз включает явную документацию следующего:
✓ Основные драйверы роста и их предполагаемое влияние
✓ Сдерживающие факторы и сценарии смягчения
✓ Нормативные допущения и риск изменения политики
✓ Параметр кривой технологического освоения
✓ Макроэкономические допущения (рост ВВП, инфляция, валюта)
✓ Конкурентная динамика и ожидаемый вход/выход на рынок
6. Валидация и обеспечение качества
На заключительных этапах осуществляется человеческая валидация, в рамках которой эксперты в области вручную проверяют отфильтрованные данные для выявления нюансов и контекстуальных ошибок, которые могут ускользнуть автоматизированные системы. Эта экспертная проверка добавляет важный уровень контроля качества, обеспечивая соответствие данных целям исследования и отраслевым стандартам.
Наш трёхуровневый процесс валидации обеспечивает максимальную надёжность данных:
✓ Статистическая валидация
✓ Экспертная валидация
✓ Проверка рыночной реальности
Доверие и достоверность
Проверенные источники данных
Отраслевые издания
Журналы и торговая пресса в сфере безопасности и обороны
Отраслевые базы данных
Собственные и сторонние рыночные базы данных
Нормативные документы
Государственные закупочные записи и политические документы
Академические исследования
Университетские исследования и отчёты специализированных учреждений
Корпоративные отчёты
Годовые отчёты, презентации для инвесторов и регуляторные документы
Экспертные интервью
Топ-менеджеры, руководители по закупкам и технические специалисты
Архив GMI
Более 13 000 опубликованных исследований по более 30 отраслям
Торговые данные
Объёмы импорта/экспорта, коды ТН ВЭД и таможенные записи
Изучаемые и оцениваемые параметры
Каждая точка данных в этом отчёте проверена с помощью первичных интервью, подлинного восходящего моделирования и строгой перекрёстной проверки. Узнайте больше о нашем исследовательском процессе →