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INTUIT

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Interactive Toolset for Understanding Trade offs in ATM Performance

ATM performance results from the complex interaction of interdependent policies and regulations, stakeholders, technologies and market conditions. Trade-offs arise not only between KPAs, but also between stakeholders, as well as b... ver más

30/04/2018

NOMMON SOLUTIONS A...

998K€

Presupuesto del proyecto: 998K€

Líder del proyecto

NOMMON SOLUTIONS AND TECHNOLOGIES La investigacion de herramientas y soluciones de ayuda a la decision para el diseño, optimizacion y gestion de sistemas complejos. actividad...

TRL 4-5 | 260K€

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 5 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2018-04-30

Sesar-11-2015: ATM Performance

I+D

Cerrada hace 9 años

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5 Participantes

NOMMON SOLUTIONS AND TECHNOL...

306.31K€ | Lider

ALG

151.44K€ | Participante

TML

148.19K€ | Participante

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244.00K€ | Participante

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Duración del proyecto: 26 meses Fecha Inicio: 2016-02-17
Fecha Fin: 2018-04-30

Líder del proyecto

NOMMON SOLUTIONS AND TECHNOLOGIES La investigacion de herramientas y soluciones de ayuda a la decision para el diseño, optimizacion y gestion de sistemas complejos. actividad...

TRL 4-5 | 260K€

Presupuesto del proyecto 998K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto ATM performance results from the complex interaction of interdependent policies and regulations, stakeholders, technologies and market conditions. Trade-offs arise not only between KPAs, but also between stakeholders, as well as between short-term and long-term objectives. While a lot of effort has traditionally been devoted to the development of microscopic performance models, there is a lack of useful macro approaches able to translate local improvements or specific regulations into their impact on high-level, system-wide KPIs. The goal of INTUIT is to explore the potential of visual analytics, machine learning and systems modelling techniques to improve our understanding of the trade-offs between ATM KPAs, identify cause-effect relationships between KPIs at different scales, and develop new decision support tools for ATM performance monitoring and management. The specific objectives of the project are: 1. to conduct a systematic characterisation of the ATM performance datasets available at different spatial and temporal scales and evaluate their potential to inform the development of new indicators and modelling approaches; 2. to propose new metrics and indicators providing new angles of analysis of ATM performance; 3. to develop a set of visual analytics and machine learning algorithms for the extraction of relevant and understandable patterns from ATM performance data; 4. to investigate new data-driven modelling techniques and evaluate their potential to provide new insights about cause-effect relationships between performance drivers and performance indicators; 5. to integrate the newly developed analytical and visualisation functionalities into an interactive dashboard supporting multi-dimensional performance assessment and decision making for both monitoring and management purposes.

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