DAS
Purpose
The Dynamic Allocation System (DAS) is a resource management tool designed to maximize the efficiency and effectiveness of car park resources such as Time, Space, and Energy. By minimizing waste and optimizing productivity, DAS can help reduce costs and improve operational efficiency. Through a simple booking process, DAS provides an allocation of resources that meets the needs of the user.

 
Scope/Targets
When allocating resources, it is essential to have clear objectives that the system should strive to achieve. These objectives can range from minimizing the number of movements in and out of lanes, reducing the amount of car park space used, and minimizing the number of driver trips, to maximizing efficiency when parking and pulling from lanes, minimizing the distance drivers walk, and reducing the time taken from block park to departures. However, different operations will have different priorities when it comes to these objectives. Therefore, DAS should come with a customizable settings page that allows users to prioritize their targets according to their specific needs. This settings page should be independent per operation as large car parks with few staff will have different requirements than small car parks with many staff. The target must be clear and unambiguous in order for it to be properly implemented. For example, if the target is to reduce driving time between block park and departures, then a prerequisite would be knowing the coordinates of the lanes or car park layout so that an efficient solution can be calculated.






Requirements
In order for DAS to meet its targets, there are several factors that need to be taken into consideration. The settings page should be used to determine which data is necessary for DAS to function properly on a given dataset. This includes, but is not limited to: 
• Bookings Return Date
• Bookings Return Terminal
• Size of Block Park Area(s)
• Size of Lanes
• Size of Departures Area(s)
• Speciality Area(s) (Valet Zones, EV Zones, Undercover Zones, Extra Long or Extra Wide Vehicles etc.)
• Locations of Lanes, Entrances & Exits to Block Park and Entrances & Exits to Departures (for calculating distances between Lanes themselves, and lanes to departures)
• Staff Availability
• Staff Shift Times
• Availability of Lanes / Zones (e.g. are Some Zones only available in Summer?)
• Multi Terminal Lanes
• How far in advance we are looking for similar arrivals (+ Maximum time before we close & audit a lane)
The system should be customizable in terms of which data sets will be available for DAS to use.

Segments
DAS Segments are a key component of allocation. The system can be configured as either Flexible or Fixed segments. Fixed Segments are a more restrictive approach, where pre-selected times of the day are manually input. The current KMOS segment editor could be expanded to include different segments depending on the day, allowing DAS to function similarly to KMOS without the need for a Key Master. Flexible Segments offer more potential but also more complexity. This approach allows DAS to look ahead at predicted arrivals and departures, combine this data with its targets, and determine its set of segment times per individual day of the year. The more data sets available, the more efficient this approach will be.







Solution
Once DAS has a set of targets and knows the data sets that will be available at point of allocation you can then configure the algorithm that’ll be used to calculate the final allocation. This is the complex bit so that when you feed DAS a booking (or set of bookings) it follows the algorithm step by step until it produces the allocation.
An example would be something like the below

 
Other factors to consider are Manual Overrides (the ability to allow intervention by a User to change lane allocations). Recalculations (after a day has passed, Non Arrivals / Overstays may mean there is now more or less space available than expected). Unexpected Events; an Incident (e.g. a crash) could cause a temporary lane closure that may affect future allocations for a period. 

Finally DAS should also be periodically reviewed, either manually or by itself to look for improvements. Particularly in the case when there is a limited set of data to begin with. After a period of operation it should be able to detect certain information with greater accuracy (such as weekly trends & seasonal trends). It could then suggest possible changes to the algorithm which if taken into account could lead to more efficiencies.

Overall, DAS is a powerful tool that can be used to automate the allocation of resources in a variety of scenarios. With the right configuration and data sets it can be used to make decisions quickly and accurately, saving time and money.
DAS목적동적 할당 시스템(DAS)은 시간, 공간, 에너지와 같은 주차장 자원의 효율성과 효과를 극대화하기 위해 설계된 자원 관리 도구입니다. 낭비를 최소화하고 생산성을 최적화하여 비용을 절감하고 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. DAS는 간단한 예약 프로세스를 통해 사용자의 니즈에 맞는 자원을 할당합니다. 범위/대상리소스를 할당할 때는 시스템이 달성해야 할 명확한 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 이러한 목표는 차선 안팎으로 이동하는 횟수 최소화, 주차장 공간 사용량 감소, 운전자 이동 횟수 최소화부터 차선 주차와 출차 시 효율성 극대화, 운전자 보행 거리 최소화, 블록 주차에서 출발까지 소요 시간 단축에 이르기까지 다양합니다. 그러나 이러한 목표와 관련해서는 사업장마다 우선순위가 다를 수 있습니다. 따라서 DAS에는 사용자가 특정 요구에 따라 목표의 우선순위를 지정할 수 있는 사용자 지정 가능한 설정 페이지가 포함되어야 합니다. 직원이 적은 대형 주차장은 직원이 많은 소형 주차장과 요구 사항이 다를 수 있으므로 이 설정 페이지는 운영별로 독립적이어야 합니다. 목표가 제대로 구현되려면 목표가 명확하고 모호하지 않아야 합니다. 예를 들어, 블록 주차와 출발 사이의 주행 시간을 줄이는 것이 목표인 경우 효율적인 솔루션을 계산할 수 있도록 차선 또는 주차장 레이아웃의 좌표를 아는 것이 전제 조건입니다.요구 사항DAS가 목표를 달성하기 위해서는 몇 가지 요소를 고려해야 합니다. 설정 페이지를 사용하여 주어진 데이터 세트에서 DAS가 제대로 작동하는 데 필요한 데이터를 결정해야 합니다. 여기에는 다음이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다: - 예약 반환 날짜- 예약 반납 터미널- 블록 파크 면적 크기- 레인 크기- 출발 구역 크기- 특별 구역(발렛 구역, 전기차 구역, 언더커버 구역, 초장축 또는 초광폭 차량 등)- 차선, 블록 파크 입구 및 출구의 위치, 출발 입구 및 출구의 위치(차선 자체 및 차선부터 출발까지의 거리 계산용)- 직원 근무 가능 여부- 직원 교대 시간- 차선/구역 이용 가능 여부(예: 일부 구역은 여름에만 이용 가능합니까?)- 다중 터미널 레인- 비슷한 도착 시간대(+ 차선 폐쇄 및 감사까지의 최대 시간)시스템은 DAS가 사용할 수 있는 데이터 세트를 사용자 정의할 수 있어야 합니다.세그먼트DAS 세그먼트는 배차의 핵심 구성 요소입니다. 시스템은 유연 세그먼트 또는 고정 세그먼트로 구성할 수 있습니다. 고정 세그먼트는 하루 중 미리 선택된 시간을 수동으로 입력하는 보다 제한적인 접근 방식입니다. 현재 KMOS 세그먼트 편집기를 확장하여 요일에 따라 다른 세그먼트를 포함할 수 있으므로 키 마스터 없이도 DAS가 KMOS와 유사하게 작동할 수 있습니다. 유연한 세그먼트는 더 많은 잠재력을 제공하지만 더 복잡해지기도 합니다. 이 접근 방식을 통해 DAS는 예상 도착 및 출발을 미리 살펴보고, 이 데이터를 목표와 결합하여 연중 개별 요일별 세그먼트 시간 집합을 결정할 수 있습니다. 사용 가능한 데이터 세트가 많을수록 이 접근 방식은 더 효율적입니다.솔루션DAS에 목표 집합이 있고 할당 시점에 사용할 수 있는 데이터 집합을 알고 나면 최종 할당을 계산하는 데 사용할 알고리즘을 구성할 수 있습니다. 이것은 복잡한 비트이므로 DAS에 예약(또는 예약 세트)을 제공하면 알고리즘이 할당을 생성할 때까지 단계별로 알고리즘을 따릅니다.예를 들면 다음과 같습니다. 고려해야 할 다른 요소로는 수동 재정의(차선 배정을 변경하기 위해 사용자가 개입할 수 있도록 허용하는 기능)가 있습니다. 재계산(하루가 지난 후 미도착/초과 숙박으로 인해 예상보다 사용 가능한 공간이 더 많거나 적을 수 있음). 예상치 못한 이벤트; 사고(예: 충돌)로 인해 일시적으로 차선이 폐쇄되어 향후 일정 기간 동안의 배정에 영향을 미칠 수 있습니다. 마지막으로 DAS는 수동으로 또는 자체적으로 주기적으로 검토하여 개선점을 찾아야 합니다. 특히 데이터 세트가 제한되어 있는 경우에는 더욱 그렇습니다. 일정 기간 운영한 후에는 특정 정보(예: 주간 트렌드 및 계절별 트렌드)를 더 정확하게 감지할 수 있어야 합니다. 그런 다음 알고리즘에 대한 가능한 변경 사항을 제안할 수 있으며, 이를 고려하면 효율성을 높일 수 있습니다.전반적으로 DAS는 다양한 시나리오에서 리소스 할당을 자동화하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다. 올바른 구성과 데이터 세트를 사용하면 빠르고 정확하게 의사 결정을 내리는 데 사용할 수 있어 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.