Como lograr un sistema de transporte público inteligente con Big Data

Por Erick Gerber el 06-mar-2019 11:41:23

Transporte público inteligente, como lograrlo con BIG DATA
El transporte público
desempeña un papel fundamental en la vida cotidiana de los habitantes de grandes ciudades como Ciudad de México o para aquellas en constante crecimiento como la Ciudad de Panamá.

 ¿Cómo pueden aprovechar las autoridades de estas ciudades la tecnología para crear un sistema de transporte público inteligente?

Veamos el ejemplo de Singapur, ciudad donde La gran mayoría de los ciudadanos dependen de los autobuses y del sistema MRT para ir a sus trabajos y hogares, siendo necesario garantizar que puedan moverse por la isla de manera eficiente y económica a lo largo del día.
El gobierno se enfrenta a un dilema constante: cómo encajar una economía y una población en crecimiento, las aspiraciones ciudadanas por la propiedad de automóviles en un territorio extremadamente restringido. La respuesta de la política, con razón, ha sido expandir y mejorar el transporte público, de manera que minimice el uso del suelo y proporcione a los viajeros opciones de transporte público convenientes, confiables y confortables, disponibles en todas partes.

El objetivo del Ministerio de Transporte es que los pasajeros utilicen el transporte público para el 75% de los viajes de la hora pico de la mañana para 2030.

El reto está en equilibrar la oferta con la demanda. En este momento está ocurriendo un considerable crecimiento en la utilización y la demanda de las redes de transporte público, impulsadas por una creciente economía y población, y el éxito de las medidas para reducir el transporte privado. Por otro lado, la finalización de las nuevas líneas de MRT, tanto en construcción como en el tablero de dibujo se proyecta para el futuro.

Esta situación está creando un problema social y económico hoy. Los singapurenses exigen un mejor servicio, menos averías y formas de hacer frente al hacinamiento durante las horas pico. Las autoridades locales y los proveedores de servicios están luchando para optimizar los servicios, las flotas y la mano de obra, así como para gestionar las contingencias.

El gobierno se ha mostrado como experto en tecnología y abierto a las soluciones a múltiples problemas ofrecidos por big data. El sector del transporte no es una excepción. En un discurso en el debate del Comité de Suministros, el Segundo Ministro de Transporte, dijo que se utilizarán big data y analytics (Inteligencia aumentada) para mejorar la confianza en el sistema de trenes, y también ayudar a los operadores de autobuses públicos a rastrear la ubicación de sus autobuses.

En última instancia, el objetivo es integrar también los datos del transporte privado, lo que lleva a datos agregados, completos y en tiempo real sobre el tráfico en circulación.

El análisis de datos (Data analytics) es claramente clave para resolver los problemas de transporte de Singapur; ¿Cómo se puede aplicar?

Un proyecto en el Departamento de Estudios y Planificación Urbanos del MIT señala el camino. Varios documentos publicados en el marco de este proyecto muestran la necesidad de que cada elemento del ecosistema de transporte público esté interconectado, para proporcionar datos críticos en tiempo real. El análisis de estos datos puede servir para aumentar la inteligencia y gestionar anomalías en tiempo real.

El mantenimiento predictivo, por ejemplo, se puede programar para minimizar las averías de los vehículos. La información sobre las áreas y los horarios de la congestión del tráfico regular puede permitir la planificación de rutas de autobús más eficientes, así como la gestión de la congestión de las horas pico en las paradas de autobús con mayor frecuencia de unidades de transporte para las rutas populares.

Esto puede sonar esotérico, pero en realidad no es ciencia espacial, y otros países ya están utilizando el análisis de datos para ayudar a manejar sus problemas de transporte público.

¿Qué podemos aprender de las mejores prácticas que en el mundo están aliviando estos desafíos para las autoridades de transporte, los proveedores de servicios y los consumidores?

Según un informe de McKinsey & Company, la recopilación y el uso estratégico de la información pueden mejorar las previsiones y ayudar a impulsar el comportamiento de manera que mejore la confiabilidad de la infraestructura de transporte y aumente su eficiencia y utilización.

El informe cita como ejemplo el hecho de que Israel ha introducido un carril rápido de 13 millas en la autopista 1 entre Tel Aviv y el aeropuerto Ben Gurion:

El carril utiliza un sistema de peaje que calcula las tarifas según el tráfico en el momento del viaje. Para que funcione, el sistema cuenta los autos en la carretera; También puede evaluar el espacio entre los coches para medir la congestión. Este es un reconocimiento de patrones en tiempo real de orden muy alto. Luego, la información se pone en uso de manera que aumenta el "rendimiento" o la cantidad de tráfico que puede soportar la carretera. Si la densidad del tráfico es alta, los peajes son altos; Si hay pocos autos en la carretera, los peajes son más baratos. Esto no solo mantiene el flujo de los ingresos por peaje, sino que también reduce la congestión al “dirigir” la demanda.
Big data para crear sistemas de transporte público inteligentes

Holanda, también, se está beneficiando de la aplicación del análisis de big data. Dutch Railways es el principal operador ferroviario de pasajeros en los Países Bajos, que proporciona servicios ferroviarios en la red ferroviaria principal de Holanda y servicios internacionales a otros destinos europeos. El funcionamiento de estas vastas redes le da a Dutch Railways acceso a enormes cantidades de datos, recopilados a través de tecnología de trenes inteligentes, sistemas de venta de boletos, información sobre viajes, monitoreo en tiempo real y servicios para el personal de mantenimiento y unidades de control.

Hasta ahora, los proveedores de trenes proporcionaban toda la tecnología, por lo que cada tipo de tren tenía su propio entorno de TI, lo que dificultaba el trabajo conjunto y el mantenimiento de cada sistema. Dutch Railways tuvo la visión de integrar toda esta información para brindar servicios más confiables y mejores a los clientes. Al utilizar el software de análisis de secuencias, computación en memoria, integración y mensajería, Dutch Railways ahora puede proporcionar información en tiempo real sobre los servicios de trenes y la programación de mantenimiento. Los pasajeros también pueden usar una aplicación para planificar sus viajes y garantizar que sean rápidos y sin interrupciones.

La conclusión clara es que la digitalización de las redes de infraestructura puede mejorar los pronósticos, promover la confiabilidad y aumentar la eficiencia.

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¿Así que cuales son los siguientes pasos?

El gobierno de Singapur ya ha dado el primer paso para abrir y compartir los datos que se recopilan sobre el transporte con empresas de nueva creación y empresarios, lo que les permite explorarlos y utilizarlos para el tipo de innovación en la que se destaca el sector privado. El intercambio de datos de transporte entre todas las partes interesadas (operadores de transporte, proveedores de sistemas y ciudadanos) acelerará, en nuestra opinión, el desarrollo de soluciones prácticas para reducir la congestión, mejorar los tiempos de espera y superar los inconvenientes del viajero. Abrazar la tecnología en esta área no solo mejorará nuestra vida diaria, sino que también será un paso importante en nuestro viaje hacia la actualización de la Visión de la Nación Inteligente de Singapur.

En ciudades Latinoamérica como Ciudad de México, Ciudad de Panamá o Quito, el uso de herramientas de Big Data y Analítica de seguro favorecerán su crecimiento y la calidad de vida de sus habitantes, permitiéndoles tener un sistema de transporte inteligente. Esto no es el futuro, es el ahora y las autoridades deben poner manos a la obra utilizando tecnologías de inteligencia aumentada e integración para favorecer a los ciudadanos.

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Este artículo corresponde a una versión traducida y adaptada del original publicado en el Blog de TIBCO, para leer nota original hacer clic aquí.

 

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