Casos de Uso de Big Data en Transporte y Movilidad Urbana

 

El Big Data, que se refiere a la recopilación, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos que no pueden manejarse con herramientas tradicionales, está revolucionando la planificación y gestión del transporte. Se considera un aliado fundamental para las ciudades en la lucha contra la congestión y para mejorar la movilidad urbana.

Históricamente, la planificación del transporte se basaba en encuestas origen-destino, que eran costosas, infrecuentes y limitadas en alcance. Sin embargo, la digitalización y la proliferación de dispositivos móviles y sensores han dado lugar a una nueva generación de fuentes de datos masivos que ofrecen información valiosa sobre los patrones de actividad y movilidad de la población.

A continuación, se presenta un listado de casos de uso y una descripción de cómo se aplica el Big Data en el transporte y la movilidad urbana:

• Optimización de rutas y horarios:
• El análisis de datos en tiempo real de sensores, GPS, tarjetas de pago y teléfonos móviles permite diseñar rutas más eficientes, reducir tiempos de viaje y costos operativos.
• Se pueden ajustar dinámicamente rutas y frecuencias de servicio. Por ejemplo, en Gijón (España), el simulador del proyecto SIADE SaaS permitió identificar que cambios en una ruta de autobús aumentarían la velocidad comercial, y se implementaron sugerencias para una ruta circular en el nuevo Plan de Movilidad de la ciudad.
• En el transporte de larga distancia, el Big Data se usa para optimizar las rutas más rentables.

• Gestión de tráfico y mitigación de la congestión:
  • El análisis de patrones de tráfico permite la implementación de sistemas de gestión dinámica, mejorando la fluidez y reduciendo las aglomeraciones.
  • Los datos permiten identificar vías con mayor nivel de congestionamiento en diversas horas del día y señalar zonas críticas para intervención.
  • También se puede predecir el impacto de perturbaciones en el tráfico, como eventos masivos o protestas, anticipando acciones para mitigar demoras.
  • Un estudio del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) utilizó millones de datos de la plataforma Waze para analizar las características y costos de la congestión en 10 ciudades de América Latina y el Caribe.
• Planificación de la demanda y modelos de movilidad:
  • Permite un conocimiento profundo de los patrones de demanda, esencial para mejorar la asignación de recursos y diseñar medidas que alineen las necesidades de desplazamiento con los objetivos de sostenibilidad.
  • Se pueden actualizar las matrices de viajes de las ciudades de manera más periódica y completarlas con patrones no incluidos en las matrices tradicionales.
  • El proyecto SIADE SaaS puede inferir hasta el 88% de los destinos de los pasajeros con una precisión del 96%, siendo más rápido, menos costoso y más completo que la metodología tradicional de entrevistas.
  • El Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana (MITMA) de España ha sido pionero en el uso de datos de telefonía móvil para obtener matrices origen-destino a gran escala, caracterizando con precisión los desplazamientos interprovinciales y su variabilidad para planificar el transporte público.
• Mejora de la experiencia del usuario y servicios personalizados:
  • La recopilación de datos sobre la satisfacción y el comportamiento del usuario permite mejorar la oferta de servicios personalizados y comunicativos.
  • Los pasajeros pueden acceder en tiempo real a información sobre horarios, retrasos y alternativas de rutas, lo que les proporciona mayor control y flexibilidad.
  • Empresas como Uber utilizan Big Data para optimizar la asignación de vehículos, calcular rutas eficientes y ofrecer tiempos de espera precisos, además de identificar patrones de comportamiento para ofrecer promociones personalizadas.
• Mantenimiento predictivo y seguridad:
  • Permite optimizar el mantenimiento de unidades según el uso real y el rendimiento de las flotas, a través de alertas tempranas que previenen fallos.
  • El Metro de Nueva York, por ejemplo, utiliza algoritmos avanzados para predecir fallos y realizar mantenimiento preventivo, reduciendo los tiempos de inactividad.
  • En la logística y distribución, la captación de datos de cámaras y sensores ayuda a monitorear los hábitos de conducción para reducir incidentes y averías, y ahorrar combustible.
  • Los datos pueden contribuir a identificar tramos con un mayor índice de siniestralidad e intersecciones que requieren intervenciones urgentes, así como patrones de movilidad en zonas de primera necesidad (hospitales, escuelas) para mejorar la seguridad vial.
• Monitorización continua de la movilidad:
  • La recogida continua de datos permite un seguimiento casi en tiempo real de la movilidad. Un ejemplo destacado es el estudio del MITMA durante la pandemia de COVID-19, que monitorizó la movilidad a nivel estatal desde marzo de 2020 con solo tres días de desfase, para verificar el cumplimiento de las restricciones y adaptar la oferta de transporte.
• Desarrollo de nuevas aplicaciones y tecnologías:
  • La demanda de información al viajero en tiempo real y la navegación GPS ha impulsado el desarrollo de aplicaciones móviles para teléfonos inteligentes, creando nuevas oportunidades de mercado.
  • La automatización progresiva de los servicios de movilidad, incluyendo los vehículos autónomos y conectados, facilitará la recopilación de datos de demanda de transporte.
• Análisis predictivo:
  • La disponibilidad de bases de datos históricas con alto nivel de detalle permite el desarrollo de modelos predictivos basados en técnicas de inteligencia artificial. Estos modelos pueden nutrirse de patrones cíclicos de demanda, la incidencia de eventos puntuales y la meteorología. El simulador de SIADE SaaS puede predecir con un 93% de precisión los cambios en el flujo de pasajeros tras alterar elementos de una red de transporte.
• Control de costes y eficiencia de recursos:
  • El Big Data permite hacer más con menos, optimizando los recursos y reduciendo los costes operativos al evitar rutas vacías, recorridos ineficientes y sobreuso de unidades.
  • Los análisis de grandes volúmenes de datos permiten a las empresas predecir y aproximar los costes asociados a sus flotas.
• Reducción del impacto ambiental:
  • Al analizar las emisiones y el consumo de energía, el uso de datos facilita la implementación de sistemas de transporte público más sostenibles, promoviendo el uso de vehículos eléctricos e híbridos y optimizando rutas para disminuir las emisiones contaminantes.

La implementación del Big Data en el transporte implica retos como la recopilación y gestión de grandes volúmenes de datos, la interoperabilidad entre sistemas, y la seguridad y privacidad de los datos. Sin embargo, sus beneficios son tangibles, mejorando la eficiencia operativa, la experiencia del usuario y la capacidad de planificación estratégica.