Los sistemas de transporte son, sin duda, un importante factor para el crecimiento económico de un país. Cuanto más eficientes, ágiles, puntuales y seguros sean, mayor será su impacto en la movilidad de la población y las distintas actividades productivas.
Las opciones son muy variadas: autobuses, microbuses, taxis, trenes, metro, tranvías, servicios compartidos (tipo DiDi o Uber); cualquiera que sea el medio que se utilice, las empresas del sector -públicas o privadas- buscan la manera de equilibrar la velocidad, la flexibilidad y el servicio, al tiempo de reducir los costos y mejorar sus ingresos.
México y la mayoría de los países de América Latina adolecen de una red de transporte que satisfaga efectivamente las necesidades de sus ciudadanos, de sus economías en crecimiento, así como de las expectativas que trae consigo la era digital.
No obstante, escuchamos con mayor frecuencia proyectos exitosos llevados a cabo en países como México, Argentina, Colombia, Chile, Perú, entre otros. De igual forma, se toman como modelos iniciativas que han demostrado su conveniencia en Europa, Norteamérica y Asia.
Llama la atención que, en su mayoría, los gobiernos están analizando datos e información provenientes de todo el ecosistema de transporte: rutas, horas de mayor afluencia, el desplazamiento de los pasajeros, el clima, las condiciones de las calles, el tráfico, así como las condiciones mecánicas de las unidades y el uso y abasto de combustible, entre otras variantes.
En este punto, tecnologías analíticas (avanzadas, visuales, datos), en conjunción con tendencias como el Internet de las Cosas (IoT), sensores, Inteligencia Artificial y Machine Learning, entre otras, le están dando una nueva cara e impulso al transporte urbano.
- Rutas reales. ¿Cuál es el camino que recorren miles o millones de personas para llegar a sus lugares de estudio o de trabajo? Al analizar enormes volúmenes de datos obtenidos de encuestas, cámaras y dispositivos móviles, se puede establecer rutas que agilizarán el desplazamiento a sus destinos.
- Pronosticar la demanda. Los responsables de despachar autobuses o trenes pueden anticipar cuando se requerirán más unidades -entrada y salida de actividades laborales o escolares, horas pico, eventos especiales-, además de regular la frecuencia.
- Disminución de accidentes. Mediante la aplicación de la analítica a bases de datos de autoridades y aseguradoras se identifican los cruceros y calles donde se registra un mayor número de incidentes viales, y se toman las medidas pertinentes para elevar la seguridad.
- Prever el requerimiento de personal. Operadores de autobuses, trenes, tranvías, teleféricos, así como personal operativo, de mantenimiento y limpieza deben estar disponibles para proveer servicios de transporte continuos y en los momentos de mayor demanda. Al conocer los picos y valles, se puede prever el número y tipo de empleados de los que se puede echar mano.
- Mantenimiento y servicio. La conjunción de IoT y sensores ayudan a prever con exactitud el momento que una unidad de transporte requiere mantenimiento. De igual modo, es fácil anticipar una avería seria, medir el desgaste y el uso de combustible con gran detalle (por horas, distancias, tráfico).
- ¿Cómo está el clima? Niebla por la mañana, sol al mediodía, lluvia y viento por la tarde -son factores que impactan la fluidez del tránsito y, por tanto, afectan el avance de las unidades de transporte público. Al tener acceso a datos meteorológicos, los encargados de hacer la planeación pueden tomar las medidas necesarias para garantizar la disponibilidad y, al mismo tiempo, la seguridad e integridad de los pasajeros.
Y lo más importante, crean el marco perfecto para contribuir al crecimiento económico y social de todos los países de la región.
