Sin importar cuál sea el sector económico, la industria del transporte tiene un objetivo común: garantizar la eficiencia y seguridad de las personas y mercancías en la vía.
En este sentido, el rápido crecimiento de la tecnología en sistemas de visualización y monitoreo de transporte, sensores de tráfico y la gestión de la movilidad, han impulsado grandes avances con resultados muy positivos.
Sin embargo, es difícil gestionar lo que no se puede medir. Por ello, conviene conocer el impacto que la Data Science tiene en la optimización del sistema de transporte.
El papel de la Data Science en el sistema de transporte
Cada vez más ciudades inteligentes implementan estrategias basadas en sistemas de transporte multimodal para la planificación y logística de movilidad urbana. Un sistema de transporte multimodal consiste en el procesamiento sistemático de datos desde distintas fuentes para optimizar el análisis predictivo y la toma de decisiones. Estos datos se obtienen desde distintos dispositivos, como cámaras, sistemas de geolocalización, GPS, entre otros.
Luego, tras procesar y cruzar toda esta masa de datos, se implementan tecnologías que permitan mejorar el funcionamiento del flujo urbano, reducir los costos y brindar mejores servicios a los ciudadanos.
En definitiva, la ciencia de datos aplicada a la logística de transporte puede favorecer a todos los actores de esta industria para el beneficio común. Además, es posible interconectar y estudiar el comportamiento de distintos sistemas de transporte, desde bicicletas, redes de taxi, autobuses, trenes y distintos tipos de vehículos que hacen vida en el entorno urbano.
Observa más de cerca lo que la Data Science puede hacer por los sistemas de movilidad urbana.
De dónde se obtienen los datos
La fórmula es muy sencilla: a mayor cantidad de datos e información sobre la movilidad urbana, mejores decisiones e iniciativas se podrán proponer y planificar.
En este sentido, se han iniciado proyectos para obtener cada vez mayor volumen de datos y preparar toda la infraestructura necesaria para procesarla. Por ejemplo, la encuesta EOD-H (Encuesta Origen - Destino a Hogares) tiene el objetivo de responder a la rápida evolución de las ciudades por medio de toda la data que se obtenga. Luego, en una segunda etapa, se planea implementar una plataforma multicanal para ampliar aún más el levantamiento de información y responder a las necesidades con mejores propuestas.
Tal y como señaló Gloria Hutt, Ministra de Transporte y Telecomunicaciones, con la información que se obtiene es posible que los altos funcionarios y responsables tomen medidas estratégicas y logren una mejor planificación y nuevos proyectos asociados al sistema de transporte. Además, con el desarrollo de aplicaciones, software y soluciones, será más sencillo transformar la información en una herramienta útil y beneficiosa para todos.
Aportes de la ciencia de datos a la movilidad urbana
La ciencia de datos aplicada a la movilidad urbana permite determinar, por ejemplo, cuáles son las rutas más congestionadas, o en qué rutas se concentra una mayor cantidad de pasajeros. Con esto presente, parte de los beneficios a los que acceden los ciudadanos y organizaciones con flotas que circulan en el territorio nacional, son los siguientes:
1. Mejora de la previsión de tráfico
Un sistema optimizado que procese correctamente y aproveche toda la data generada, les permite a los usuarios tomar mejores decisiones. Por ejemplo, para prever los niveles de congestión de las rutas, la seguridad de los recorridos, y hasta la frecuencia con la que se toman un determinado camino.
Además, la ciencia de datos puede contribuir con pronósticos cada vez más precisos mediante sistemas que permitan recopilar datos en tiempo real. Al mismo tiempo, estos datos pueden analizarse aunque provengan desde múltiples fuentes y a una mayor velocidad.
2. Optimización de rutas
¿Quién no desea llegar antes a su destino? Pese a que existen situaciones imprevistas, siempre representará una ventaja conocer la condición general de una ruta de punta a punta y mirar desde un plano más amplio las distancias y opciones. Esto es especialmente relevante para empresas de sectores que requieren el transporte de productos y mercancías. De hecho, existen soluciones basadas en Data Science que consideran también datos asociados a la cantidad de productos o volúmenes y frecuencias de pedidos. Gracias a esto, es posible responder sin demora a las necesidades y utilizar con mayor eficiencia los recursos para realizar estas entregas.
3. Mayor satisfacción al cliente
Hay un beneficio común para empresas y usuarios cuando los tiempos de respuesta se optimizan y se disminuyen los riesgos. Recibir productos y servicios en el momento oportuno, trasladarse en taxi de un punto a otro usando mejores rutas o rastrear pedidos y hasta flotas de pedidos, contribuye a una satisfacción del cliente.
Al mismo tiempo, esto tiene un impacto positivo en la economía de las empresas y en toda la cadena de suministro. En definitiva, la ciencia de datos seguirá sumando al bienestar de los usuarios y empresas en la medida que se aproveche todo lo que tiene para ofrecer.
Como muestra el estudio sobre la transición de movilidad sustentable en América Latina del CEDESUS, el sentido de urgencia que transmitió la pandemia por COVID-19, permitió que se adoptara con mayor rapidez iniciativas asociadas a los sistemas de transporte. Como resultado, se seguirán implementando cada vez mayores avances que sumen a la infraestructura tecnológica del país y de las empresas, para generar nuevas y mejores iniciativas.
