Big data en el transporte: cómo se aplica

La digitalización progresiva de los distintos ámbitos de nuestra sociedad encuentra en el sector del transporte un exigente y apasionante reto. Aspectos como la movilidad urbana e interurbana, el transporte de mercancías y el tráfico aéreo, pueden beneficiarse de aplicar este conjunto de tecnologías y métodos. Por lo tanto, vamos a analizar cómo se aplica el big data en el transporte.

El uso del big data en el transporte

Movilidad urbana

El tráfico en las ciudades constituye uno de los mayores quebraderos de cabeza tanto para los gobernantes como para los propios ciudadanos. A la fragilidad de la eficiencia del transporte público en las grandes urbes hay que añadir los tradicionales atascos, que acontecen sobre todo en horas punta.

¿Existe realmente alguna forma de planificar la movilidad urbana para corregir estas situaciones? La respuesta está en el big data, y ya ha habido quien ha conseguido grandes hitos: es el caso del Metro de Nueva York.

El suburbano neoyorquino tuvo que cerrar sus puertas por las noches en los inicios de la pandemia de COVID-19. En tiempo récord, la MTA (Autoridad Metropolitana del Transporte de N. Y.) contrató un software de planificación de transporte para acompañar el despliegue de una red de autobuses nocturnos, destinados a cubrir temporalmente los más de 1000 kilómetros de recorrido del metro.

El resultado fue la interconexión de barrios que, hasta el momento, apenas contaban con conexión con las zonas neurálgicas de la ciudad. Además, se añadieron tres nuevas rutas de autobús, y se solventó el problema de la movilidad urbana con eficacia y rapidez.

¿Y cómo se consiguió? Al más puro estilo big data: recopilando datos de los usuarios, en función de sus movimientos, sus hábitos, sus lugares de residencia, sus centros de trabajo, y los tiempos que normalmente invertían en sus trayectos. De este modo, quedaron trazadas las rutas que mejor convenían a la mayoría de los habitantes de Nueva York.

Logística y distribución

El transporte de mercancías sigue siendo, hoy en día, un elemento crítico en prácticamente todos los estratos del tejido productivo, pues la gestión de las flotas requiere de una gran agilidad en su mantenimiento y planificación.

¿Y cómo el big data puede ayudar al sector del transporte de mercancías? Veamos algunos puntos que ya están aplicando algunas empresas del sector:

  • Optimización de rutas. ¿Cuál es la mejor ruta que puede seguir un transportista? Mediante herramientas de big data, las empresas ya pueden elegir la mejor ruta para los vehículos de sus flotas, mapeando datos en tiempo real como secuencias de entrega, condiciones del tráfico o restricciones de acceso hasta el punto de entrega.
  • Seguridad de los conductores. ¿Hay alguna forma de ayudar al transportista para protegerle de posibles accidentes? La captación de datos y reconocimiento de señales desde cámaras y sensores permiten una conducción con menos incidentes y averías.
  • Reducción del consumo de carburante. ¿Existe algún modo de ahorrar combustible en ruta? Sí, dichos sensores, instalados en los puntos necesarios del vehículo, también pueden monitorizar los hábitos de conducción, como frenazos o aceleraciones bruscas, y así ayudar al conductor a gastar menos combustible en sus desplazamientos.

Tráfico aeroportuario

Hay algunos aeropuertos (como Heathrow en Londres o Charles de Gaulle en París) que acumulan unas mareantes cifras de pasajeros en su interior. Estamos hablando de entre 70 y 80 millones de viajeros cada año. Es fácil imaginar la repercusión de cualquier retraso o error que, inevitablemente, provocaría una reacción en cadena que penalizaría todo el tráfico aéreo.

¿Existe alguna forma de optimizar el tránsito de pasajeros por los aeropuertos? La respuesta, nuevamente, procede de la aplicación de herramientas de big data, y ya se ha aplicado en dos aeropuertos con un poco menos de tráfico: Atenas y Milán Malpensa, ambos con un tránsito anual en torno a los 24 millones de pasajeros.

En el aeropuerto de la capital griega, se estudiaron los patrones de comportamiento de los pasajeros para evitar retrasos por embarques tardíos. Esta respuesta reabrió el debate sobre los tiempos de conexión entre vuelos, los cuales también se optimizaron para mejorar la seguridad y la operatividad cotidiana del aeropuerto.

En el aeropuerto transalpino, se extrapolaron los resultados obtenidos en Atenas para monitorizar el tiempo transcurrido entre el aterrizaje y el despegue de una aeronave (turnaround time). El histórico acumulado de datos de las aerolíneas que operaban en Milán permitió diseñar una nueva estrategia que consiguió reducir la estancia en pista de los aviones.

Ventajas de aplicar big data en el transporte

Optimización de recursos

El beneficio más inmediato que se obtiene del big data es la capacidad de hacer más con menos. En el exigente escenario post-COVID, donde la gran mayoría de las economías han sufrido algún tipo de recesión, la optimización de los recursos es esencial para evitar que el tejido empresarial se resienta, sobre todo atendiendo a lo crítico y esencial que sigue siendo el sector del transporte, tanto de pasajeros como de mercancías.

Control de costes

En cualquier parte del sector del transporte hay costes que, potencialmente, pueden dispararse y perjudicar la rentabilidad (y, por consiguiente, el servicio prestado). Los análisis de grandes volúmenes de datos permiten a las empresas predecir y aproximar los costes asociados a sus flotas, y así evitar sorpresas.

Satisfacción del cliente

Mediante el big data, las empresas de transporte pueden dotar de sentido a la ingente cantidad de datos recabados; podrán trazar modelos predictivos que les permitan anticiparse a las necesidades de sus clientes, y así ofrecerles un mejor servicio.

Hemos visto cómo utilizar el big data en el transporte y, como puedes ver, es crucial para afrontar un futuro lleno de retos y exigencias. Las empresas que gestionan el tráfico de mercancías y el tránsito de personas ya están encontrando en el análisis masivo de datos una respuesta, tanto a sus necesidades a nivel corporativo, como a las demandas de sus clientes.

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