Caso de Uso

Modernización digital en el Metro de Madrid gracias a la optimización y análisis en tiempo real

25 de abril de 2023
El Metro de Madrid, un sistema de transporte emblemático con 294 km de vías y 302 estaciones, está dando pasos audaces hacia la modernización digital. En su búsqueda por brindar un servicio más eficiente y seguro, ha adoptado tecnologías de Big Data para obtener información en tiempo real sobre la movilidad de los pasajeros y así impulsar mejoras significativas en su operación.

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El Metro de Madrid, un engranaje vital en la movilidad de la capital española, está embarcándose en una profunda modernización digital para revolucionar la experiencia de sus usuarios. A través de la integración de tecnologías de vanguardia, este icónico sistema de transporte con 294 km de vías y 302 estaciones está redefiniendo cómo opera y se adapta en un mundo cada vez más conectado.

Hasta hace poco, el Metro de Madrid se enfrentaba a grandes desafíos en la gestión de datos para optimizar su servicio. Con un acceso limitado a la información sobre los patrones de viaje, la planificación eficiente de las operaciones era un reto constante. Las tradicionales encuestas a los pasajeros solo proporcionaban una visión estática y limitada, incapaz de abarcar eventos especiales y variaciones en la demanda.

La transformación digital ha supuesto una hoja de ruta para el Metro de Madrid, guiándolo hacia un futuro más eficiente y adaptable. Abrazando tecnologías de Big Data, la organización ha dado un paso al frente al implementar Cloudera Data Platform (CDP). Esta elección estratégica ha permitido que la toma de decisiones basadas en datos se vuelva prácticamente instantánea, proporcionando información en tiempo real a través de paneles de control intuitivos y la capacidad de generar alertas automáticas en función de los hallazgos.

Desbloqueando Nuevos Niveles de Conocimiento
El enfoque en la transformación digital ha revelado un nuevo nivel de conocimiento en la operación del metro. Anteriormente, el seguimiento de los pasajeros era incompleto, lo que dificultaba la comprensión total de los patrones de viaje. Sin embargo, gracias a la tecnología de Cloudera, el Metro de Madrid ha desarrollado algoritmos innovadores basados en los peajes para inferir las rutas completas de los pasajeros. Esta evolución ha pasado de una única matriz genérica cada siete años a 80 matrices diarias.
Además, gracias a la modelización de patrones de movimiento, el Metro de Madrid ha logrado predecir la densidad de pasajeros en estaciones y regular el acceso en tiempo real para cumplir con las medidas de seguridad. Esta funcionalidad también se ha extendido a eventos masivos, como partidos de fútbol y conciertos, donde se monitorea la densidad y se toman medidas proactivas.

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