Servicios para la Obtención y Tratamiento de Datos de Movilidad Real en la Ciudad de Madrid
Antecedentes
Previa al presente contrato de servicios existían multitud de contratos independientes por cada tipo de dato, donde el componente humano era muy relevante. Dado el tamaño de las infraestructuras, el tiempo en que se tenían que realizar las mediciones y la cantidad de datos que se demandaban, hacía inevitable que se usara muchas veces un dato estimado o sustituido, lo que suponía una merma importante en la calidad de dicho dato.
Los nuevos modos de movilidad, así como los peatones no estaban contemplados.
No existía ninguna plataforma de gestión de datos, por lo que el uso de históricos era complicado, máxime cuando muchos de ellos estaban en papel o formatos rígidos y la calidad de los datos era difícil de valorar.
Retos
El reto fundamental es trabajar en la calidad del dato y utilizar las tecnologías más adecuadas y con mejor resultado para cada uno de los casos. Se considera que la calidad vendrá determinada por el uso de distintas tecnologías que pueden complementar las carencias detectadas. El software basado en inteligencia artificial consideramos que puede tener grandes aplicaciones.
El objetivo perseguido es que la compleja movilidad urbana pueda evaluarse correctamente con los problemas de fuentes de alimentación y comunicaciones existentes, que merman la calidad de la toma de datos, pese a las tecnologías empleadas.
También se pretende desarrollar mayores casos de uso aplicados a movilidad, contemplando el Big data y los sensores.
La plataforma debe ser una herramienta de gestión, que sirva tanto para la evaluación del funcionamiento de los sistemas implementados en calle, como para la recopilación y tratamiento de los datos necesarios para una movilidad sostenible que con todos los modos.
Fases
El proyecto se inició en agosto de 2017 y finalizará en el mismo mes de 2021.
Se trata de un contrato de gestión de servicios, donde el servicio es el dato obtenido, por lo que los recursos debe ponerlos la empresa adjudicataria, en este caso Kapsch TrafficCom Transportation, que debe actualizar los equipos y sistemas cuando no alcancen los niveles de calidad requeridos.
El Ayuntamiento incorpora una dirección técnica y complemente este contrato con uno de consultoría, cuyos modelos de simulación de tráfico son alimentados por los datos obtenidos en este contrato.
Actualmente y para dar continuidad a este servicio, se encuentra en fase de contratación un nuevo contrato de características similares al que se presenta a este concurso.
A modo de ejemplo se han empleado equipos de Flir, HikVusuib, D@wa y desarrolladores de software ClaraVox, VAX, Aviglion
Nuevos Servicios
Sistemas que empleen doble medición con sistemas complementarios que sirvan para evaluar la calidad del sistema y además obtener de dificil discriminación, como por ejemplo Bicicletas circulando en carriles de circulación con el resto de vehículos.
Soportado por una red 4G propia que ha mejorado la eficacia y velocidad en la transmisión de datos
Sistemas para el cálculo de peatones en áreas de sección superior a los 3,5m metros de sección utilizando software con inteligencia artificial.
Estos sistemas requieren un menor tiempo de procesado y menor intervención manual.
También se han integrado y personalizado nuevos servicios, asociados a Qlik, plataforma para visualizar datos y mejorar la experiencia del usuario, orientada a Business Intelligence cuya finalidad es recopilar, procesar y presentar información proveniente de diferentes fuentes de datos (Big Data: Bases de datos, archivos, etc.) que son tratados desde una plataforma de gestión de procesos.
Conclusiones
Madrid cuenta en la actualidad con un total de 200 estaciones permanentes de aforos, 160 estaciones son de vehículos, 20 de ellas son de bicicletas y el resto de peatones basadas en tecnologías de última generación, y se prevé que su progresión irá en aumento en los próximos años.
Se ha apostado por un modelo de contrato de servicios pionero en España; una apuesta por el uso de nuevas tecnologías de sensorización y por una herramienta de gestión que permite la recogida, la validación y la presentación de los datos. Los datos deben ser de calidad, auditables y medibles. Su análisis y la analítica aumentada serán determinante para la inteligencia de cualquier negocio, las plataformas de datos y el “machine learning”. Cada vez más, los gestores de planificación municipales podrán tomar decisiones que contribuyan a la mejora la movilidad en su ciudad .
