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Análisis de la demanda y predicción de la ocupación en el transporte público

HUPI ha desarrollado un asistente virtual para DBUS, el operador de transporte público de la ciudad de Donostia – San Sebastian.
 
Este Asistente Virtual predice diaria y automáticamente, con tres días de anticipación, a través de un algoritmo basado en Inteligencia Artificial, el volumen de pasajeros esperado para cada una de sus líneas, teniendo en cuenta tanto datos internos históricos como datos externos, por ejemplo el clima. Este Asistente Virtual le permite a este operador planificar con anticipación y adaptar con mayor precisión sus recursos diarios (conductores, tamaño del autobús, etc.).
 
Los resultados se muestran a través de una interfaz gráfica disponible en la Plataforma HUPI o se pueden integrar en los
sistemas de cada operador.
 
Las innovaciones científicas de este proyecto consisten en desarrollar algoritmos que:

     

  • Aprovechan los datos ABIERTOS, como el pronóstico del tiempo
  • Se ejecutan automáticamente; es decir, una vez en producción, el modelo de Machine Learning calculará y proporcionará las predicciones sin la intervención de un científico de datos
  • Proporcionan predicciones que están muy cerca de la cantidad real de pasajeros

 

Resultados y beneficios para DBUS

     

  • Adaptar la flota de autobuses en base a la demanda y tipología de usuarios (cantidad de personas en silla de ruedas, carritos para bebés…)
  • Identificar la ruta de los pasajeros y crear un mapa del uso del transporte público en la ciudad en base a patrones, valores atípicos y variables que puedan afectar la afluencia normal.
  • Optimizar la gestión de la flota gracias a las predicciones y el número de pasajeros en tiempo real que suponen una herramienta de apoyo a los gestores a la hora de planificar los servicios ofrecidos.
  • Gestión en tiempo real, creando la capacidad de ajustar los recursos empleados en cada momento según la demanda.
  • Garantizar un servicio de máxima calidad al pasajero evitando que la flota opere con carga excesiva y asegurando la accesibilidad a pasajeros con necesidades especiales.
  • Generación automatizada de alertas cualificadas según la situación (paradas saturadas, pasajeros en silla de rueda, etc…)

 
Este Asistente Virtual es aplicable a cualquier organización cuya demanda fluctúe en mayor o menor medida en el tiempo y que desee anticiparse para adaptar mejor sus recursos.
  

 
 

Info

Transporte, Asistente Virtual, Inteligencia Artificial, Big Data
Compañía de autobuses