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Transforming Transport, un proyecto ejemplar de big data en Europa

  • Estrategias digitales

BI big data

Este macroproyecto de movilidad inteligente, en el que la compañía española Indra ha coordinado el trabajo de 49 socios, ha conseguido mejoras de hasta un 60% en la eficiencia operativa del transporte y un 50% en la gestión de activos. Ha contado con presupuesto de 18,7 millones de euros del programa Horizonte 2020, y se han desarrollado trece pilotos en todo tipo de transportes.

Dotado con un presupuesto de 18,7 millones de euros ha contado con financiación de la Comisión Europea en el marco del programa Horizonte 2020, el proyecto Transforming Transport ha sido premiado como “mejor caso de éxito” entre los 42 proyectos que fomentan la transformación digital basada en datos en Europa, desarrollados en el marco de la Big Data Value PPP, la entidad público-privada que dirige la estrategia de I+D+i en macrodatos para impulsar el liderazgo europeo en este ámbito.

Este macroproyecto, en el que Indra ha coordinado el trabajo de 49 socios de Finlandia, Francia, Alemania, Grecia, Irlanda, Italia, Luxemburgo, los Países Bajos, Reino Unido y España puede suponer un antes y un después en el mundo de la movilidad, el transporte y la logística. De hecho, algunos de los principales gestores de infraestructuras y operadores de transporte europeos, que han participado en Transforming Transport, quieren seguir utilizando las soluciones desarrolladas por las enormes ventajas que ofrecen como, por ejemplo, mejoras de hasta un 60% en la eficiencia operativa del transporte y de hasta el 50% en la gestión de activos, según se ha podido comprobar en los trece pilotos que se han realizado en carreteras, puertos, aeropuertos, ferrocarriles y ciudades de toda Europa.

Mejoras en múltiples áreas
Para poder medir el valor generado por el big data en términos de eficiencia operativa, experiencia de cliente y modelos de negocio, se han establecido 130 KPIs, comparando el valor en la etapa previa a aprovechar las tecnologías big data y una vez que se han implementado.

Así, mediante soluciones inteligentes de mantenimiento predictivo, ha sido posible reducir un 34% los costes de mantenimiento de infraestructuras ferroviarias, minimizando además las interrupciones del servicio y mejorando la seguridad de los pasajeros. Se han reducido un 15% el número mensual de intervenciones en mantenimiento y entre un 15% y un 25% las emisiones contaminantes mensuales en el ferrocarril.

Por su parte, los puertos se han beneficiado, entre otros aspectos, de una reducción del 10% de los costes operacionales, al evitar retrasos y contar con terminales más eficientes. Por su parte, los aeropuertos han optimizado un 33% el uso de sus recursos.

También se ha conseguido predecir con dos horas de antelación embotellamientos, mejorando la gestión del tráfico y reduciendo la probabilidad de accidentes; reducir un 17% los tiempos de viaje para las rutas de camiones, gracias a la optimización de rutas, y un 38% el número de vehículos de reparto necesarios para la distribución en una ciudad, gracias a nuevas herramientas de planificación basadas en datos.

La importancia del open data
La iniciativa ha aprovechado un total de 164 terabytes de datos procedentes de 160 fuentes de datos diferentes y ha demostrado que, a medida que las herramientas se alimentan con nuevos datos, los modelos predictivos se vuelven cada vez más refinados, generando soluciones más efectivas para detectar y resolver posibles problemas y prevenirlos antes de que surjan.

En este sentido, la calidad de los datos es fundamental para conseguir los mejores resultados, siendo la mayor variedad de datos el factor más importante (69%), seguido del volumen de datos (25%) y de la velocidad de procesamiento, por lo que la clave está en integrar más fuentes de datos, no mayores cantidades.

Por otra parte, también se ha evidenciado que el conocimiento del negocio y la experiencia en operaciones comerciales es tan importante como las técnicas de inteligencia artificial para obtener los mejores resultados.