23/11/2017 EMPRESA EXTERIOR
El sector económico relacionado con la logística y la movilidad representa el 15% del PIB y emplea a 11,2 millones de personas en la Unión Europea. Motivados por la economía transfronteriza, los transportes de mercancías y el turismo crecerán de forma significativa en los próximos 20 años, según fuentes de la Comisión Europea, pero este progreso puede conllevar importantes inconvenientes aparejados, como contaminación, tráfico o velocidades más lentas.
Sin embargo, según cálculos de la Comisión, con tan sólo un 10% de mejora en la eficacia de la movilidad, se pueden ahorrar hasta 100.000 millones de euros y una de las palancas para conseguirla es el uso de tecnologías relacionadas con los datos. Ahora mismo, sólo el 19% de las empresas europeas del sector logístico y transporte utilizan Big Data y el objetivo es doblar esa cifra en los próximos años. Por ello, la Comisión Europea ha proyectado el programa Transforming Transport que, con un presupuesto de 18,7 millones de euros y la participación de 47 empresas de todo el continente, entre las cuales se encuentra Paradigma, pretende revolucionar el sector gracias al uso de tecnologías relacionadas con la analítica de datos.
El programa “Transforming Transport” aplicará Transformación Digital y Big Data a sectores relacionados con la movilidad, como puertos, ferrocarriles, autopistas o flotas de vehículos, control de tráfico en ciudades y logística. En el caso concreto de la red ferroviaria, se ha elegido a España para utilizar todos los datos de los que disponen las compañías ferroviarias con el objetivo de prever fallos en la infraestructura y reducir costes. Las fuentes de datos que manejan los operadores ferroviarios son numerosas y de procedencias diversas, como horarios previstos y reales de trenes, sensores en las vías, informes de inspección, sísmicos o meteorológicos. Todos estos datos serán almacenados y procesados en sistemas Big Data con el objetivo de obtener predicciones de fallos en la infraestructura, ahorrar costes, reducir tiempos de espera y, en definitiva, ofrecer un mejor servicio a los clientes reduciendo gastos.
Un uso interesante del Big Data en el ámbito ferroviario es un cambio en la forma preventiva de mantenimiento de las vías: a día de hoy se realizan inspecciones periódicas usando trenes especiales que circulan en horas de poco tráfico para realizar medidas del estado de la infraestructura. Esto se traduce en unos pocos datos que son precisos, pero que tienen un enorme coste, derivado de la planificación y el equipamiento especializado necesario. Dentro del programa “Transforming Transport”, se estudiará si se pueden obtener predicciones iguales o mejores usando los sensores más básicos de los que disponen todos los trenes de línea, con lo que se dejaran de analizar datos recogidos una o dos veces al mes por cada sección de vía, por una gran cantidad de datos algo menos precisos, pero obtenidos cada pocos minutos durante todo el día.
Otro de los proyectos principales del programa es el del Aeropuerto Internacional de Atenas, donde se está trabajando para optimizar, gracias a técnicas de Big Data, el flujo de pasajeros en las zonas de control de pasaporte y de seguridad mediante un programa llamado Smart Passenger Flow Pilot que mejora la eficacia operativa, incrementa la satisfacción de los viajeros y reduce los costes operativos. Se espera que este proyecto se despliegue también en otros aeropuertos europeos.
El proyecto principal consiste en mejorar los flujos de pasajeros en la zona Schengen, con un sistema de escáneres centralizado para incrementar la seguridad a la vez que se reducen los tiempos de permanencia en el área de control de policía.
En el dominio de vehículos sostenibles se realizarán dos proyectos. El primero, sobre control de flotas de vehículos; y el segundo, sobre flotas de camiones. En ambos pilotos el objetivo final es reducir los costes y la emisión de gases contaminantes optimizando las rutas de los vehículos. Para ello se utilizarán los datos recogidos por dispositivos GPS, imágenes por satélite y un sensor que se instalará en todos los coches de la flota. Además, será posible predecir averías en los vehículos usando datos como el rendimiento, la longitud de los desplazamientos, los hábitos del conductor y otros factores recopilados por estos sensores.
En total son trece proyectos en siete áreas repartidos por todo el continente.