Analítica en transporte Impulsamos la eficiencia, reducimos la congestión y llevamos a las personas a donde desean ir de manera más eficiente.

Analítica en transporte Impulsamos la eficiencia, reducimos la congestión y llevamos a las personas a donde desean ir de manera más eficiente.

Analítica en transporte Impulsamos la eficiencia, reducimos la congestión y llevamos a las personas a donde desean ir de forma más rápida. El transporte (movimiento efectivo de personas y cosas) ha sido fundamental para las economías y para la calidad de vida en todo el mundo. La ineficiencia cuesta dinero, aumenta las emisiones que causan contaminación y quita tiempo a las personas. El problema es que la infraestructura de transporte crece más lentamente que la demanda. Los autos pueden fabricarse más rápido que las calles. Las ciudades crecen más rápidamente de lo que pueden expandirse las autopistas. Incluso si hubiera oferta de dinero ilimitado y personal para construirlas. Esta es la razón por la que la industria del transporte está consulta con especialistas en análisis comercial para encontrar formas más inteligentes de utilizar los recursos ya existentes, reducir la congestión y mejorar la experiencia de los viajes. Solo piense cuán monumental sería el impacto si cada persona pudiera llegar donde necesitara ir o encontrara un lugar para estacionar, cinco minutos antes todos los días. Claramente, las organizaciones que utilizan datos existentes son las que pueden descubrir nuevas formas de operar con mayor eficiencia y sostenibilidad, y de mejorar la calidad de vida de las personas a las que prestan servicio. Comprensión de las tendencias La industria del transporte no es principiante en el mundo del análisis comercial o la recolección de datos, pero hasta hace poco, las fuentes de datos no estaban conectadas. Los ejecutivos del área de transporte público podían determinar cuántas personas viajaban en un ómnibus o tren en un día determinado, pero no sabían nada sobre el pasajero individual. Era ese un recorrido regular? Esa persona también manejaba un auto en algunas ocasiones? No tenían acceso a este tipo de información que podía ayudarlos a mejorar el diseño del recorrido o la cantidad de personas que utilize el transporte. Cada forma de transporte opera dentro de un sistema independiente lo que dificulta tener una visión general. En los últimos años, varias ciudades optaron por un sistema multimodal, que les permite realizar viajes sin contratiempos en los diferentes modos de transporte, entre ellos ómnibus, tren, bicicleta y vehículos motorizados. Además, el uso de nuevos medios de transporte, como compartir autos o bicicletas, crece de forma continua. Debido a que los nuevos sistemas de pago mejorados reducen la fricción entre los medios de transporte, esta adopción continuará aumentando. Se está teniendo una visión más conectada de las diferentes formas en que las personas se trasladan de un lugar a otro, por lo tanto, cada medio puede cumplir un rol óptimo en todo el sistema de transporte. Esa modalidad múltiple requiere una recolección de datos integral. A medida que se integran más partes en el sistema de transporte, hay unas variedades más amplias de fuentes de datos nuevas y no estructuradas disponibles, como cámaras, sensores de autos, GPS integrados y tecnología de localización geográfica. El análisis de transportes deberá cubrir estos distintos ecosistemas de datos para mostrar el potencial de los sistemas de transporte multimodal. El uso de la tecnología orientada al consumidor también tuvo un impacto masivo en la industria del transporte. Los teléfonos inteligentes, y los planes de datos, están disponibles y son accesibles para casi todas las personas en los distintos niveles socioeconómicos. Los teléfonos, en sí, se convierten en fuentes de información y vehículos para enviar mensajes sobre horarios y hora de llegada del transporte público, o bien como billeteras electrónicas para pagar. Lo que es de mayor importancia aún, los dispositivos de computación móviles y de comunicación personal generan cientos de datos del consumidor casi en tiempo real, sobre donde están los individuos, hacia donde van y cómo se sienten acerca de la Las ciudades crecen con mayor rapidez de lo que se pueden expandir las autopistas, lo que genera la necesidad de encontrar formas más inteligentes de reducir la congestión y mejorar toda la experiencia de los viajes. 2

experiencia.. Cuando se explotan, estos datos les permiten a las agencias brindar mejores servicios y más orientados, lo cual reduce costos mediante el mejor uso de la infraestructura disponible. Por último, la preocupación por el futuro del medioambiente centra la atención en la conservación de la energía y el control de la contaminación. Al usar datos analíticos para comprender el comportamiento de los conductores, las agencias pueden encontrar formas creativas de persuadir a los conductores para que utilicen el transporte público o para reducir la congestión en las calles y estacionamientos, con el fin de proteger el medioambiente a la vez que es más conveniente para los clientes. Claramente, el análisis pasó de la parte interna a la parte externa de la industria de transportes, proporcionando metodologías de predicción en tiempo real, conocimiento de los clientes y un medio para la movilidad sostenible y sin contratiempos. Los datos están allí. El desafío es utilizarlos de forma efectiva. Los pagos abiertos ofrecen nuevas oportunidades para la explotación de datos. Los organismos de servicios de transporte público en los EE. UU. enfrentan un dilema: el presupuesto es ajustado y debido a que su trabajo es proporcionar un medio accesible para que las personas vayan de un lugar a otro, están limitados en cuanto a lo que pueden cobrar por el viaje. Por lo tanto, los organismos nunca logran ingresos suficientes a través del cobro del pasaje para llevar a cabo las operaciones. Sin embargo, deben encontrar la manera de administrar sus operaciones más eficazmente. Esta necesidad impulsó el traspaso de boletos de papel a tarjetas inteligentes y a los sistemas de pago abierto actuales, con los que los pasajeros pueden subir al ómnibus, pasar la tarjeta de crédito que elijan por la máquina y sentarse. Este sistema no solo es conveniente para los clientes y elimina el gasto del boleto de papel sino que también recopila datos básicos, como hora, ubicación, número de tarjeta y medio de transporte. Sin embargo, si el pago abierto también se usa para el tren, tren ligero y estacionamiento, y se consolidan los datos de los distintos medios de transporte, los organismos de transporte pueden analizar esos datos para obtener una imagen más clara sobre quiénes son los pasajeros y cómo usan los servicios específicos. Si el 30 % de las personas toman ómnibus o tren para ir a trabajar tres veces por semana, pero usan sus vehículos para ir al mismo destino (como se evidencia a través del estacionamiento pago) dos veces por semana, los organismos pueden ofrecer ofertas especiales para cambiar esa costumbre. Por ejemplo, pueden ofrecer descuentos en estacionamiento para aquellas personas en este grupo que usan el transporte público cuatro veces por semana, o algún otro incentivo. Si algún organismo utiliza sus datos existentes para conocer a las personas que usan sus servicios, puede encontrar formas creativas de cambiar esas costumbres para mejorar el número de personas que usan el transporte público, reducir la congestión y la contaminación. El mercado europeo tiene una alta tasa de uso de medios de transportes masivos, pero enfrentan una necesidad similar de reducir la congestión y de planificar los recorridos de forma eficiente. Toda la infraestructura es más compleja, con muchas más opciones de servicios de transporte público de las que existen en la mayoría de las ciudades de EE. UU. y América Latina. Los pasajeros no solo comparan las formas más tradicionales de transporte público, sino que también las contrastan con opciones como caminar, andar en bicicleta o alquilar una motoneta. Al unir todos estos medios de transporte y analizar los datos, los operadores comprenden de mejor forma las necesidades de sus usuarios y en qué condiciones, por ejemplo, eligen caminar nueve cuadras frente a alguna otra opción. Las opciones de pago abierto permiten a los pasajeros usar sus tarjetas de crédito para subir a los ómnibus de forma rápida y fácil. Pero qué sucedería si las opciones de pago abierto estuvieran disponibles para otros medios de transporte? Los datos podrían consolidarse y analizarse para comprender mejor los hábitos de transporte. 3

Optimización del transporte público con los datos de las tarifas existentes. Los operadores de transporte público deben buscar constantemente formas de aumentar la capacidad y optimizar el uso de la infraestructura (ajustando los recorridos, la frecuencia del servicio y la ubicación de las paradas). A través del análisis para determinar el modo en que las personas usan los medios de transporte público, y por qué, los organismos pueden recolectar datos para realizar ajustes que optimicen los recursos disponibles. Por ejemplo, en lugar de tener tres ómnibus parcialmente llenos haciendo el recorrido, puede haber solo uno que realice el mismo recorrido. Las estaciones del metro venden boletos de ida o de ida y vuelta, esto no siempre refleja las necesidades de quienes usan el medio. Mediante el análisis, un gerente de la estación descubrió que el 20 % de los pasajeros de la estación viajaba según un patrón triangular. Este descubrimiento llevó a introducir un boleto de tres viajes. Es importante tener en cuenta que varios factores influencian la decisión de un individuo para usar el transporte público, desde el tiempo y el precio del viaje hasta las condiciones meteorológicas, el propósito del viaje y la disponibilidad de opciones de transporte. Para crear un modelo de análisis preciso, los organismos de transporte deben considerar todas estas influencias y tener en cuenta las condiciones azarosas inherentes a la vida. Apoyo al crecimiento de medios de transporte sostenibles. Una de las tendencias de crecimiento más rápido en la industria de transporte mundial, los sistemas multimodales de transporte público, funciona exclusivamente a través de la disponibilidad de análisis avanzados. Estos sistemas les permiten a quienes poseen tarjetas tener acceso a bicicletas, automóviles eléctricos u otro tipo de transporte desde uno de los diferentes puntos que existen en la ciudad, y devolverlos a otro punto dentro de un marco de tiempo designado. La adopción del programa depende en su totalidad de disponer de la cantidad adecuada de vehículos disponibles en el lugar correcto y a la hora correcta. Aquí es donde el análisis cobra importancia. Considere el programa de bicicletas compartidas en una ciudad europea diseñado principalmente para personas que van y vuelven del trabajo. A pesar de que el programa fue bien aceptado, no se consideró un hecho importante. El terreno desparejo de la ciudad. Entonces, en lugar de usar las bicicletas para ir y volver del trabajo, los participantes del programa las usaban en un solo sentido, la parte del trayecto que era cuesta abajo. Eso ocasionó una distribución poco uniforme de las bicicletas y colas de pasajeros decepcionados esperando en puntos donde no había bicicletas. Con el análisis avanzado, los administradores del programa identificaron el lugar donde se encontraban las bicicletas y el lugar donde debían estar en tiempo real. Durante todo el día, se usaban vehículos eléctricos para redistribuir las bicicletas en las diferentes ubicaciones, según el uso dado ese día y otros patrones. A medida que la disponibilidad de vehículos compartidos, desde bicicletas hasta automóviles eléctricos, continúa aumentando, el análisis jugará un papel fundamental en el éxito de estos programas a través de las predicciones de demanda casi en tiempo real. Una de las tendencias de crecimiento más rápido en la industria de transporte mundial, los sistemas multimodales de transporte público funcionan exclusivamente a través de la disponibilidad de análisis avanzados. 4

Cómo mantener a los conductores en movimiento Por supuesto que siempre habrá gente que prefiere manejar. En varios casos, los organismos no pueden afrontar el gasto de construir o expandir los caminos, o literalmente no hay espacio disponible para hacerlo. Ahora, con la disponibilidad de análisis en tiempo real sobre la congestión en las rutas, los organismos pueden facilitar esa congestión abriendo peajes de alta ocupación (high-occupancy toll, HOT). Los organismos controlan el tráfico a través de sistemas inteligentes de transporte. Si la congestión es inminente, pueden ajustar los precios de forma dinámica sobre vías específicas en minutos, con letreros electrónicos que les informan a los conductores el costo y el tiempo de viaje de las vías más costosas y que están menos congestionadas. Los conductores que están dispuestos a pagar la comodidad pueden usar el peaje de alta ocupación, que no solo les permite llegar a su destino con mayor rapidez sino que reduce la congestión en las otras vías. En Londres, Singapur y Estocolmo se usa una tarifa de congestión para reducir la congestión en zonas céntricas de la ciudad. En algunos casos, el objetivo es incrementar el flujo de ingresos. En otros, es una forma de alentar el uso del transporte público durante ciertos días de alto tráfico. La capacidad de tomar decisiones en función del análisis del uso de las calles, en lugar de solo sondeos, es la razón por la que estos programas son exitosos. Aceleración de la búsqueda de espacios de estacionamiento El análisis predictivo se usa mucho con el fin de predecir para la planificación de calles o cambio de rutas. En la actualidad, los análisis predictivos pueden usarse para permitirles a los operadores de servicios de transporte público hacer ajustes en tiempo real. Todos los días, los conductores pierden tiempo, gastan en combustible, aumentan la congestión y la contaminación del aire simplemente por circular buscando un lugar donde estacionar en la vía pública. En las ciudades más importantes, en horas pico, entre el 15 y el 30 % del tránsito puede estar ocasionado por personas que ya llegaron a su destino pero que no consiguen un lugar donde estacionar. La nueva tecnología, que combina cámaras, sensores y seguimiento geográfico con análisis, puede ver si un lugar particular está ocupado o no y transmitir esa información a un dispositivo dentro del auto, como GPS o teléfono móvil del conductor para guiarlo al lugar disponible más cercano. Esa es una forma de reducir la congestión. Otra es aplicar opciones de precios dinámicos según la demanda de estacionamiento. El uso de la gestión de demanda para el estacionamiento en la vía pública puede tener varios beneficios. En los lugares donde los precios son bajos, hay una mejor utilización de los espacios existentes. En los lugares donde los precios son altos, es más fácil encontrar un lugar, para aquellas personas que desean pagar un costo superior. Sin embargo, contrario a los peajes de alta ocupación, el itinerario de precios de estacionamiento cambia de forma regular, no en tiempo real, según la demanda. El estacionamiento en la vía pública puede ser más costoso durante la semana laboral para alentar el uso del transporte público. O puede alentar a los conductores a estacionar a tres cuadras, en una calle con mucho espacio disponible y a un costo más bajo, y después guiarlos hasta esa área. Los organismos también pueden establecer diferentes precios para residentes y visitantes, después cambiarlos para eventos especiales o según lo demande el tráfico. Además de usar el análisis para establecer precios, los organismos también pueden utilizar herramientas para ver el impacto de esos precios sobre los vecindarios afectados, el flujo de tráfico y otros factores, que ayudan a la futura toma de decisiones. Este es un enfoque simple para los precios dinámicos que existen hoy, que escala a miles de cuadras, es fácil de comunicar y efectivo para el seguimiento de demandas pasadas. Se conoce este enfoque como termostato de ocupación, se aumentan los precios cuando la ocupación promedio del último mes fue significativamente superior al objetivo. Por el contrario, se disminuyen los precios cuando la ocupación del último mes fue inferior al objetivo. 5

Sin embargo, este enfoque tiene algunas limitaciones. Primero, la ocupación puede tener altas oscilaciones. Más importante aún, no tiene en cuenta la forma en que el cierre de calles o los días de descanso impactarán en el trayecto y la necesidad de estacionamiento resultante. Tampoco ayuda a los organismos a identificar los objetivos de ocupación adecuados, según cuánto valoran las personas estacionar en la vía pública en comparación con el transporte público o el estacionamiento en playas de estacionamiento. A pesar de que los organismos pueden construir modelos sobre cómo varía la demanda con los precios, este modelo debe reflejar la forma en que las personas eligen los espacios de estacionamiento, así como tener en cuenta la flexibilidad que tienen los conductores sobre dónde, cuándo y por cuánto tiempo permanecen en una ubicación específica. Con una gran cantidad de opciones disponibles, estos cálculos son complejos en ciudades grandes y requieren algoritmos que pueden mejorarse con el tiempo para que quienes toman la decisión puedan visualizarlos y comprenderlos fácilmente. Si se tiene una imagen completa de los individuos que utilizan servicios de estacionamiento, los organismos pueden crear nuevas alternativas para incentivarlos a usar el transporte público, estacionar en un área diferente o alterar el comportamiento de alguna forma con el fin de reducir la congestión y la contaminación. Predicciones más precisas El análisis predictivo se usa para la planificación de caminos en función del crecimiento proyectado de la población y de los probables escenarios para anticipar el impacto del cierre temporal de una calle, la construcción de una nueva estación o el cambio de un camino. Los organismos también usan modelos predictivos para anticipar la reacción de los pasajeros al incremento en la tarifa para determinar posibles desgastes o identificar qué sucedería si se cancelara un camino específico o si tuviera que repararse durante 15 minutos. Como resultado, los líderes del servicio de transporte público pueden tomar decisiones más informadas con menos sorpresas en el resultado final de esas decisiones. En la actualidad, los análisis predictivos pueden usarse para permitirles a los operadores y administradores del área de servicios de transporte público tomar decisiones de forma rápida sobre el acomodamiento de vehículos o servicios en tiempo real. Por ejemplo, hay más personas esperando un ómnibus específico de lo que puede transportar ese ómnibus? Se pueden agregar vehículos adicionales de forma rápida para controlar la situación. Hay un accidente de tránsito en una ruta o autopista específica? El análisis permite que quienes controlan sepan que tienen que redirigir esos vehículos a medida que surgen los eventos para que los pasajeros lleguen a sus destinos a tiempo. El análisis final En la actualidad, se desafía a la industria del transporte para que reduzca la congestión y la contaminación, mejore la seguridad y que lleve a las personas donde necesitan ir de forma más rápida. Al trabajar con un socio que puede consolidar y analizar los volúmenes de datos de los diferentes medios de transporte, se puede conocer lo que se necesita para cumplir con esos desafíos, y proporcionar medios de movilidad sostenible y sin contratiempos para las personas de todo el mundo. La pregunta es, qué hacen sus datos por usted? 6

Quiénes somos? Xerox es un líder mundial en los procesos de negocios y servicios de tecnología de la información. Durante más de 40 años, hemos transferido esa experiencia a la industria de los transportes, hemos trabajado con clientes en más de 35 países para ofrecer soluciones confiables que producen resultados. De hecho, somos el proveedor más grande de movilidad innovadora y servicios de transporte para los gobiernos de todo el mundo. Desde recolección de pasajes hasta soluciones de cobro, desde procesos administrativos hasta instalaciones de infraestructura, suministramos el sistema y los servicios que ayudan a resolver importantes problemas de transporte. Brindamos soluciones a clientes de todo el mundo, incluyendo América Latina desde el año 1968. De igual importancia, invertimos aproximadamente $1000 millones de dólares en investigación y desarrollo por año, con científicos dedicados a proyectos de transporte en nuestros distintos centros de investigación en todo el mundo. Nuestro trabajo analítico ayuda a los organismos a transformar sus datos en conocimientos procesables que les permiten mejorar las vidas de las personas, dándoles más tiempo en sus días. Como socio comercial de los gobiernos y las corporaciones más complejas del mundo, proporcionamos soluciones innovadoras para que nuestros clientes se puedan centrar en lo que más importa: los negocios reales. Innovación La innovación solo surge cuando hace una diferencia para nuestros clientes. El grupo de innovación de Xerox asegura una cartera equilibrada de proyectos de investigación y tecnología que responden a las necesidades de los negocios actuales, al igual que crean opciones para el futuro. Llevamos nuestra experiencia al mercado del transporte para ayudar a desarrollar la solución correcta para el proyecto. Como integradores tecnológicos, no estamos limitados a una solución única. De hecho, con un cuatro por ciento de nuestros ingresos invertidos en investigación y desarrollo cada año, tenemos la posibilidad de satisfacer sus necesidades hoy y anticiparnos a las que vendrán en el future $1300 millones de dólares estadounidenses invertidos en investigación y desarrollo cada año (Xerox/Fuji Xerox). 1968 patentes en 2013 (Xerox/Fuji Xerox). Entre los 10 líderes de patentes más importantes. 62 000 patentes en el mundo. En los laboratorios de investigación de Xerox, los científicos de datos trabajan en proyectos de innovación para hacer que el transporte multimodal sea sostenible y sin contratiempos. A continuación, algunos ejemplos de esos proyectos. 7

Simulación de datos para optimizar las redes de transportes públicos Los científicos crearon un motor de creación de perfiles de usuarios que usa secuencias de validación de boletos anónimos para inferir la naturaleza de un viaje. La primera validación del boleto representa el inicio o el punto de iniciación; la segunda validación podría ser el destino o indicar que el pasajero cambió el tipo de transporte, puede ser de ómnibus a bicicleta o de tren a ómnibus. Al analizar las ubicaciones y el horario de la validación de los boletos, y combinándolos con datos de sondeo, el motor presenta una imagen clara sobre cómo usan las personas la infraestructura de transporte y a donde se dirigen: al trabajo, a la escuela, al centro comercial o a una cita semanal regular. Esta imagen integral, que aprovecha los datos de los pasajes existentes, les permite a los organismos comprender de mejor forma y responder a las necesidades del usuario. Como complemento del motor de creación de perfiles de usuarios, un motor de simulación de pasajeros predice las decisiones de los viajeros según diferentes escenarios para medir el efecto de los cambios específicos de la infraestructura. Utiliza decisiones de probables viajes en función de los datos del motor de creación de usuarios, datos demográficos, clima y la disponibilidad de otros medios de transporte. El objetivo es crear un mecanismo para el análisis continuo de cantidades masivas de datos, que se visualicen en un monitor que se muestre en la ciudad. Este conocimiento les permite a los funcionarios de las áreas de transporte realizar ajustes según las necesidades cambiantes de las personas a las que prestan servicio. Motor de precios dinámicos para el estacionamiento en la vía pública En los laboratorios, los investigadores crearon un tablero de administración de la ciudad que se usa en conjunto con el enfoque existente termostato de ocupación de estacionamientos. Esta herramienta única integra la información sobre el transporte público y el estacionamiento combinando datos de sensores de estacionamiento, inspectores de tránsito y sondeos y factores en variables tales como clima, cierre de calles, días de descanso y actividades comerciales locales para proporcionar una simulación, predicción, visualización y precios más precisos. Con el uso de nuevos modelos de selección, inventados recientemente para comercialización, que capturan la heterogeneidad en las preferencias de las personas, los organismos pueden predecir con mayor precisión el valor de una planificación de precios específicos para los conductores y lograr mejores resultados. Contáctenos tlgmarketing@xerox.com 2014 Xerox Corporation. Todos los derechos reservados. Xerox y Xerox and Design son marcas comerciales de Xerox Corporation en los Estados Unidos y otros países. BR9954