Gold Coast: Prueba de soluciones predictivas

Gold Coast: Prueba de soluciones predictivas

 

Resumen

El sistema de transporte de Queensland se compone de elementos que interactúan entre sí, como autopistas, carreteras arteriales, túneles, vehículos y servicios de transporte público, que se controlan y gestionan para garantizar que el sistema funcione de forma óptima, con una congestión mínima y evitando los retrasos siempre que sea posible.

Un área de interés para el Departamento de Transportes y Vías Principales (el departamento) es la transición de la gestión reactiva de la red a la proactiva, mediante el uso de tecnologías como el big data y el aprendizaje automático para apoyar mejores operaciones de transporte. El departamento mantiene una serie de aplicaciones y procesos empresariales existentes que pueden verse afectados por dicha tecnología.

A lo largo de 2016/17, la prueba de Soluciones Predictivas entregó una implementación operativa de la solución Aimsun Live. Este ensayo pretendía evaluar la precisión de las predicciones y simulaciones de Aimsun Live, las posibles limitaciones de las tecnologías y fuentes de datos existentes, y las implicaciones para el departamento, como los requisitos de mantenimiento y su posible valor para las operaciones.

El objetivo es permitir al departamento predecir mejor los posibles problemas y determinar las mejores estrategias para prevenir o mitigar los problemas en la red de transporte, en lugar de reaccionar cuando se producen.

 


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Antecedentes

La prueba Aimsun Live forma parte de un programa más amplio de trabajos que se centran en investigar las oportunidades de utilizar mejor la tecnología y los datos para sacar más partido a la red de transporte existente. Esto incluye oportunidades relacionadas con la optimización de la red, la gestión de incidentes, la información a los viajeros y la coordinación del transporte.

 


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Alcance del proyecto

La prueba se llevó a cabo durante las horas punta de la mañana y de la tarde de los días laborables en una pequeña zona de la Costa Dorada, y utilizó entradas de datos en directo de la plataforma STREAMS ITS (Sistema de Transporte Inteligente), incluido el sistema de gestión de incidentes SIMS.

El área de estudio se basó en parte de un modelo existente, y cubrió aproximadamente el 20% del área metropolitana de la Costa Dorada. El periodo de prueba se extendió de agosto de 2016 a junio de 2017.

Al tratarse de una prueba, la solución se construyó y se ejecutó en línea, pero no hubo cambios en los sistemas operativos existentes durante este periodo, ni integración en las operaciones. Se reconoció que esto presentaba limitaciones en el rendimiento de la solución, pero se evaluó y registró como parte del ensayo.

 


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Conclusiones

A pesar de las limitaciones del ensayo en cuanto a la zona geográfica, el tiempo y la tecnología, proporcionó una visión significativa de la oportunidad que presentan las herramientas de apoyo a la toma de decisiones basadas en la simulación, y de los cambios empresariales y de sistema necesarios para lograr los mejores resultados.

Las lecciones aprendidas en este ensayo servirán de base para futuras fases, como la implantación de un sistema de monitorización/previsión de 24 horas, y la definición de un área perimetral que incluya todas las perturbaciones observables de los planes de respuesta aplicados en la red.

La cantidad y la calidad de los datos introducidos influyeron mucho en los resultados finales y en la calidad de las predicciones y evaluaciones de las condiciones de tráfico futuras. Estas entradas de datos incluyen tanto el trazado de la red, el rendimiento, como las incidencias. Para las fases futuras, habría que prestar más atención a la disponibilidad y precisión de la recopilación y definición de los datos de tráfico (incluidos los detectores/estaciones, la fiabilidad de los datos, la cantidad de datos disponibles), y a la alimentación de incidentes utilizada para generar sucesos para modelar en la red de simulación.

A pesar de las limitaciones que presentaba el ensayo, los conocimientos obtenidos fueron de gran valor, y se están utilizando para informar de otros proyectos departamentales.

 


Gold Coast pilot photo

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