Datos CAP en tiempo real: Información importante para Skånetrafiken
February 5, 2021
Skånetrafiken, la asociación de transporte de la provincia de Skåne organiza todo el transporte público del sur de Suecia, incluida la conexión con Copenhague. Su facturación anual es de 6.200 millones de coronas suecas. Cada año, los autobuses urbanos, regionales y trenes de pasajeros, así como los servicios de vehículos de movilidad, realizan un total de más de 170 millones de viajes. Cada día se realizan unos 14.000 viajes a través de diversas empresas de transporte.
DILAX lleva trabajando con Skånetrafiken desde 2014. Muchas líneas y vehículos utilizan sensores CAP de DILAX para el recuento de pasajeros. Este alto nivel de equipamiento en toda la flota permitió a la asociación de transporte reaccionar rápidamente tras el estallido de la pandemia en la primavera de 2020. Skånetrafiken mostró a sus clientes datos en tiempo real sobre la ocupación de los vehículos durante la operación en su sitio web ya a finales de abril.
El principio del semáforo muestra el grado de ocupación
El sitio web contiene un mapa que muestra la ubicación actual de todas las líneas. El sistema de semáforos se ha integrado en este mapa. Los autobuses y tranvías en circulación, en los que se cuentan automáticamente los pasajeros que suben y bajan, se muestran en colores de semáforo en función de lo llenos que estén.
Si menos del 50% de las plazas están ocupadas, el vehículo aparece en verde. Si están ocupadas entre el 51% y el 75% de las plazas, el vehículo y la línea aparecen en amarillo. Las líneas se muestran en rojo cuando el 76% o más de los asientos están ocupados.
Con esta información, los clientes pueden decidir si prefieren utilizar otro medio de transporte o elegir la hora de su viaje de forma diferente cuando el índice de ocupación es alto. La idea de esta aplicación surgió en un hackathon "Hack the Crisis" organizado por el gobierno sueco.
Hack the Future empieza ahora
DILAX habló con Martin Baeck, responsable de desarrollo de vehículos, y Carl Järsberg, responsable de desarrollo de servicios, sobre el proyecto.
DILAX: Hablemos primero de algunas cifras. ¿Cuántas líneas de autobús y tren operan? ¿Cuántos autobuses y trenes hay en su flota? ¿Qué porcentaje de vehículos están ya totalmente equipados con CAP?
Martin Baeck: Tenemos unas 230 líneas de autobús, 7 x 31 líneas (Öresundståg), 12 x 61 líneas (Pågatåg) y una línea de tranvía. Tenemos más de 1.100 autobuses, 111 + 90 trenes (X31 y X61 respectivamente) y siete tranvías. Además, gestionamos unos 500 vehículos para viajes de servicio, es decir, viajes que responden a la demanda hacia/desde hospitales y pasajeros con necesidades especiales. El 40% de los autobuses (500), el 100% de los trenes X31 y los siete tranvías (100%) están totalmente equipados con CAP.
DILAX: ¿Cuándo empezaron a pensar en integrar los datos de ocupación en tiempo real en la información al cliente? ¿Con qué rapidez pudieron ponerlo en práctica?
Martin Baeck: El hecho de que queramos compartir información predictiva sobre ocupación con nuestros pasajeros es algo en lo que llevamos pensando básicamente desde que integramos el CAP en nuestros vehículos y sistemas. A raíz de COVID-19, se decidió rápidamente incluir datos en tiempo real en nuestro mapa en vivo. Por ahora, esto sólo se basaba en el recuento actual a bordo que ya tenemos en nuestros informes CAP en el backend, por lo que todavía no es adecuado para la previsión de la utilización. Una empresa asociada tuvo acceso a una copia de nuestro sistema backend en tiempo real para incorporar los datos de ocupación al mapa en vivo. El resultado ya era visible a finales de abril.
DILAX: ¿Hasta qué punto fue difícil utilizar los datos CAP para la visualización de la ocupación en tiempo real?
Martin Baeck: No vimos ninguna dificultad importante en la integración.
Carl Järsberg: El único problema en el uso de los datos CAP en tiempo real surge en relación con la lectura y la vinculación de los números correctos. A veces los autobuses mostraban una ocupación antes incluso de empezar su recorrido. Había que corregir o excluir los autobuses.
DILAX: ¿Por qué mostraron la información de ocupación en tiempo real en el sitio web y no en la aplicación?
Martin Baeck: Hubo muchas razones para ello:
- Queríamos hacer pruebas ante un "público más reducido", sobre todo por la rapidez del desarrollo, los errores conocidos y las pruebas durante el lanzamiento.
- Time-to-market, es decir, la repentina decisión debida a COVID-19 se produjo mientras nuestros desarrolladores de aplicaciones estaban ocupados con otros trabajos planificados e igualmente importantes.
- Disponemos de CAP sólo para partes de nuestra flota.
- Queremos mostrar la ocupación predictiva en la aplicación.
DILAX: ¿Se trata únicamente de un servicio de COVID-19 o piensan convertirlo en una oferta permanente?
Martin Baeck: Se considera una solución específica de COVID-19. Sin embargo, estamos recogiendo muchas aportaciones y experiencia para nuestro próximo trabajo con los requisitos de futuros servicios. Probablemente se mantendrá viva durante algún tiempo.
Carl Järsberg: Esta solución en la web es una solución a corto plazo que queríamos tener en marcha y ofrecer rápidamente. Ahora también tenemos una solución que incluye previsiones. De momento se basa en estadísticas de búsquedas de viajes, billetes comprados en la aplicación y billetes validados. Pero pronto se incluirán también las estadísticas de CAP.
DILAX: ¿Han aprendido algo nuevo analizando los datos de ocupación en tiempo real de sus ofertas?
Martin Baeck: Creo que hemos demostrado a otras partes de nuestra organización que el sistema CAP de DILAX proporciona datos más significativos de lo que quizás se pensaba en general.
DILAX: ¿Cómo han reaccionado los pasajeros al nuevo servicio? ¿Ha sido bien recibido?
Carl Järsberg: Es la página más visitada de nuestro sitio web. Incluso tiene más tráfico que nuestra función de búsqueda. Es una función muy popular. Los pasajeros habían preguntado por qué el servicio no mostraba lo que iba a pasar en todo el viaje, es decir, la información no era predictiva. Respondimos a esta necesidad e incorporamos la predicción a la aplicación, que también fue muy bien recibida.
