Monitorización + Análisis predictivo = racionalización de transporte de pasajeros.
Las ciudades inteligentes, la racionalización del transporte y la eficiencia energética son factores claves en este 2021.
Desde Metrix pensamos que conectividad y recolección de datos para análisis predictivo (machine learning) son factores claves en el éxito de una implantación de este tipo.
Los datos en tiempo real son vitales para tomar decisiones oportunas para optimizar el funcionamiento del transporte público. Sin embargo, la pregunta es qué tipo de datos son importantes y cómo recopilarlos y compartirlos en tiempo real para aumentar la efectividad.
El factor más importante para optimizar la frecuencia del transporte es el número de pasajeros. Tener datos en tiempo real en lugar de datos de una ventana corta es superior, ya que permite saber qué está sucediendo exactamente en un momento dado y hacer ajustes de inmediato, como agregar un autobús adicional al horario para evitar la sobrepoblación, mejorando así la experiencia del cliente. Pero, ¿cómo sucede esto en la vida real?
Implementar un sistema que sea capaz de recopilar y enviar datos en tiempo real en un vehículo en constante movimiento requiere no solo un equipo de conteo sofisticado y una aplicación basada en la nube, sino también una solución de conectividad confiable.
Esto implica dos componentes tecnológicos:
- Un sistema de conectividad móvil y redundante de alta confiabilidad basado en routers y gateways con 4G/LTE.
- Una aplicación de data management y análisis predictivo que me permitirá predecir tráfico y planificar adecuadamente el uso de las flotas.
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