En el dinámico entorno del transporte público, la precisión y la eficiencia son de suma importancia. Con unas predicciones basadas en IA de las horas de salida y llegada, una sólida plataforma de análisis de datos y apoyo continuo a la gestión del tráfico, hacemos que el transporte público triunfe en la era de la toma de decisiones inteligente y basada en datos. Únete a nosotros en un viaje en el que los datos se transforman en información práctica, la excelencia operativa se convierte en la norma y los pasajeros disfrutan de las ventajas que les ofrece la optimización del transporte.
T-Systems ofrece una solución innovadora para una predicción más precisa y estable de las horas de llegada y salida. Utilizamos diversas fuentes de datos y aplicamos métodos modernos de aprendizaje supervisado y no supervisado en plataformas escalables de código abierto basadas en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Básicamente, nuestro concepto consiste en utilizar diversos modelos para generar predicciones de retrasos incrementales en el transcurso de un viaje en tren. Esta solución garantiza una disponibilidad del 99,9 %, algoritmos de previsión ampliables y un elevado rendimiento gracias a nodos especializados (GPU) y un amplio ancho de banda. Basándonos en un modelo SaaS a la carta y una rápida arquitectura lambda, hemos desarrollado una plataforma de optimización del tráfico altamente escalable que combina las exigencias de tiempo real y la modelización de grandes conjuntos de datos. Nuestra filosofía es ofrecer valor añadido, poner a los clientes y a la calidad en primer lugar y mejorar el proceso de predicción en beneficio de los viajeros.
Los imprevistos pueden provocar retrasos en los trenes. Sin embargo, los pasajeros y los empleados de las empresas de transporte pueden evitar el estrés asociado a tener que buscar conexiones y opciones de viaje alternativas. La máquina de predicciones calcula las horas de llegada y salida de los trenes con 90 minutos de antelación y las actualiza cada minuto. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial trabajan juntos para la predicción automática. Para los cálculos se integran datos de diversas fuentes. ¿El resultado? Las predicciones tienen una precisión que antes era inalcanzable en la planificación del transporte. T-Systems y la IA te ofrecen una ventaja competitiva en el sector.
T-Systems ha llevado a cabo un exhaustivo análisis de la zona de influencia (análisis del origen de los pasajeros o usuarios basado en datos de localización y zonas de influencia) para optimizar las conexiones entre distintas ciudades alemanas. En este contexto se analizaron en detalle las zonas de influencia de las conexiones de autobús, y el análisis de verano nos permitió identificar las 20 zonas de origen más importantes de la ruta Stuttgart-Hamburgo. Para ello se utilizaron datos sobre las relaciones origen-destino de las comunidades, las horas de salida clasificadas en intervalos de cinco horas y las valoraciones de cinco tipos de días diferentes. Además, los análisis se llevaron a cabo utilizando dos períodos de tiempo diferentes, abarcando tanto los datos de verano como los de invierno y teniendo en cuenta la duración de los desplazamientos entre ciudades. A parte de permitirnos cuantificar las zonas de influencia reales, este enfoque basado en datos también nos proporcionó información muy valiosa para adecuar las estrategias de marketing de forma específica. Así pudimos optimizar la experiencia de viaje y mejorar la eficiencia general para los pasajeros.
El análisis de imágenes de cámaras digitales tiene diversas aplicaciones en el transporte público. Nuestros algoritmos de aprendizaje automático son capaces de reconocer situaciones grabadas por cámaras en vehículos y estaciones, por ejemplo, el número de pasajeros, el uso de asientos, la detección de peligros, el vandalismo, el recuento de objetos y la detección y análisis de patrones de movimiento. El análisis se realiza de forma anónima y directamente en la fuente, por lo que no se almacena ni se reenvía ningún archivo de vídeo. Además, es posible aprovechar la infraestructura existente. Por tanto, nuestra solución es rentable y cumple las exigencias de nuestros clientes y sus respectivos gobiernos.
En el entorno dinámico del transporte y la planificación de rutas, la integración de dashboards en directo es un avance determinante. El software ofrece información en tiempo real sobre las condiciones del tráfico y ayuda a analizar la optimización de las rutas, sobre todo en el caso del transporte público, por ejemplo, los autobuses. Ahora, los empleados del transporte público, tanto los que trabajan dentro como fuera del autobús, pueden recibir notificaciones móviles automatizadas sobre temas de actualidad, lo que contribuye a un transporte local más eficiente. Lo realmente interesante es que fuera de la central también se puede acceder a estos dashboards en directo a través de dispositivos móviles. Nuestras soluciones informáticas permiten a las empresas implantar sistemas similares que, además de mejorar el transporte local, también contribuyan a reducir las emisiones optimizando las rutas y fomentando unas prácticas de movilidad más sostenibles.
