El proyecto digital del suburbano de Madrid supone un salto tecnológico y hace referencia a la capacidad que tienen los más de 2.000 trenes de la red para volcar la ingente cantidad de datos que generan a través de sus diferentes sensores y explorar múltiples posibilidades. El objetivo es transformar esta información en mejoras del servicio que redunden en el beneficio del ciudadano. La plataforma de big data de Cloudera permite a Metro de Madrid gestionar el gran volumen de datos que genera la red, datos que anteriormente no podían ser tratados.
Cloudera está ayudando a Metro de Madrid a gestionar su información para implementar acciones en tres grandes áreas de desarrollo. En primer lugar, optimizar el mantenimiento de la red y de los trenes. Gracias a una gestión inteligente del conjunto de datos del sistema ferroviario, obtenidos tanto de los sensores de los propios trenes, de los sistemas de señalización o del material rodante, la entidad puede detectar con antelación posibles averías e implementar un sistema de mantenimiento predictivo. Esto ha supuesto una agilidad en la resolución de incidencias, en la una mejora en la calidad del servicio y en la reducción de incidencias a los viajeros.
En segundo lugar, la plataforma tecnológica ayuda a Metro de Madrid a optimizar la planificación del servicio y la gestión del aforo de sus estaciones, gracias a los datos que aportan las propias instalaciones como el arranque de las escaleras mecánicas, la información de los torniquetes o el propio tren.
Y, por último, la tecnología de datos también está dirigida a mejorar la experiencia del usuario para que pueda planificar su viaje de manera óptima, gracias a información en tiempo real del tren y de la propia estación.
Un algoritmo para conocer cada movimiento
La colaboración entre la empresa tecnológica y Metro de Madrid también se extiende a la puesta en marcha de las matrices origen-destino. En una red abierta, como es la del suburbano de la capital de España, hay unos tornos, conocidos en el argot como torniquetes, que permiten identificar en qué estación ha entrado un pasajero, pero esa información no se puede generar en la salida, dado que la red de Metro es en la mayor parte de las estaciones abierta a la salida.
Hasta hace poco tiempo, desde la entidad pública, realizaban una encuesta cada siete años para analizar los movimientos de las personas, pero de carácter muestral y lógicamente incompleta dado ya que no modelaba horarios de mañana o de tarde, festivos, días de especial afluencia de viajeros como en los partidos de fútbol o conciertos, etc. Gracias a la aplicación de Cloudera y a su capacidad para gestionar el ciclo de vida del dato, Metro de Madrid ha conseguido generar un algoritmo en base al peaje, que analiza los diferentes patrones de entrada para deducir dónde ha salido el pasajero y obtener los trayectos habituales. Este sistema tiene en cuenta la modelación de horarios y días y ha permitido una evolución desde una matriz genérica cada siete años hasta conseguir 80 matrices diarias modeladas por tipo de día.
Con esta información, que se obtiene cada 15 minutos, Metro de Madrid puede planificar con antelación y precisión el modelo de movilidad. El conocimiento del flujo de pasajeros también le permite dimensionar qué medios alternativos toman los usuarios cuando hay una suspensión temporal del servicio por obras y, en consecuencia, poder optimizar la planificación de los servicios de transporte alternativos como los autobuses y ampliar las frecuencias de trenes en aquellas líneas que están recibiendo más afluencia.
Con motivo de la pandemia, también la plataforma Cloudera de Metro de Madrid facilitó que se tomaran medidas encaminadas a garantizar la seguridad de los pasajeros gracias a una modelización que permitía inducir el número de personas que se subían a cada tren. Esta gestión de la información permitió al suburbano predecir, cada 15 minutos, la densidad de las estaciones y paralizar, en caso de superar el aforo, el acceso a las estaciones para garantizar las medidas de seguridad. Hoy en día esta funcionalidad se utiliza para controlar los aforos en aglomeraciones como partidos de fútbol, conciertos, manifestaciones, etc.
Desde Metro se afirma que “gracias a la actual plataforma de datos, se nos abre un sinfín de posibilidades para aprovechar la información que nos proporciona el servicio y los propios usuarios con el objetivo de mejorar la experiencia del viajero y hacerla más digital”.
