"Los usuarios quieren tener el control de su viaje y pronto podrán disfrutar de un transporte sin barreras tecnológicas"

La digitalización facilitará una movilidad “más personalizada, segura y sostenible”

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Actualizado 09 | 01 | 2019 07:47

Las tecnologías digitales marcarán el futuro de la movilidad, “que será personalizada, integrada, segura y sostenible”, lo que supondrá importantes ventajas para usuarios, gestores, operadores y la Administración, que se beneficiarán de “menores costes, posibilidad de redimensionamiento de rutas, una conducción más segura en automóvil y menores impactos medioambientales, entre otros muchos aspectos, según recoge el Informe de Tendencias del Sector Transportes elaborado por Indra.

En concreto, la empresa de consultoría y tecnología apunta que tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA), la nube, el Big Data, el Internet de las Cosas (IoT), la realidad aumentada o el ‘machine learning’ permitirán desarrollos como la movilidad como servicio, la intermodalidad, la conducción autónoma o el mantenimiento predictivo, que son consideradas como “claves” en la movilidad del futuro.

La base del informe ha sido el “profundo análisis” que Indra ha realizado para configurar su nueva oferta para Transportes, sumada a su conocimiento del sector y de las nuevas tecnologías y capacidades digitales, así como diferentes entrevistas realizadas a actores relevantes del transporte y la movilidad.

El documento detalla cómo las tecnologías digitales están en la base de las nuevas soluciones de movilidad que están transformando y van a transformar aún más el sector para dar respuesta a esos retos. “Los usuarios quieren tener el control de su viaje y pronto podrán disfrutar de un transporte sin barreras tecnológicas, asistido con información en tiempo real, adaptado a sus preferencias y necesidades en cada momento, optimizado y con un menor coste”, incide.

Indra afirma que estos será posible gracias a las tecnologías que facilitan la llamada economía compartida, el Big Data y las soluciones para la intermodalidad urbana e interurbana. Por ejemplo, desde una única aplicación, el usuario podrá configurar su perfil, escoger sus distintos medios de transporte, acceder a cada uno de ellos indistintamente y pagar a fin de mes según el uso que haya hecho, además de acceder a “premios” por sus elecciones más sostenibles.

En cuanto a los operadores de transporte, esta nueva realidad les llevará a realizar una gestión más inteligente, intermodal y optimizada de sus servicios. Así, los operadores de autobuses, metro o trenes, dispondrán en no mucho tiempo de un sistema de gestión integrada de rutas, centralizado y conectado con información de los viajeros y del tráfico, en el que el ‘machine learning’ y el Big Data facilitarán redimensionar las rutas en tiempo real o generar rutas a medida para usuarios de otros medios de transporte.

MOVILIDAD COMO SERVICIO

En cuanto a los gestores de tráfico y concesionarias de autopistas, el informe señala que evolucionarán hacia un modelo de movilidad como servicio (MaaS) para los usuarios de coche, que incluirá soluciones de acceso a determinadas vías o tarificación modulable y pago en tiempo real según las condiciones de la carretera, el día u hora, la ocupación, etc.

Además, el coche conectado y/o autónomo, que avanza con el IoT y las nuevas comunicaciones móviles seguras, cambiará “radicalmente” la experiencia del usuario en sus viajes por autopista, accediendo a la máxima información y asistencia para una conducción más segura e, incluso, a contenidos de ocio o de otro tipo.

Por otro lado, el documento señala que la optimización de costes en el mantenimiento de las infraestructuras, la trazabilidad de las mercancías y la optimización de la llamada “última milla” y la entrega final son los principales retos para los propietarios de infraestructuras y los operadores logístico.

Además, añade que el mantenimiento de las infraestructuras de transporte será cada vez más predictivo, partiendo del propio diseño de la infraestructura en BIM (Building Information Model), hasta la recopilación de datos relevantes mediante Big Data para establecer indicadores y patrones que, apoyados por IA, faciliten la toma de decisiones.


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