Metro de Madrid transforma los datos que genera para mejorar el servicio al ciudadano

El suburbano madrileño continúa impulsando su transformación digital. Para ello se apoya en la tecnología de analítica de datos de Cloudera, compañía especializada en la nube híbrida con la que ya venía afianzando su relación. Así, el nuevo proyecto digital de Metro de Madrid da un salto tecnológico al emplear la capacidad de los más de 2.000 trenes que conforman su red para generar datos a través de sus sensores y volcarlos posteriormente abriendo un sinfín de posibilidades. El objetivo principal consiste en transformar esta información en mejoras del servicio que redunden en el beneficio de los pasajeros.

De ahora en adelante, gracias a la plataforma de big data de la tecnológica, Metro de Madrid puede gestionar el gran volumen de datos que desprende la red, algo que antes no podían acometer por falta de herramientas. Sin embargo, los beneficios de esta implementación no quedan aquí; y es que el suburbano puede 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. De esta forma 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”, han asegurado desde la dirección.

Por otra parte, la plataforma tecnológica también ayuda a Metro de Madrid a optimizar la planificación del servicio y la gestión del aforo de sus estaciones mediante los datos que aportan las propias instalaciones como el arranque de las escaleras mecánicas, la información de los torniquetes o el propio tren. Por último, la tecnología de los 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.

Algoritmos que brindan conocimiento

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. De hecho, 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.

Ahora, gracias a la capacidad de Cloudera de 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, que tiene en cuenta la modelación de horarios y días, 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, el suburbano madrileño 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.