Caso de uso
Análisis de la demanda y predicción de la ocupación en el transporte público
Problema
- Dificultad para prever la demanda: la variabilidad por factores como clima, calendario o eventos no puede gestionarse eficazmente con herramientas básicas o experiencia histórica.
- Fragmentación de la información operativa: los datos de validaciones, GPS (AVL) e incidencias no están integrados ni son plenamente interoperables.
- Limitaciones en la predicción a nivel operativo: la falta de datos consolidados dificulta generar previsiones útiles por línea y franja horaria.
- Programación ineficiente de recursos: la asignación de vehículos y conductores se realiza con poco margen, aumentando el riesgo de sobrecarga o sobredimensionamiento.
- Falta de capacidad de reacción en tiempo real: la ausencia de alertas cualificadas impide anticipar situaciones como paradas saturadas o necesidades de accesibilidad.
- Complejidad en la integración de modelos avanzados: incorporar soluciones predictivas en sistemas existentes requiere un esfuerzo operativo elevado y sostenido.
Solución
- Predicción diaria con 3 días de antelación: permite estimar viajeros por línea con modelos de IA entrenados con históricos y datos externos (por ejemplo, meteorología).
- Planificación de recursos: facilita ajustar tamaño de vehículo y dotación de conductores según demanda prevista.
- Cuadros de mando integrables: agiliza la visualización en la plataforma HUPI o dentro de los sistemas del operador.
- Mapa de uso y patrones: habilita la identificación de rutas, patrones y valores atípicos que impactan en la afluencia.
- Gestión en tiempo real + alertas: garantiza ajustes dinámicos y avisos ante saturación de paradas o necesidades específicas (silla de ruedas, etc.).
Modelo de despliegue
On-premise
Región de alojamiento de datos
UE (no ES)
Modelo de venta
Venta de hardware y servicios, Suscripción / pago recurrente
Análisis del encaje GovTech
2
/5
CRITERIO
CUMPLIMIENTO
JUSTIFICACIÓN
Recurrencia
¿El caso de uso resuelve un problema recurrente dentro de la Administración pública?
Si
Problema persistente y compartido por múltiples administraciones y operadores de transporte que impulsan proyectos recurrentes para la predicción de ocupación y análisis de demanda
Gravedad
¿Hay obligación legal o riesgo de daño grave que fuerce a la Administración a actuar?
No
Ninguna norma exige la predicción de demanda mediante IA ni el dimensionamiento dinámico de flotas. Es una mejora de eficiencia operativa sobre funciones ya existentes
Valor diferencial
¿La solución aporta un valor diferencial e innovador frente a otras alternativas?
No
Falta de diferenciación frente al mercado: existen soluciones competidoras idénticas operando en España y desarrollos de I+D pública equivalentes
Número de aplicaciones
¿Se ha desplegado en más de 4 instituciones públicas?
No
3
Facilidad en la integración
¿Es fácil de integrar en los sistemas que ya hay en la Administración?
Si
APIs estándar: Si, Tipo de integración: Conectores estándar
Aplicaciones reales
Nº de aplicaciones
3
Aplicaciones destacadas en clientes
DBUS, operador de transporte público de Donosti / Precio: 52.200€ (Subcontratados por INDRA)
CPVs
Servicios TI: consultoría | desarrollo de software | Internet | apoyo – 72000000
Solución desarrollada por
Última actualización:
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Publicado:
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HUPI es una empresa tecnológica experta en Sistemas Ciberfísicos e Inteligencia Artificial. Diseña, desarrolla y utiliza soluciones de software (Asistentes Virtuales) y electrónica (Sistemas Ciber Físicos) a medida.
Cada solución está controlada por motores de IA desarrollados por científicos de datos, expertos en matemáticas, machine learning e investigación de operaciones. Sus AV actúan desde su propia plataforma Big Data, alojada en un centro de datos ubicado en el País Vasco.