La planificación del transporte público atraviesa una transformación clave impulsada por la digitalización, la transición ecológica y la necesidad de ofrecer servicios más eficientes y adaptados a los nuevos hábitos de movilidad. En este marco, las ciudades inteligentes necesitan herramientas que traduzcan el creciente volumen de datos disponibles en conocimiento útil para la toma de decisiones. La expansión de los sistemas de pago inteligente en el transporte público son una oportunidad para integrar fuentes de datos en tiempo real en la planificación urbana, alineándose con estrategias como la Agenda Urbana o la Estrategia de Movilidad Segura, Sostenible y Conectada 2030.

Las administraciones públicas enfrentan graves dificultades para acceder a datos de movilidad que sean actualizados, representativos y útiles para diseñar políticas públicas eficaces. Los métodos tradicionales como encuestas de movilidad o aforos manuales son muy caros y poco escalables. Además, la información disponible suele estar fragmentada por operador o tipo de transporte, lo que impide tener una visión integral de la red. Esto limita la capacidad de anticipar cambios en la demanda, adaptar rutas, mejorar frecuencias o evaluar el impacto de nuevas políticas tarifarias. La toma de decisiones se ve ralentizada por la falta de herramientas que integren y estructuren los datos generados diariamente por millones de desplazamientos.

Se requiere acceso a los sistemas de ticketing y validación de transporte existentes, así como capacidad de integración con plataformas de análisis de movilidad y sistemas de información geográfica (SIG) de la administración, garantizando la interoperabilidad con infraestructuras digitales públicas y el cumplimiento de los marcos de protección de datos.

• Modelización de viajes a partir de datos de validación: Extracción de patrones de movilidad a partir de datos de pago sin contacto, anonimizados y respetando la privacidad, para estimar flujos entre zonas de transporte.
• Integración de fuentes externas: Combina los registros de pagos con información complementaria como censos, horarios y geodatos para mejorar la inferencia de trayectos completos.
• Herramienta interactiva de análisis: Despliega una plataforma que permite a técnicos públicos consultar patrones de viaje según zona, horario, propósito y perfil de usuario.
• Automatización del tratamiento de datos: Implementa procesos de análisis automatizados que actualizan periódicamente los datos, facilitando su uso continuo en la toma de decisiones.

• Eficiencia en la planificación: Reduce en un 60% el tiempo necesario para realizar análisis de demanda por zona y franja horaria, frente a métodos manuales.
• Cobertura continua: Proporciona datos actualizados semanalmente, superando la baja frecuencia de las encuestas tradicionales, analizando más de 13.000 paradas, 600 líneas de transporte y 4.5 millones de validaciones diarias.
• Capacidad de respuesta institucional: Permite evaluar el impacto de eventos o cambios en la red (obras, ajustes tarifarios, etc.) con datos reales en pocos días.
• Mejora de la experiencia ciudadana: Favorece decisiones más precisas sobre frecuencias y rutas, mejorando la calidad del servicio sin aumentar costes.
• Sostenibilidad y equidad: Ayuda a detectar zonas infradotadas o sobredimensionadas, promoviendo una distribución más equitativa de los recursos públicos.

Cliente: CRTM

• Instrumento de contrato: Proyecto Big Data For Public Transport (BD4PT), financiado por el Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER)
• Precio: 282.739€
• Duración del contrato: 24 meses
• Tiempo de implementación: 18 meses