Los intercambiadores de transporte constituyen infraestructuras críticas caracterizadas por una elevada concentración y variabilidad de flujos de personas. La ocupación de estos espacios depende de múltiples factores, entre ellos los horarios laborales, la frecuencia de los servicios de transporte, las condiciones meteorológicas y la existencia de eventos que alteran la demanda habitual.

Esta variabilidad genera dinámicas complejas de afluencia que requieren herramientas avanzadas para su monitorización y gestión. En ausencia de sistemas predictivos, la gestión de estos espacios se basa en información parcial o retrospectiva, lo que limita la capacidad de anticipación ante situaciones de saturación.

La falta de capacidad para anticipar el nivel de ocupación en tiempo real y en horizontes temporales próximos provoca:

• Situaciones de aglomeración en accesos y zonas críticas
• Incremento de los tiempos de espera y deterioro de la experiencia del usuario
• Dificultad en la planificación de recursos operativos (seguridad, limpieza, mantenimiento)
• Uso ineficiente de los sistemas energéticos (climatización, ventilación, iluminación)
• Respuesta reactiva ante incidencias, en lugar de preventiva

El problema principal radica en la ausencia de un sistema que permita prever la evolución del aforo y activar decisiones operativas antes de que se produzcan situaciones críticas.

Para garantizar la viabilidad y escalabilidad de la solución, se establecen los siguientes requisitos de integración:

• Integración con sensores existentes (radar, térmicos, IoT) sin necesidad de sustitución de infraestructura
• Capacidad de ingestión de datos en tiempo real desde múltiples fuentes heterogéneas
• Conectividad con sistemas externos:
• Plataformas de transporte
• Sistemas de gestión de instalaciones
• Fuentes de datos meteorológicos y eventos
• Interoperabilidad mediante APIs REST
• Compatibilidad con plataformas GIS y entornos Smart City
• Arquitectura cloud escalable y modular
• Cumplimiento de normativas de protección de datos (RGPD), garantizando anonimización

La solución Bee2Count, evolucionada con capacidades de analítica avanzada e inteligencia artificial, se plantea como una plataforma integral para la estimación y predicción del aforo en espacios de alta concurrencia.

El sistema integra múltiples fuentes de datos, incluyendo sensores radar para conteo de personas, cámaras térmicas para estimación de densidad y datos externos como condiciones meteorológicas o eventos. Esta combinación permite obtener una visión completa y continua del comportamiento del espacio.

A partir de estos datos, la plataforma ejecuta procesos de estimación en tiempo real (nowcasting), que permiten inferir el estado actual del aforo incluso en presencia de datos incompletos o con latencia, mediante técnicas de fusión de datos y modelos probabilísticos.

Sobre esta base, Bee2Count incorpora modelos de predicción que permiten estimar la evolución del aforo en distintos horizontes temporales:

• Corto plazo (15–120 minutos), mediante modelos de series temporales que identifican tendencias inmediatas
• Medio plazo (horas–días), integrando variables externas como clima, calendario y eventos

La solución incluye un motor de recomendación que transforma las predicciones en acciones operativas concretas, tales como la apertura de accesos adicionales, la redistribución de flujos, el refuerzo de personal o el ajuste de sistemas energéticos en función de la ocupación prevista.

Asimismo, la plataforma permite la comunicación proactiva con los usuarios, facilitando información sobre niveles de ocupación previstos, horarios recomendados o rutas alternativas, a través de distintos canales digitales.

La implantación de Bee2Count permite transformar el modelo de gestión de infraestructuras con alta afluencia, generando impactos significativos en diferentes ámbitos:

Seguridad

• Reducción del riesgo de aglomeraciones
• Mejora en la gestión de situaciones críticas y evacuaciones

Operaciones

• Optimización de la asignación de recursos humanos
• Mejora en la planificación de mantenimiento y limpieza

Energía y sostenibilidad

• Ajuste dinámico de climatización, ventilación e iluminación
• Reducción del consumo energético y de emisiones asociadas

Experiencia del usuario

• Disminución de tiempos de espera
• Mejora de la percepción de seguridad y confort 

La solución es aplicable a múltiples tipologías de espacios con alta variabilidad de afluencia, entre los que destacan:

• Intercambiadores de transporte y estaciones
• Centros sanitarios
• Instalaciones deportivas y polideportivos
• Espacios culturales (museos, auditorios)
• Edificios administrativos y oficinas de atención al público
• Parques y espacios abiertos de uso intensivo

En todos estos casos, Bee2Count permite evolucionar hacia un modelo de gestión basado en datos, predicción y toma de decisiones anticipada, mejorando la eficiencia global del sistema y la calidad del servicio prestado.