Caso de uso

Herramienta de planificación y gestión de la movilidad basada en datos

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Caso de uso

Herramienta de planificación y gestión de la movilidad basada en datos

Resumen

¿Qué pasará en una calle si se amplía la acera, se traza un carril bici o se restringe el tráfico? Hupi mide cómo se usa cada vía —peatones, bicis, vehículos— por franja horaria, prevé la afluencia y simula alternativas antes de ejecutarlas, para decidir dónde actuar primero y explicar el cambio a la ciudadanía con evidencia.

Problema

  • Datos urbanos incompletos y heterogéneos: las redes disponen de información fragmentada y poco interoperable, dificultando su uso conjunto.
  • Dificultad para comparar escenarios: la falta de estandarización impide analizar alternativas y priorizar intervenciones de forma objetiva.
  • Déficit en la caracterización multimodal: no se dispone de una visión precisa e integrada de los distintos modos de movilidad.
  • Necesidad de evidencias comprensibles para la ciudadanía: la resistencia social ante cambios exige visualizaciones claras y accesibles que faciliten la toma de decisiones.
  • Desafíos en la integración de datos visuales en tiempo real: incorporar este tipo de información con garantías de privacidad supone retos técnicos y normativos.

Solución

  • Medición multimodal en tiempo (casi) real: permite contar personas, bicis, VMP y vehículos por zona; ingesta cámaras/sensores existentes, datos de TP y telefonía; opción de visión artificial no intrusiva con procesamiento local para proteger la privacidad.
  • Indicadores de capacidad y uso: facilita dashboards y mapas interactivos (uso modal, tiempos, intensidad, accesibilidad) para cada calle/zona.
  • Predicción de afluencias: habilita modelos de IA a corto y largo plazo (estacionalidad, franjas, curso escolar) para anticipar cambios de hábitos.
  • Simulación de escenarios: compara alternativas (aceras, ZBE, carriles bici) con impactos en accesibilidad, seguridad, emisiones y calidad urbana; soporte a la decisión sobre dónde actuar primero.

Modelo de despliegue

On-premise

Región de alojamiento de datos

UE (no ES)

Modelo de venta

Suscripción / pago recurrente, Servicios profesionales / consultoría

Análisis del encaje GovTech

2
/4
CRITERIO
CUMPLIMIENTO
JUSTIFICACIÓN
Recurrencia
¿El caso de uso resuelve un problema recurrente dentro de la Administración pública?
Si
La Ley 7/2021 (art. 14) y el RD 1052/2022 obligan a los municipios de más de 50.000 habitantes a establecer Zonas de Bajas Emisiones y planes de movilidad urbana sostenible.
Gravedad
¿Hay obligación legal o riesgo de daño grave que fuerce a la Administración a actuar?
No
La herramienta apoya la decisión de rediseño urbano (simula y visualiza escenarios) pero no ejecuta ni resuelve directamente ninguna tarea clave ni la obligación legal de ZBE/PMUS.
Valor diferencial
¿La solución aporta un valor diferencial e innovador frente a otras alternativas?
No
La combinación de visión artificial no intrusiva y motor de simulación se articula de forma coherente, pero la Administración ya cuenta con proveedores de conteo/monitorización por visión artificial y sensórica.
Número de aplicaciones
¿Se ha desplegado en más de 4 instituciones públicas?
Si
7
Facilidad en la integración
¿Es fácil de integrar en los sistemas que ya hay en la Administración?
No
APIs estándar: Si, Tipo de integración: Desarrollo a medida
Aplicaciones reales

Nº de aplicaciones

7

Aplicaciones destacadas en clientes

Ayuntamiento de Pamplona (Twin Gobe): 50.000€
Principado de Asturias: 12.000€
Ayuntamientos de Gethary, Biarritz, Anglet, Ardeche, Lacanau / Precio: 27.520€

CPVs

Sensores – 35125100-7 , Servicios de consultoría en análisis empresarial — 72221000
Solución desarrollada por
https://www.hupi.eus
Guipúzcoa
,
España
Acelerada Gobe
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HUPI desarrolla desde 2014 asistentes virtuales basados en inteligencia artificial que recomiendan en tiempo real decisiones operativas complejas, y suma un centenar de proyectos para más de 80 clientes de industria, energía y transporte. En el ámbito público, sus soluciones ayudan a planificar y operar la movilidad de ciudades como San Sebastián y Pamplona.

Con HUPI, un operador de autobuses puede reforzar una línea antes de que la lluvia, un concierto o un atasco la saturen, y un ayuntamiento conoce el efecto de peatonalizar una calle o reordenar el tráfico antes de ejecutar la obra. La gestión de la movilidad deja así de ir por detrás de la demanda y las decisiones urbanas se toman con datos, no por intuición. Su valor para los responsables de movilidad de una ciudad está en ofrecer un servicio más fiable al viajero y reducir el riesgo de cada intervención urbana.

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