Monitorización remota de infraestructuras, activos y territorio
Caso de uso

Monitorización inteligente de parques urbanos mediante datos geolocalizados y análisis predictivo

Contexto

Problema

Requisitos de integración

Solución propuesta

Impacto

Aplicaciones destacadas

Monitorización inteligente de parques urbanos mediante datos geolocalizados y análisis predictivo Real
Los cambios se han guardado correctamente.
Algo ha salido mal, por favor contáctanos en info@opengovtech.es
Caso de uso

Monitorización inteligente de parques urbanos mediante datos geolocalizados y análisis predictivo

Problema

  • Necesidad de optimizar la gestión de parques urbanos: los espacios verdes requieren una planificación más eficiente para garantizar su función social, ambiental y de salud.
  • Falta de datos sobre uso real de los espacios: las administraciones no disponen de información suficiente para entender cómo se utilizan los parques.
  • Impacto del cambio climático: el aumento de presión sobre los espacios verdes exige una gestión más adaptativa y basada en evidencia.
  • Creciente demanda ciudadana de espacios verdes: el uso intensivo dificulta equilibrar mantenimiento, accesibilidad y sostenibilidad.
  • Limitaciones en el aprovechamiento de nuevas fuentes de datos: aunque la digitalización avanza, muchas administraciones aún no integran estos datos en la gestión operativa.

Solución

  • Insights de la población: Se fusionan los datos anonimizados de telefonía móvil y aplicaciones móviles para estimar y analizar en tiempo real la afluencia, perfil y comportamiento de los usuarios en zonas verdes.
  • Monitorización permanente con alta resolución temporal: Se calcula la ocupación de los parques las 24 horas del día, con intervalos de hasta 15 minutos, sin necesidad de sensores físicos ni encuestas.
  • Indicadores segmentados por perfil sociodemográfico y lugar de residencia: Se proporcionan datos sobre edad, género, zona de procedencia y frecuencia de visita, facilitando el análisis de patrones por tipo de usuario.
  • Predicción de afluencia mediante modelos de aprendizaje automático: Se incorporan modelos predictivos que anticipan los niveles de uso según el histórico y factores como clima o eventos programados.
  • Visualización e interoperabilidad con otros sistemas públicos: Se despliega una interfaz visual y una API para integrar los datos con plataformas smart city, cuadros de mando municipales o aplicaciones ciudadanas.
Aplicaciones reales

Aplicaciones destacadas en clientes

Cliente: Marbella

  • Instrumento de contrato: Contrato menor
  • Precio: 23.000€
  • Duración del contrato: 3 años
  • Tiempo de implementación: 3 años

Cliente: ATM Barcelona

  • Instrumento de contrato: Contrato menor
  • Precio: 13.000€
  • Duración del contrato: 5 semanas
  • Tiempo de implementación: 5 semanas
Solución desarrollada por
Madrid
,
España
Acelerada Gobe
Última actualización:
This is some text inside of a div block.
/
This is some text inside of a div block.
/
This is some text inside of a div block.
Publicado:
This is some text inside of a div block.
/
This is some text inside of a div block.
/
This is some text inside of a div block.

Heading

Nommon desarrolla herramientas de analítica avanzada impulsadas por big data e inteligencia artificial para evaluar escenarios, medir impactos y tomar decisiones estratégicas y operacionales más informadas.