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Caso de uso

Servicio “A demanda”

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Problema

Requisitos de integración

Solución propuesta

Impacto

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Servicio “A demanda” Real
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Caso de uso

Servicio “A demanda”

Tipo de caso

Real

Contexto

La despoblación rural y el aumento de la brecha en el acceso al transporte público impulsan la búsqueda de modelos más flexibles y sostenibles. La digitalización de la movilidad y las estrategias europeas de transición verde y cohesión territorial fomentan soluciones innovadoras como la movilidad a demanda. En este marco, administraciones locales y regionales exploran servicios inteligentes que garanticen conectividad, reduzcan emisiones y mejoren la equidad territorial.

Problema

En zonas rurales y de baja densidad, el transporte público convencional resulta ineficiente y poco sostenible: las líneas recorren trayectos largos con baja ocupación y altos costes por pasajero.
A las administraciones locales se les dificulta revertir esta situación, ya que carecen de herramientas digitales que permitan adaptar la oferta en función de la demanda real o de datos actualizados que les permitan planificar políticas públicas basadas en evidencia.
Esta combinación deriva en rigidez operativa, uso ineficiente de los recursos y una limitada experiencia de usuario, quien obtiene horarios reducidos de servicios y escasa conectividad hacia centros de empleo, educación o servicios básicos (afectando especialmente a personas mayores y colectivos sin vehículo propio).

Requisitos de integración

Solución propuesta

Aplicación móvil para usuarios: facilita la reserva anticipada de viajes y el seguimiento en tiempo real, ofreciendo mayor accesibilidad y una experiencia más flexible y personalizada.

Plataforma de gestión para administraciones y operadores: centraliza la planificación, el control de flotas y el análisis de uso, agilizando la toma de decisiones, mejorando la asignación de recursos y garantizando una cobertura eficiente del territorio.

Adaptación dinámica de rutas y horarios: la tecnología de Nemi permite rediseñar los recorridos en función de la demanda real, optimizando paradas y frecuencias para reducir trayectos vacíos y mejorar la eficiencia operativa.

Uso inteligente de datos de movilidad: se automatiza la recopilación y análisis de información sobre patrones de desplazamiento, permitiendo ajustar el servicio con base en evidencia y métricas reales.

Impacto

Eficiencia operativa: la plataforma permitió una reducción estimada del 60 % en el kilometraje de rutas en los servicios a demanda, demostrando una mejora sustancial en el uso de recursos.

Mejor experiencia para el usuario: la aplicación móvil hizo que usuarios en zonas rurales y periurbanas accedieran a servicios de transporte más personalizados, flexibles y conectados.

Planificación basada en datos: La utilización de algoritmos de IA para simular y optimizar rutas permitió que la oferta se adaptara dinámicamente a la demanda, reduciendo esperas, trayectos vacíos y mejorando la eficacia del sistema.

Sostenibilidad y recursos optimizados: Al disminuir kilometraje y optimizar rutas según demanda real, la solución contribuye de forma directa a un transporte público más sostenible y económicamente viable en entornos dispersos.