Vianova
Vianova permite a organizaciones públicas y privadas colaborar, utilizar y crear soluciones que convierten datos complejos en inteligencia para resolver los retos de movilidad más acuciantes.
Datos de la empresa
Año de fundación
2019
NIF/CIF
B82469529
Certificaciones
Nº de Empleados
31
Tracción pública
Clientes destacados
Principales: ciudades de Madrid, Bruselas, Burdeos, Estocolmo, Milan, Lisboa, Riga, Colonia, Zurich, Integrated Transport Center of Abu Dhabi.
Sectores de la administración
Solvencia económica
Inversores
Inversores: RATP Capital Innovation, Contrarian Ventures, Rebel, EIT Urban Mobility, Baloise Group, Ponooc, La Poste Ventures.
Nº total de clientes hasta la fecha
61
Premios
TOP 10 e-Mobility Startups in Europe - Energy Tech Challenge 2021; # TOP 10 Startups accelerating carbon neutrality in Europe - AI4 Cities 2021 ; # TOP 10 Startups shaping Mobility 4.0 - Software Republique 2021 ; # TOP 25 Deep Tech - Mobility Startups in Europe - X-Europe 2021 ; # TOP 100 Transportation Startups and Companies in France - BestStartup.eu 2021 ; # TOP 10 European Startup Prize for Sustainable Mobility - EU Commission 2022
Aceleradoras
Datos de la empresa
Red de Transporte sostenible y cálculo de emisiones de CO2
Problema
A pesar de contar con una red ciclista avanzada, Tallinn enfrentaba múltiples discontinuidades en las rutas ciclistas que impedían conectar eficientemente zonas de alta demanda. Esta falta de continuidad generaba una barrera estructural a la adopción de modos de transporte sostenibles como bicicletas o patinetes compartidos. Además, la ciudad carecía de herramientas dinámicas para anticipar el impacto de nuevas infraestructuras o políticas de movilidad, lo que dificultaba priorizar inversiones y justificar intervenciones en términos de reducción de emisiones. El análisis tradicional de impacto climático era lento, costoso y poco adaptable a decisiones en tiempo real.
Solución
Se desplegó la solución Emissions Reduction de Vianova, integrada en su plataforma de inteligencia de movilidad, basada en datos históricos, modelos de predicción y visualización geoespacial. La intervención incluyó:
- Construcción de un modelo granular de reparto modal para trayectos de menos de 5 km, segmentado por zonas hexagonales.
- Cálculo de emisiones actuales (gCO₂/km) por modo de transporte, y del ahorro potencial al sustituir viajes en coche por micro-movilidad compartida o bicicletas privadas.
- Simulación basada en machine learning del número de dispositivos (e-bikes, patinetes, bicicletas) y viajes esperados durante un año.
- Identificación de 50 vacíos clave en la red ciclista y cuantificación del impacto según tres escenarios de adopción: 2 %, 5 % y 10 %.
- Estimación del potencial de ahorro de CO₂ para cada corredor e intervención, con una proyección total de más de 2.000 toneladas de CO₂ evitadas.
Control del tráfico comercial y espacios para logística en núcleos urbanos
Problema
Estocolmo tenía por objetivo reducir las emisiones del transporte de mercancías y mejorar la eficiencia del espacio de carga urbana como parte de su transición hacia una zona de cero emisiones. Sin embargo, enfrentaba importantes limitaciones para gestionar la movilidad logística de forma sostenible, debido a una infraestructura de sensores dispersa y la falta de integración de datos. Esta carencia impedía monitorizar en tiempo real los desplazamientos comerciales y el uso de las acera en la descarga de mercancías, generando paradas en zonas no autorizadas, mayor congestión y dificultando la planificación de infraestructuras adaptadas a la demanda real.
Solución
La ciudad de Estocolmo implementó la plataforma de inteligencia de movilidad de Vianova, que integró datos en tiempo real provenientes de vehículos comerciales conectados mediante GPS y estándares abiertos (MDS/GBFS). Esta solución permitió analizar patrones logísticos urbanos, identificar zonas críticas de carga y descarga y optimizar dinámicamente el uso del espacio público. A través del análisis automatizado de datos y la generación automatizada de alertas e informes, la plataforma reforzó la capacidad del Ayuntamiento para planificar infraestructuras logísticas sostenibles, tomar decisiones basadas en evidencia y anticipar necesidades operativas con mayor agilidad.