Arinbo Altran

Trasladar a 100.000 personas en una hora que tienen que llegar a un punto A. Tras este proceso, estas mismas personas tienen que volver a su lugar de origen (u otro destino), el punto B. Esta simplificación del concepto de transporte, aparentemente sencilla, es probablemente la cuestión más compleja en el sector de la movilidad. El devenir de las ciudades inteligentes va ligado a nuevos conceptos de desplazamiento para los ciudadanos. En este escenario, Altran quieren liderar el futuro a través de sus proyectos de I+D+i. Arinbo es uno de ellos.

"Ser los responsables de garantizar la movilidad de la sociedad ya no depende únicamente del propio transporte, especialmente cuando la intermodalidad gana cada vez más terreno", explica Alberto Masa, I+D+i y Solution Manager en Sector Público en Altran España. Aunque el COVID-19 ha impulsado el transporte privado, el responsable está convencido de que "cada vez va a ser más complicado detectar qué medios de transporte serán los que convenzan a los ciudadanos". He aquí el principal valor añadido de Arinbo, proyecto que lidera su departamento. Su misión es estudiar cómo se mueve el ciudadano dentro de una ciudad para tratar de mejorar la conexión entre personas e infraestructuras.

"Los datos nos dan el conocimiento completo. De dónde a dónde va un usuario y qué medios de transporte utilizan. Nuestro principal objetivo es obtener datos fiables sobre los patrones de movilidad urbana y planificación de la red de transporte en base a información cuantitativa", detalla Masa. La plataforma está basada en una nueva matriz origen-destino para ayudar a mejorar la gestión y planificación del despliegue de transportes públicos en base a esta información objetiva que subraya Masa. "Debemos tener claro que solo acabaremos usando el transporte publico si cubre las necesidades que tenemos", añade.

Para que Arinbo logre su propósito serán clave factores como el uso de datos de telefonía móvil, indicadores específicos para gestionar el transporte público, contrastar los resultados y las técnicas de fusión de datos. Durante el proyecto, Altran se ha centrado en diferentes casos: desde estudiar la movilidad de los taxis en zonas interurbanas para identificar necesidades de líneas de autobús o analizar las entradas y salidas de Barcelona en puentes y fines de semana para mejorar la gestión de carriles adicionales, hasta identificar de cara a la liberación ferroviaria tramos con mayor densidad de viajeros o analizar la movilidad en eventos multitudinarios periódicos. Este último ha sido el elegido para comenzar a materializar el proyecto.

En este sentido, Arinbo hará un mapeado de los orígenes y principales vectores de de llegada al evento, una distribución modal, medirá la hora aproximada de llegada al evento y su hora de salida para finalmente calcular el tiempo total del viaje. "Este análisis nos va a permitir saber con fiabilidad si la oferta de transporte público se adapta a las necesidades de estas concentraciones de gente que tienden a colapsar partes de las ciudades", apunta Masa.

El fútbol como 'conejillo de Indias'

Los partidos de fútbol han sido el primer experimento de esta herramienta de Altran. "Queríamos también comenzar con festivales de música, pero no tenían la periodicidad que necesitábamos para lograr datos concretos", informa Masa. Por norma general, cada 15 días se juega un partido. "Esto nos da información suficiente para poder ir sacando patrones de lo que pasa, cuándo pasa y por qué pasa".

Arinbo optó por el estadio del Espanyol para los análisis de movilidad. "[El estadio] No dispone de aparcamiento propio pero tiene una zona comercial al lado. Toda la oferta de transporte público está a más de 10 minutos andando. Esto hace que mucha gente opte por el transporte privado", cuenta el responsable. El estadio contó con una media de 20.000 espectadores la temporada pasada –su capacidad total es de 40.000–. "Es un número considerable de personas que nos servirá de guía para próximos modelos de predicción", concluye.

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