TransformingTransport: Big Data para mover el mundo.

En los últimos años en el mundo de las tecnologías de la información, hay pocos conceptos que se hayan repetido tanto como Big Data. Al principio solía ser descartada como la siguiente buzzword de moda, pero poco a poco ha ido demostrando que es mucho más que eso.

Si el término Big Data desaparece de nuestro vocabulario será porque llegará un momento en el que todo sea Big Data, en el que el mínimo despliegue incluirá un clúster pequeño y en el que las bases de datos NoSQL serán tan preeminentes o más que las bases de datos relacionales.

El Big Data está transformando el mundo, pero no sólo el mundo digital sino también el real, el que afecta a nuestro día a día.

En Paradigma Digital participamos en Transforming Transport, un proyecto englobado dentro del programa de ayudas Horizon2020, que tiene como objetivo demostrar cómo se puede mejorar el mundo del transporte usando Big Data.

¿Quién está detrás de Transforming Transport?

En este ambicioso proyecto participan 47 socios de varios países, entre ellos: España, Alemania, Reino Unido, Francia, Italia, Grecia, Finlandia... Entre las compañías que componen el consorcio podemos nombrar a algunos pesos pesados de las tecnologías de la información españolas como Indra, ATOS y CINTRA; y otras importantes compañías y entidades de investigación europeas como Thales, Fraunhofer o la Universidad Politécnica de Madrid.

Por supuesto, tratándose de un proyecto sobre logística y transporte no podían faltar compañías del sector. Entre las españolas podemos destacar a ADIF y a Ferrovial, y entre las europeas podemos nombrar a TomTom, Aegean Airlines o a la compañía alemana de logística PTV.

Análisis de datos, clave en el desarrollo del proyecto

TransformingTransport aplicará transformación digital y Big Data en múltiples dominios relacionados con el transporte, en cada uno de los cuales se llevarán a cabo pilotos para demostrar que esta transformación es real. Estos dominios son aeropuertos, puertos, ferrocarril, autopistas, flotas sostenibles de vehículos, control de tráfico en ciudades y logística. En esos 7 dominios se llevarán a cabo 13 pilotos.

Cogiendo como ejemplo el dominio ferroviario, en este proyecto se desarrollarán dos pilotos. El primero, situado en la red ferroviaria británica y el segundo situado en una sección de la red de Alta Velocidad Española. Estos pilotos tienen como objetivo utilizar todos los datos de los que disponen las compañías ferroviarias para prever fallos en la infraestructura y reducir costes.

Las fuentes de datos que manejan son numerosas, y de fuentes diversas, como horarios previstos y reales de trenes, sensores en las vías, reportes de inspección, informes sísmicos o reportes meteorológicos. Todos estos datos serán almacenados y procesados en sistemas Big Data con el objetivo de obtener predicciones de fallos en la infraestructura, ahorrar costes, reducir tiempos de espera y, en definitiva, ofrecer un mejor servicio a los clientes reduciendo gastos.

Un ejemplo más concreto de lo que la tecnología Big Data puede aportar a este escenario es un posible cambio en el mantenimiento preventivo de las vías. A día de hoy se realizan inspecciones periódicas usando trenes especiales que circulan en horas de poco tráfico para realizar medidas del estado de la infraestructura.

Esto se traduce en unos pocos datos que son precisos, pero que tienen un enorme coste, derivado de la planificación y el equipamiento especializado necesario. En estos pilotos se estudiará si se puede obtener predicciones iguales o mejores usando los sensores más básicos de los que disponen todos los trenes de línea.

Este cambio es, por tanto, un cambio entre unos pocos datos precisos, obtenidos una vez o dos al mes por cada sección de vía, por una gran cantidad de datos algo menos precisos, pero obtenidos cada pocos minutos durante todo el día.

En el dominio de vehículos sostenibles se realizarán dos pilotos. Uno de control de flotas de vehículos (por ejemplo vehículos de alquiler) y otro de control de flotas de camiones. En ambos pilotos el objetivo final es reducir costes, gastos de transporte, reducir la emisión de gases contaminantes optimizando las rutas de los vehículos. Para ello se utilizarán los datos recopilados por dispositivos GPS, imágenes por satélite y datos recopilados por un sensor que se instalará en todos los coches de la flota.

El caso de uso más interesante es, probablemente, la predicción de averías en los vehículos usando datos como el rendimiento, la longitud de los desplazamientos, los hábitos del conductor y otros factores recopilados por estos sensores.

Esto permitirá a las compañías prevenir averías, que suponen uno de sus mayores costes, puesto que implican no sólo la reparación, sino también los costes asociados con retrasos y la logística añadida de tener que disponer y enviar vehículos de sustitución. Si las averías se pueden prevenir, esto puede suponer un ahorro muy importante para las empresas del sector.

Otros pilotos interesantes

En este pequeño resumen no caben descripciones de todos los pilotos, pero merece la pena mencionar alguno más, como los pilotos para la mejora de la eficiencia de operaciones en los aeropuertos de Atenas y Milán, los pilotos para mejorar el tráfico en las ciudades de Valladolid y Tampere (Finlandia) o los pilotos para reducir el coste de operaciones en los puertos de Valencia y Duisburgo (Alemania).

Viendo las aplicaciones de este proyecto, queda claro que el Big Data no es una moda ni una Buzzword, es simplemente la evolución de la tecnología que, en los próximos años, tendrá más y más aplicaciones en todos los ámbitos de nuestra vida, no solamente en la informática, sino también en la banca, en la salud y por supuesto en el transporte y la logística.