Mostrar que conectando los buses al Big Data en tiempo real, puede mejorarse el servicio
Para lograr el objetivo:
Se han simulado casi 700 mil datos sobre el recorrido de los buses
La simulación intenta acercase a la realidad de manera precisa
Alcances de la simulación
Se eligió 1 de las 6 rutas
Se eligió la dirección: Camacho-Calle 63
Se tomaron los tiempos en 5 recorridos en horas normales (sin tráfico, protestas, etc)
En la simulación, se introdujeron alteraciones a la normalidad
Paradas con más gente que otras
Tramos mas lentos que otros: tráfico vehicular
Marchas y bloqueos en el centro de la ciudad
Horas pico que afectan los tiempos en los tramos
Se supuso que los buses al pasar por las paradas generan automáticamente los datos
Se computaron los intervalos oficiales de partida y con todo lo anterior se simularon mas de 680 mil datos en R
Muestra de la simulación en R
Resultados de la simulación
Estadísticas:
El servicio se monitoreará de la siguiente manera
- 97% de los viajes están entre 52 y 60 minutos desde la primera hasta la última parada - Sin embargo, a veces los buses tardan hasta 175 minutos (casi 3 horas) - Veamos qué días y a qué horas se producen los mayores atrasos - Los 4 picos muestran atrasos por protestas sociales - ¿En qué tramos están las protestas? - Los tramos entre las paradas 1 y 4 son los menos regulares. Los mayores atrasos se generan allí - Veamos en detalle estos tramos, sabiendo que son los que generan los atrasos
Para analizar el atraso por tramos y horas se utilizaron “boxplots”. Ver la siguiente explicación
Veamos el mismo gráfico pero sin valores extremos
Hasta aquí:
Las protestas sociales en 4 días del mes produjeron los atrasos mas considerables
Las protestas ocurren en el centro y perjudican a las paradas 1, 2 y 3
Las protestas afectan a los buses que transitan entre las 11am y 5pm
¿Los atrasos se dan únicamente por protestas sociales?
Veamos los tiempos de recorrido excluyendo los días de las protestas
En días “calmados” el tiempo más rápido del Puma Katari es de 51 minutos pero el mas lento de 64 minutos
¿Cómo identificar los tramos y horas en los que se debn tomar acciones para mejorar el servicio?
Los tramos Plaza Camacho-Transferencia PUC (1-2) y Cancha Zapata-Curva de Holguín (3-4) son los que tienen mayor variación Antes cerciorémonos que los otros tramos no tienen variaciones extremas
La mayoría de los buses en estos tramos tienen variaciones de tiempo de menos de un minuto. Los problemas mas serios no están en estos tramos
Se sabe que los tramos Plaza Camacho-Transferencia PUC (1-2) y Cancha Zapata-Curva de Holguín (3-4) son los que generan los mayores atrasos. Pero, ¿a qué horas?
Los mayores problemas están a horas 7,8,9,13,14,19 y 20Las distorsiones de tiempo están claramente a las 7 y 8 de la mañana
El sistema permite determinar el comportamiento de los pasajeros al subir al bus
Los pasajeron no contribuyen significativamente al atraso, estos necesitan 18.01 segundos en promedio para subir y bajar del bus
Algunos hallazgos
77 días
Es la suma del tiempo perdido de los pasajeros en los días de protesta
155 días
Es la suma del tiempo perdido de los pasajeros en días normales
El desafío del sistema es monitorear la transición del modelo azul al rojo: tiempo total del recorrido
El sistema es capaz de retroalimenatar los ajustes y cambios en la operación del servicio
Propuesta
-Programar los GPS’s de los buses para que cuando pasen cerca de una parada envíen automáticamente los datos a una central de datos
-Estimar los requerimientos tecnológicos para sensorizar todas las rutas
-Probar el envío en tiempo real de la información de los buses a central de datos
-El sistema analizará automáticamente los datos una vez se emitan desde los buses y lleguen hasta la central
-Gestionar el procesamiento de los datos en vivo a google maps para que los usuarios sepan la localización y tiempo de arribo de los buses
