Libelium acepta el reto para la medición de aglomeración del metro de Nueva York
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Cómo la tecnología IoT genera un ahorro de 3.300 dólares diarios y optimiza la eficiencia operativa en la red de Long Island Rail Road (LIRR).
En una metrópolis como Nueva York, la eficiencia del transporte público es un pilar fundamental para la calidad de vida y el desarrollo económico. La Metropolitan Transportation Authority (MTA) , colabora cada año con empresas líderes junto al personal de las agencias regionales de transporte para desarrollar soluciones a problemas reales para y mejorar el sistema de transporte de la ciudad de Nueva York.
Una de las preguntas que querían responder este año fue: ¿Cómo podemos medir, recopilar y mejorar con precisión los datos sobre el número de pasajeros y la demanda de viajes para optimizar los horarios de transporte público?
El reto: Medir para gestionar en la estación más transitada
El Transit Tech Lab es la testeadora y aceleradora de soluciones tecnológicas de la MTA.
Smart Crowdes la solución de Libelium para la gestión de afluencia de personas. Su eficiencia e inteligencia ha quedado evidenciada en casos de éxito como festivales de música y gestión de visitantes en playas.
¿Sería capaz de resolver los retos del metro de la ciudad de Nueva York?
El proyecto de control de afluencias de Libelium en el metro de Nueva York se centró en la estación de Jamaica de LIRR, un vibrante nudo de comunicaciones. El objetivo era claro: implementar una solución que permitiera monitorizar en tiempo real la afluencia de pasajeros, visualizar sus patrones de desplazamiento y generar mapas de calor para tomar decisiones basadas en datos.
La gestión tradicional mediante conteos manuales resultaba costosa e ineficiente. Además, con los datos de fichaje de billetes es una información que la MTA ya disponía. Necesitaba ir más allá, saber cómo se movían los pasajeros por la estación. Por lo tanto, necesitaba una alternativa tecnológica que ofreciera cobertura 24/7 sin intervención humana, garantizando la optimización de recursos y la mejora de la experiencia del viajero.
The solution: Smart, anonymous IoT deployment + platform
En junio, con la ayuda de su integrador local, Blakhawk Data, Libelium instaló dos unidades de su dispositivo Smart Spot Crowd en los andenes A y C de la estación.
Esta tecnología opera detectando de forma anónima las señales Wi-Fi y Bluetooth de los dispositivos que los viajeros llevan consigo (móviles, auriculares, smartwatches), para estimar la densidad y analizar el movimiento de multitudes sin capturar ningún dato personal.
Los datos se envían de forma segura vía 4G a la plataforma en la nube iris360, donde los gestores de la MTA pueden visualizar la información en dashboards intuitivos, generar informes y configurar alertas.
Proporciona información en tiempo real sobre los niveles de aglomeración para fines operativos (gestión del acceso de pasajeros, alertas) y análisis de tendencias a largo plazo para mejorar la planificación y la previsión de la demanda.
Resultados: Impacto medible y un claro retorno de la inversión
El piloto demostró ser un éxito rotundo, proporcionando información de alto valor y beneficios tangibles:
Ahorro directo y eficiencia operativa:
- La solución reemplaza los conteos manuales, generando un ahorro estimado de 3.300 dólares al día..
- Proporciona visibilidad 24/7 con cero intervención humana, permitiendo al personal centrarse en tareas de mayor valor.
- Permite una planificación de mantenimiento basada en datos.Por ejemplo, se observó una baja ocupación el sábado 14 de junio debido a obras programadas, lo que valida al sistema como una herramienta ideal para planificar intervenciones minimizando las molestias a los pasajeros.
Gestión inteligente del flujo de pasajeros:
- Se logró rastrear de forma anónima el movimiento de hasta 600 dispositivos por hora entre los dos andenes, ofreciendo una visión clara de los patrones de tránsito dentro de la estación.
- Se identificaron con precisión los patrones de hora punta: el andén A presenta un pico de 6:30 a 9:30, mientras que el andén C tiene dos, uno por la mañana y otro de 16:30 a 19:30.
- Se detectó que los miércoles son el día de mayor afluencia, un dato clave para la asignación de recursos.
Mejora de la seguridad y la experiencia del viajero:
El sistema es capaz de detectar picos de afluencia repentinos causados por la llegada de trenes y, lo que es más importante, aglomeraciones sostenidas provocadas por retrasos. Esto permite al personal de la estación actuar proactivamente para gestionar las multitudes y mejorar la seguridad.
El futuro: Hacia una red de transporte predictiva
El piloto en Jamaica Station cumplió su objetivo principal: servir como una validación rotunda de la tecnología de Libelium en uno de los entornos de transporte más exigentes del mundo.
Los resultados del proyecto evidenciaron la capacidad de optimizar operaciones, generar ahorros significativos y, además, escalar e integrar nuevas fuentes de datos con modelos de inteligencia artificial (IA) y machine learning..
Desde MTA reconocieron el valor de la propuesta de Libelium como complemento a su sistema de vigilancia, ya que aportaba información predictiva, anonimizada y respetuosa con la privacidad.
Para todo el equipo de Libelium, colaborar con la MTA en una ciudad tan emblemática y dinámica como Nueva York ha sido una experiencia excepcional. Este caso de éxito no solo nos llena de orgullo, sino que valida un modelo tecnológico probado y replicable para operadores de transporte en todo el mundo que, como la MTA, busquen innovar en la gestión de sus infraestructuras.
Behind the Change.
Beyond the Challenge.
