El desafío: Mantener los autobuses espaciados de manera uniforme

Cualquier agencia de transporte público conoce el desafío de operar rutas de autobús de alta frecuencia, especialmente cuando se trata de minimizar la agrupación de autobuses. La agrupación de autobuses ocurre cuando un autobús se retrasa, lo que provoca que haya más personas esperando en la siguiente parada de lo previsto. El tiempo adicional que tardan los pasajeros en subir al autobús lo retrasa aún más, y así sucesivamente en un ciclo vicioso. Esto hace que los clientes esperen en una parada mucho más tiempo del esperado y luego vean llegar dos autobuses agrupados al mismo tiempo. Esto resulta frustrante e incomprensible desde la perspectiva del cliente.

Para mitigar esto, algunos operadores están utilizando un método de gestión de intervalos llamado "gestión del intervalo de tiempo entre vehículos", mientras que otros se adhieren a los tradicionales horarios. Si bien es imposible operar una ruta con autobuses perfectamente espaciados y ofrecer una frecuencia que se ajuste al plan, las agencias de transporte tienen muchas estrategias para mitigar la variabilidad de múltiples factores que pueden alterar una frecuencia perfecta: tiempo de recorrido de los autobuses, comportamiento de los conductores, número de pasajeros, tiempos de subida y bajada, condiciones climáticas y del camino, fallas mecánicas de los autobuses, etc. Cualquier planificador de transporte sabe que agregar tiempo de espera no puede ser la solución; aumentará el tiempo de viaje de los clientes y generará enormes costos que llevarán inevitablemente a una reducción del servicio.

Existen muchas soluciones. ¿Cómo saber de antemano cuáles funcionarán mejor?

Ahora bien, ¿qué debe o no hacer una agencia de transporte para mejorar su servicio de autobús de alta frecuencia? En SimWell, no lo sabemos de antemano. Pero podemos proporcionarle esa información construyendo un modelo de simulación de vanguardia personalizado en el que pueda probar su sistema con sus propios datos y todas las soluciones que ha soñado conocer de antemano con sus resultados.Conozca y demuestre lo que sucederá, convenza a sus inversionistas y despliéguese con éxito.

Hoy en día, la mayoría de las agencias de transporte utilizan cálculos estáticos para describir y diagnosticar lo que ocurrió en el pasado. Utilizando los datos de tiempos de ejecución del AVL (Localizador Automático de Vehículos), pueden elaborar sus horarios para la próxima reserva o ajustar la frecuencia en función de los patrones de datos de embarque capturados por sus APC (Contadores Automáticos de Pasajeros). Sin embargo, las operaciones de autobús son complejas porque cada segmento de ruta y cada viaje están vinculados entre sí en un bloque, lo que lleva a un efecto en cascada que su hoja de cálculo o su software de tiempos de ejecución no podrán capturar. Por lo tanto, por ejemplo, es imposible saber de antemano cuál sería el resultado de agregar 1 minuto de tiempo de espera aquí y allá o aumentar la frecuencia de un intervalo de 10 minutos a un intervalo de 8 minutos. Con tantas estrategias para elegir, no hay absolutamente ninguna manera de conocer el resultado de las estrategias combinadas. ¿De verdad no hay manera? Eso fue antes de que SimWell desarrollara esta solución.

La Solución

SimWell desarrolló una solución basada en simulación del sistema actual que permitió a RTC (Réseau de Transport la Capitale) operar en la ciudad de Quebec, y comprender con confianza el resultado de cambiar sus horarios, implementar estrategias de espera de autobuses, evaluar la eficacia del manejo de los intervalos y todas las demás estrategias que estaban considerando. Vea el modelo en acción aquí.

El modelo de simulación se construyó analizando cada componente que forma parte de la operación del servicio: tiempos de recorrido, tiempos de detención, pasajeros en cada parada, origen y destino de los pasajeros, algunos comportamientos de los conductores, etc. Con datos precisos provenientes de los sistemas AVL, APC y de tarifas, todas las distribuciones probabilísticas resultantes se programan en el modelo y permiten recrear la realidad. El modelo también puede ejecutar fácilmente cualquier horario desde un archivo de Excel extraído del software de programación Hastus de Giro que RTC utiliza para construir horarios. Con más de 30 estrategias para probar, algunas con docenas de parámetros diferentes, era poco deseable ejecutar manualmente cientos de escenarios, por lo que se programó un plan de experimento para ejecutar todas las combinaciones de escenarios deseados y evaluar su rendimiento con un indicador clave de rendimiento principal (tiempo de espera excesivo de los clientes). Los escenarios se pueden ejecutar para días específicos, meses, reservas o todo un año. Esto permite probar estrategias a lo largo de las estaciones y en un día de servicio en particular.

Los Resultados

Con su modelo de simulación adaptado a su entorno,

With their simulation model tailored-fitted to their environment, RTC ahora puede probar cualquier estrategia, convencer a todas las partes interesadas de implementarlas de manera confiable y transformarlas en políticas operativas óptimas. Ahora también están considerando utilizar el modelo para probar el abordaje por todas las puertas, la optimización de la distancia entre paradas y los ajustes diarios de horarios.

Existen varias formas de llevar esta solución al siguiente nivel: utilizarla para entrenar a los despachadores en un modo de juego serio o integrarla como un gemelo digital que pueda prescribir acciones a los despachadores e incluso automatizar decisiones para que los despachadores se enfoquen en tareas críticas. El futuro es prometedor para RTC. Descubre cómo el tuyo puede serlo al contar con tecnologías de simulación para mejorar tus operaciones.