Expertos en Big Data de diferentes puntos de Europa trabajan en el ambicioso proyecto europeo - Transforming Transport, que desde enero de 2017 está desarrollando 13 pilotos en los que se aplica el uso de Big Data para mejorar la eficiencia en los procesos de movilidad y logística.

Esta iniciativa, en la que participa como socio la Fundación Valenciaport, está financiada por la Comisión Europea a través del Programa Horizonte 2020 y cuenta con un presupuesto global de 18,7 millones de euros.

El proyecto Transforming Transport pretende demostrar la viabilidad técnica y económica del Big Data para remodelar los procesos y servicios de transporte de cara a aumentar significativamente la eficiencia operativa, ofrecer una mejor experiencia al cliente y fomentar nuevos modelos de negocio.

Para alcanzar sus objetivos trabajan conjuntamente 48 socios de nueve estados europeos procedentes de los sectores del transporte, la logística y las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC). Los socios del consorcio disponen de un plazo de 30 meses para el desarrollo de siete pilotos principales en distintas regiones europeas que se replican en otros seis pilotos.

Escenarios
De los 13 escenarios de pruebas de Transforming Transport, cuatro se están desarrollando en España y afectan a autovías, ferrocarril, transporte multimodal y movilidad urbana integrada.

Parte de la autopista de peaje AP-7 en la Costa del Sol (Málaga), infraestructuras ferroviarias de ADIF, el Puerto de Valencia y la ciudad de Valladolid, son los escenarios operativos reales en los que se trabaja para demostrar, evaluar y validar que el Big Data es capaz de transformar y reorganizar el transporte.

A partir del desarrollo y la implementación de nuevos algoritmos basados en la tecnología Big Data, en cada uno de los pilotos se recopilan e integran datos reales que provienen de fuentes diferentes. Estos datos se analizan para desarrollar patrones de transporte que mejoren los procesos de toma de decisiones y optimicen la gestión y explotación de infraestructuras y sistemas de movilidad.

En concreto, el piloto de Valencia, en el que participa la Fundación Valenciaport, aplicará Big Data Analytics para transformar sus procesos actuales. En este piloto se trabajan tres importantes objetivos. Por un lado, diseñar e implementar un cockpit (control de mandos) de productividad global para la logística y las operaciones portuarias, que refleje no sólo el estado actual de los diferentes indicadores, sino también la evolución a lo largo del tiempo para identificar las fuentes de ineficiencia e incrementar la mejora en toma de decisiones.

Además, se trata de analizar e implementar un algoritmo de optimización del sistema de gestión de tráfico que permita la programación y asignación de grúas de patio, teniendo en cuenta variables como el tiempo estimado de llegada, el orden de los trabajos asignados, la predicción, el comportamiento humano y factores externos (tiempo, flujos de tráfico esperados y demandas). Este algoritmo aumentará la longevidad de las grúas y equipos y mejorará el rendimiento y la productividad de la terminal.

Finalmente, se adaptará e integrará un sistema de mantenimiento predictivo basado en la medición, seguimiento y monitorización de los sensores de los equipos consiguiendo una minimización de los tiempos de parada y averías y una maximización en el tiempo de vida de los componentes, obteniendo importantes ahorros. Concretamente, se analizará el mantenimiento predictivo de los 'spreaders' de grúas de muelle, para lo que se despliegan sensores que recopilan información de aquellas partes más críticas del equipo y se incorporará un sistema de alerta sobre posibles fallos que se vayan detectando.

El piloto está liderado por el Instituto Tecnológico de Informática (ITI) y formado por Fundación Valenciaport, Noatum y Órbita Ingeniería.

La Autoridad Portuaria de Valencia, cerró 2017 con 4,83 millones de contenedores y pronto alcanzará la cifra de cinco millones de TEU. Según Transforming Transport, con estas cifras y el incremento de sistemas IoT, la integración de datos en plataformas de Big Data tendrá un papel clave.