Indra es una de las principales empresas globales de consultoría y tecnología y el socio tecnológico de los negocios clave de sus clientes en todo el mundo y no queda atrás en lo que se refiere a las nuevas técnicas como el Big Data y la Inteligencia Artificial (IA).
El Big Data y el ‘machine learning‘ se ponen en marcha para el control del tráfico ferroviario y vial en la empresa, la cual ha sido capaz de demostrar la mejoría en el mantenimiento de infraestructuras de transporte gracias a estas nuevas técnicas.
La nueva herramienta permite una gestión y control integral de la movilidad multimodal, potenciada por la incorporación de tecnologías como Big Data, IA o IoT, cuyos trabajos se enmarcan en el proyecto Transforming Transport, que con un presupuesto de 18,7 millones de euros. Este es uno de los mayores proyectos financiados por el programa H2020 de la Unión Europea, cuyo objetivo mejorar la movilidad en Europa mediante el uso del Big Data recopilando datos relacionados con actividades de mantenimiento y la circulación de trenes, topología y metereología o sobre la interacción entre el tren y la vía.
Indra ha demostrado mediante un programa piloto de mantenimiento la importancia del desarrollo ferroviario inteligente en España. El tramo de alta velocidad entre Córdoba y Málaga ha sido el elegido con la colaboración de Adif, Ferrovial Agroman y Thales.
Además de mejorar el mantenimiento, el equipo del piloto trabaja actualmente para incorporar toda esta información a la operación ferroviaria, mediante la plataforma de gestión ferroviaria DaVinci, el sistema TMS de Indra, con el objetivo de optimizar también el uso de la infraestructura ferroviaria. El objetivo es contar con un sistema en tiempo real que, junto con los datos de tráfico y el cronograma planificado de trenes, utilice los resultados del modelo predictivo desarrollado.
Esto responde al reto de encontrar un modelo de movilidad más eficiente y sostenible mediante la aplicación del big data al sector del transporte y la logística, que actualmente sólo utilizan el 19% de las empresas del sector. Aborda 13 pilotos en siete ámbitos del transporte diferentes: infraestructuras ferroviarias, carreteras, aeropuertos, puertos, vehículos conectados sostenibles, movilidad urbana integrada y logística.
Se calcula que el uso del big data puede mejorar la eficiencia operativa de los procesos y servicios vinculados con el transporte en, al menos, un 15%, optimizando el uso de los recursos y reduciendo los costes de mantenimiento, el consumo de combustible o las incidencias, entre otros.
