¿cómo diseñar un transporte a la demanda eficiente? 2/3 el diseño del servicio

El éxito de un servicio de Transporte a la Demanda se basa en varios pilares. En este segundo artículo, hablaremos de la importancia del diseño del servicio a la hora de querer lanzar Transporte que responda a la Demanda. Aunque el TAD  dinámico funciona con algoritmos que toman decisiones sobre las rutas de forma autónoma, la lógica de la construcción de la oferta (diferente de la programación/vendaje utilizada para las líneas fijas) requiere que se tomen algunas decisiones.

Diseño del Transporte a la Demanda: las preguntas correctas 

¿Qué hay que ofertar?

Recomendamos basarse en la demanda y definir las zonas (origen-destino) a las que se quiere dar servicio con el TAD. Responder a esta pregunta no siempre es fácil, sin embargo, hay algunos datos que se pueden utilizar, por ejemplo: 

• Datos de un servicio existente
• Datos históricos de líneas fijas
• Encuestas sobre trayectos
• Datos de la oficina nacional de estadística
• Datos de los operadores telefónicos, etc.

¿Qué tipo de servicio definir para cada propósito? 

El objetivo aquí es definir la calidad del servicio que se quiere conseguir. Estos objetivos varían según el contexto. Por ejemplo, en una zona densamente poblada, puede ser interesante ofrecer una reserva a más tardar 5 o 10 minutos antes de la salida, o incluso en tiempo real. En una zona con menos densidad poblacional, la atención puede centrarse más en la frecuencia de los trayectos diarios o en la garantía de interconexión con otros medios de transporte. En el caso de una empresa, se podría pensar incluso en una hora de llegada garantizada a su sede.

¿Qué modelo de servicio debe implantarse?

Una vez identificados los objetivos del TAD, hay que establecer el modelo de servicio. Existen varios modelos, a continuación se detallan algunos de ellos:

• El modelo zonal: es el más sencillo y el más aplicado. También se denomina «de electrón libre». Consiste en definir una zona específica en la que operarán los vehículos. El algoritmo gestiona directamente la recogida y la entrega en esta zona en función de la demanda, con o sin restricciones adicionales. En Melun (región de Paris), el modelo de servicio permite llevar el TAD desde y hasta cualquier punto de la zona.

En Clamart (región de Paris), los vehículos del TAD circulan sin restricciones por todo el perímetro del servicio, con algunas paradas que tienen horarios obligatorios.

• El modelo alimentador: se basa en el modelo zonal, con una restricción adicional. Este modelo permite recoger a los usuarios en una zona delimitada e imponer al vehículo que se dirija a un punto determinado a una hora concreta, aunque el recorrido del vehículo sea flexible. Por ejemplo, una parada en la estación de tren puede ser obligatoria a las 8.00 horas porque un tren se detiene allí a las 8.10. Este modelo se utiliza en el contexto de la intermodalidad (interconexión con otros medios de transporte). Es uno de los mayores retos del TAD,  que no pretende sustituir la red existente, sino completar la oferta de movilidad. En Estrasburgo (Francia), el TAD zonal para los desplazamientos dentro del área metropolitana se suma al TAD para los desplazamientos para llegar a las estaciones de tranvía y autobús.

• La línea virtual: el modelo histórico que respeta las líneas clásicas, pero que sólo se detiene cuando hay una solicitud (reserva).

¿Cómo optimizar la tasa de agrupamiento?

No hay una respuesta exacta a esta pregunta porque depende del contexto de aplicación y de los casos de uso. La oferta y la demanda contribuirán en gran medida a dar una solución. Para una demanda determinada, las consecuencias no serán las mismas en función del número de vehículos disponibles. Además, la optimización técnica influirá en la tasa de agrupamiento: frecuencia de los trayectos, desvíos autorizados, etc.

Casi todas las soluciones de Transporte dinámico a la Demanda actuales ofrecen simulaciones que permiten comparar diferentes escenarios jugando con varios parámetros para encontrar una solución con la tasa de agrupamiento óptima estimada.

¿Es el servicio de TAD comprensible para el usuario? 

Siempre es tentador embarcarse en un enfoque altamente técnico para lograr una configuración de servicio altamente optimizada e inteligente. Sin embargo, esta configuración puede ser, de hecho, demasiado compleja para ser entendida por los usuarios, que no querrán utilizarla. Para diseñar un transporte eficiente que responda a la demanda, es mejor diseñar un servicio algo menos optimizado desde el punto de vista técnico, pero que el público pueda entenderlo y por esta razón llegue a ser muy utilizado por los usuarios.

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