Brian McCormick, chefe de BI e análise de dados da Autoridade Nacional de Transporte (ANT), detalha os desafios que os operadores de transporte estão enfrentando após a pandemia e em meio a eventos globais recentes, à medida que as abordagens analíticas tradicionais usadas pelos planejadores de transporte e formuladores de políticas são questionadas.
Desde o início da década, a estabilidade global foi severamente comprometida. Os fatores desestabilizadores são bem conhecidos: COVID-19 , preocupações com as mudanças climáticas e as consequências geopolíticas da trágica invasão da Ucrânia. Esses tremores globais estão abalando as próprias fundações sobre as quais o planejamento e a política de transporte foram construídos. Em particular, o trabalho remoto, o distanciamento social, as metas de emissões e os preços crescentes dos combustíveis estão colocando novos enigmas para os operadores de transporte.
Essa ‘tempestade perfeita’ está colocando em questão muitas das abordagens tradicionais de planejamento baseadas em dados que se baseiam em – primeiro, extrapolando as tendências de passageiros para o futuro; e segundo, correlacionar essas tendências com um crescimento econômico relativamente estável.
E, no entanto, paralelamente, vem a promessa de um serviço mais inteligente e orientado a dados, à medida que os dados relacionados ao transporte crescem exponencialmente, novas tecnologias de análise surgem e as operadoras evoluem para Mobility-as-a-Service (MaaS). O desafio enfrentado por operadores e autoridades é como reconfigurar a análise de transporte neste novo paradigma ‘não linear’ para atingir o objetivo dos sistemas de transporte inteligentes. A experiência da Autoridade Nacional de Transportes da Irlanda (NTA) sugere que, embora novas abordagens sejam indubitavelmente necessárias, a análise de dados continuará sendo fundamental.
O papel da análise de dados na superação das restrições do COVID-19
Durante a era do bloqueio, a saúde pública era a principal consideração em praticamente todas as jurisdições. Os dados e, em particular, a análise de dados desempenharam um papel crucial na otimização do uso da frota sujeita às restrições do COVID-19.
Na Irlanda, a NTA foi encarregada de reduzir a capacidade do sistema de transporte público para níveis tão baixos quanto 25%, dependendo da prevalência do COVID-19. Para atingir esse objetivo, ao mesmo tempo em que fornecia um serviço que atendesse às necessidades dos passageiros, era crucial prever com precisão os níveis de passageiros. Para fazer isso, precisávamos superar um problema comum de dados de ônibus – a falta de dados sobre padrões de pouso. Isso foi alcançado através da construção de um modelo de distanciamento social para nossa frota de ônibus com base em nossa ferramenta de embarque e desembarque (BAT). O BAT é um modelo estatístico que utiliza dados de embarque nas viagens de ida e volta/ida para prever onde os passageiros estão desembarcando. Com a tarefa de cumprir o objetivo singular de distanciamento social, a ferramenta BAT da NTA provou ser extremamente eficaz.
Implicações da mudança das tendências de passageiros na era pós-pandemia
No entanto, à medida que emergimos da era do bloqueio, desafios multifacetados mais complexos estão surgindo. No final de janeiro de 2022, o uso do transporte público na Irlanda voltou a 66% dos níveis anteriores ao bloqueio, e isso antes de um relaxamento mais geral das restrições em 28 de fevereiro de 2022. Embora o número de passageiros tenha aumentado novamente, as tendências de passageiros são diferente da era pré-lockdown, dadas as novas práticas de trabalho híbridas e a preferência pelo horário de trabalho principal sobre o padrão das 09:00 às 17:00.
Além disso, o bloqueio fez com que o público ‘pegasse sua bicicleta’ devido ao aumento do uso de mobilidade elétrica por meio de e-scooters e e-bikes. Essas tendências – trabalho híbrido, aprendizado remoto, mobilidade eletrônica etc. – afetam diretamente a política e o planejamento de transporte. Por exemplo, a tendência para a micromobilidade tem o potencial de resolver o problema da ‘última milha’, que tem sido um desincentivo significativo para o uso do transporte público. E embora seja incerto quão permanentes essas mudanças serão, é geralmente aceito que não há retorno à velha ortodoxia. Tudo isso terá implicações significativas para a capacidade da rede e o design do serviço.
Nesta nova era, os planejadores de transporte, que há muito buscam alavancas de demanda além do instrumento relativamente contundente de mudanças de tarifas, agora podem ajustar a demanda à oferta. De certa forma, os planejadores, munidos dos dados certos, agora podem ajudar a ‘achatar a curva’ dos padrões de viagem nos horários de pico. Mesmo uma pequena mudança no horário de pico pode fazer uma diferença significativa. Isso não só pode tornar o transporte público mais atraente, mas também pode levar a um uso mais eficiente da frota. As eficiências podem ser alcançadas maximizando a carga da frota em um período de tempo mais amplo e fornecendo viagens mais rápidas fora do horário de pico, reduzindo assim a proporção de mpg.
Além dos benefícios ambientais, o argumento econômico para a eficiência de combustível tornou-se evidente nas últimas semanas. Para tornar essa visão uma realidade, a análise de dados será fundamental. No entanto, dado que as tendências passadas não serão mais indicativas do futuro, novas fontes de dados mais ricas colhidas das tecnologias de transporte da próxima geração serão necessárias para otimizar os sistemas de transporte para o novo normal. Além disso, os dados da próxima geração precisarão ser complementados por abordagens analíticas avançadas, como gêmeos digitais.
Utilizando tecnologias de dados emergentes
A geminação digital é uma forma relativamente nova de simulação projetada em torno de um fluxo bidirecional de informações entre sensores e modelos. Por ter dados melhores e constantemente atualizados relacionados a uma ampla gama de áreas, combinados com o poder computacional adicional da nuvem, os gêmeos digitais são capazes de modelar uma combinação maior de cenários do que as simulações de modelos tradicionais. Essa abordagem é extremamente relevante para modeladores de transporte que buscam otimizar sistemas no contexto de padrões de viagem cada vez mais complexos, combinados com objetivos políticos novos e multifacetados.
No entanto, para realizar essa otimização, são necessários dados de alta qualidade quase em tempo real. Para isso, o governo irlandês acaba de dar luz verde à NTA para um ambicioso redesenho de nossa rede de ônibus, que envolverá, entre outras coisas, investimento em sistemas de bilhetagem e AVL de próxima geração. A introdução desses sistemas abrirá um novo panorama de dados que permitirá à NTA alavancar tecnologias novas e emergentes, como gêmeos digitais.
Realizando o objetivo de um sistema de transporte inteligente
Em suma, o transporte público, recém-saído dos testes da era COVID-19, está passando por uma incerteza ainda maior à medida que os recentes eventos globais exacerbam os desafios estruturais de longo prazo que o setor enfrenta. Isso, por sua vez, está questionando muitas das abordagens analíticas tradicionais usadas por planejadores e formuladores de políticas. No entanto, os padrões emergentes de deslocamento e trabalho, acelerados durante o bloqueio, combinados com o advento oportuno de sistemas de próxima geração e tecnologias de análise avançada, significam que os planejadores de transporte agora têm uma oportunidade de ouro para atingir o objetivo de um sistema de transporte verdadeiramente inteligente.
Fonte: Inteligent Transport
