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    Gestión optimizada de los datos de una flota de más de 2.000 trenes que suministran centenares de terabytes de información

    Reducción de aglomeraciones y control de aforo durante eventos celebrados en la Comunidad

    Aumento de la calidad del servicio: mantenimiento predictivo, planificación optimizada de la red o control del aforo de las estaciones y la ocupación en tiempo real de los trenes

    Industria

    Sector Público

    Localización

    España

    País

    España

    Metro de Madrid impulsa su digitalización

    El suburbano Metro de Madrid cuenta con 294 km y 302 estaciones en toda la red. Está considerado como uno de los metros más grandes del mundo, el quinto por número de estaciones por detrás del de la ciudad de Londres, Nueva York, Shanghai y París. Como organización, con 6.977 empleados, se erige como el corazón de la movilidad de la capital de España. Su misión es convertirse en la opción de movilidad preferente en la Comunidad, ofreciendo un transporte eficiente y de calidad a todos los madrileños. Para ello, el servicio público, la eficiencia y la experiencia de cliente son los tres pilares de su estrategia con el fin de contribuir positivamente a la sociedad. Además, la actividad diaria se sustenta en los principios de seguridad, sostenibilidad, innovación tecnológica y digitalización.

    Un acceso limitado a los datos

    La red del suburbano madrileño necesitaba conocer a fondo la movilidad de los pasajeros, en distintos horarios y diferentes trayectos para poder hacer una planificación eficaz del número de trenes que tenían que circular por cada línea. Los ingentes volúmenes de datos sólo estaban disponibles a través de una base de datos relacional con conjuntos de datos parciales debido a la capacidad y al acceso limitado de los usuarios. En este sentido, la gestión de los datos era muy laboriosa y costosa.

    Anteriormente, Metro de Madrid realizaba encuestas masivas a los usuarios del suburbano cada siete años en las estaciones. Este tipo de investigación producía un conjunto de datos limitado y estático que no contemplaba las diferentes tipologías de eventos especiales como las fechas de conciertos, de fútbol o los festivos. 

    Analítica en tiempo real

    Con el objetivo de aprovechar los datos de los viajeros y así poder realizar mejoras en el servicio para el beneficio de los ciudadanos, Metro de Madrid está impulsando su transformación digital. Para hacerlo posible, la entidad necesitaba una transformación de la gestión de sus datos. Por ello, puso en marcha un proyecto sobre los ecosistemas de Big Data para seleccionar la tecnología que mejor se ajustara a sus necesidades.

    Tras analizar distintas soluciones, el equipo escogió Cloudera Data Platform (CDP) por su funcionalidad, escalabilidad y mejor coste total de propiedad en comparación con otras opciones. Desde que Metro de Madrid migró a CDP, las decisiones basadas en datos son casi instantáneas. 

    La información en tiempo real llega desde un cuadro de mando y permite generar automáticamente alarmas en función de lo que se detecte.

    Anteriormente, Metro de Madrid sólo podía hacer un seguimiento de los usuarios cuando entraban en el suburbano, pero no de cuando salían, lo que ofrecía una imagen incompleta del viaje típico de los viajeros. Con la tecnología de Cloudera, Metro de Madrid ha conseguido generar un algoritmo en base al peaje, que analiza los diferentes patrones de entrada para deducir dónde ha salido el pasajero y obtener los trayectos habituales. Este sistema tiene en cuenta la modelación de horarios y días y ha permitido una evolución que ha ido desde la generación de una sola matriz genérica cada siete años hasta conseguir obtener ahora 80 matrices diarias modeladas por tipo de día.

    “Con la tecnología de Cloudera, esta información, que se obtiene cada 15 minutos, es la que determina el número exacto de trenes que deben circular por cada línea en un horario determinado o el número exacto de viajeros que puede haber por metro cuadrado en cada vagón”, aseguran desde Metro de Madrid.

    Metro de Madrid está utilizando Cloudera Data Platform para avanzar en su estrategia de datos y en el futuro buscará las oportunidades adecuadas para aprovechar la flexibilidad de la nube. Además, está recibiendo y extrayendo información de los trenes para analizarla con CDP.

    La prestación de un mejor servicio

    La utilización del Big Data ha permitido a Metro de Madrid tomar una serie de medidas encaminadas a garantizar la seguridad de los pasajeros durante la pandemia de la COVID-19. Gracias a la modelización de la matriz origen-destino, la entidad realizaba una aproximación del número de personas que se subía en cada tren a través de los datos históricos. Esta gestión de la información le ha permitido al suburbano predecir, cada 15 minutos, la densidad de las estaciones y paralizar, en caso de superar el aforo, el acceso a las estaciones para garantizar las medidas de seguridad. Hoy en día esta funcionalidad se utiliza para controlar los aforos en aglomeraciones como partidos de fútbol, conciertos, manifestaciones, etc.

    Metro de Madrid también gestiona los datos en tiempo real, captando la información de los trenes, enviándola a la plataforma y realizando un análisis desencriptado, que traduce la información del tren en variables de negocio. Estos datos están orientados a tres áreas diferentes: mantenimiento, planificación del servicio y servicio al cliente.

    En mantenimiento, a través de una gestión inteligente del conjunto de datos del sistema ferroviario - obtenidos tanto de los sensores de los propios trenes, de los sistemas de señalización o del material rodante -, la entidad puede detectar con antelación posibles averías e implementar un sistema de mantenimiento inteligente y predictivo. Esto ha supuesto una agilidad en la resolución de incidencias, una mejora en la calidad del servicio y ha reducido exponencialmente las paradas de trenes en pleno funcionamiento.

    En cuanto a la planificación del servicio, la plataforma tecnológica ayuda a Metro de Madrid a la gestión del aforo de sus estaciones, analizando  los datos que aportan las propias instalaciones como el arranque de las escaleras mecánicas, la información de los torniquetes o el propio tren.

    “Tenemos muchísimo trabajo por delante, ahora vemos que tenemos un terreno ilimitado en el mundo del dato. Se han eliminado las barreras tecnológicas y las posibilidades se multiplican”, concluyen desde Metro de Madrid.

    “Hemos conseguido una evolución desde una matriz genérica cada siete años hasta conseguir 80 matrices diarias modeladas por tipo de día gracias a Cloudera”, comenta la entidad.

    Con la tecnología de Cloudera, esta información, que se obtiene cada 15 minutos, es la que determina el número exacto de trenes que deben circular por cada línea en un horario determinado o el número exacto de viajeros que puede haber por metro cuadrado en cada vagón

    Metro de Madrid.

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