2017 - 2018

Menos tiempos de traslado en Santa Fe

Replicabilidad Media
Estatus Finalizado
Actualizaciones del experimento
Provocación

Actualmente existen distintas opciones para mejorar la movilidad en Santa Fe: movilidad compartida, horarios diferenciados de trabajo, carril confinado. ¿Es posible encontrar mecanismos basados en evidencia para saber cuál es la mejor estrategia para mejorar la movilidad en la zona de Santa Fe?

Historia

Este experimento es resultado del trabajo intersectorial del Seminario Ciencia de Datos para la Ciudad y el desarrollo tecnológico del ganador del desafío #3 “Movilidad en Santa Fe” de la convocatoria Código para la Ciudad de México 2017. El jurado seleccionó al equipo RedNinja Ltd. como la propuesta ganadora.

En los últimos 25 años, el parque vehicular de la Ciudad de México creció un 163 por ciento de acuerdo con datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Esto se traduce a un aumento en tiempos de traslado a tal grado de que la Ciudad de México, según estudios de TomTom, es la ciudad número 1 en problemas de congestionamiento vial. Al año se pierden aproximadamente 10 días en el tráfico; en zonas de alta concentración de empleo como Santa Fe, este número es mucho mayor, en donde se calcula que las personas que se trasladan regularmente a la zona pierden 26 días anuales.

Santa Fe pasó de ser un pueblo dedicado a la minería de arena y rellenos sanitarios, a un distrito financiero con el centro comercial más grande de América Latina. Su desarrollo comenzó hace tres décadas y hoy contiene el 13.8 por ciento de espacio de oficinas en la ciudad. El crecimiento de la zona y el aumento en la oferta de espacios de trabajo y de estudio han provocado que ésta contenga unos 30 mil habitantes pero recibe 300 mil diariamente. Con ello, en algunos casos se observa que la velocidad promedio alcanza únicamente los 10 km/h y que en horas pico los tiempos de traslado aumenten hasta cinco veces.

Los problemas de movilidad implican una disminución en la calidad de vida por los costos del combustible, el aumento del ruido y la contaminación y sus efectos en la salud humana, la pérdida del tiempo y el aumento del estrés en los ciudadanos. Si logramos entender los mecanismos que mejoran la movilidad en la zona, estos ejercicios pudieran extrapolarse a territorios más extensos y conflictivos de la Ciudad.

Desafío

Actualmente la generación de la Encuesta Origen-Destino —fuente más importante de datos de movilidad— se hace a través de aforos, entrevistas y encuestas cada diez años. Con el fin de optimizar y encontrar diferentes maneras de captación de datos, el desafío es generar nueva información de movilidad de manera ágil y de actualización permanente. Además, se buscará integrar datos ya existentes y modelar distintos escenarios, con el objetivo de saber cuál es la estrategia para reducir tiempos de traslado en Santa Fe.

Las opciones que existen para mejorar los traslados en esta zona son diversas, desde movilidad compartida hasta horarios diferenciados de trabajo o tener carril que privilegie el paso del transporte público, entre otras. Para conocer el mejor escenario contamos con los datos históricos del Sistema de Movilidad 1, la encuesta origen destino 2017, aforos del Sistema Vial de Apoyo a la Gestión de Tránsito (InfoVial), datos del mapeo colaborativo de rutas de transporte concesionado (Mapatón CDMX) e información generada por la asociación de colonos de Santa Fe. Adicionalmente, se generarán nuevos datos con sensores desarrollados por el ganador de Código para la Ciudad de México, que medirán cantidad, velocidad y medio de transporte en un perímetro determinado de Santa Fe.

Según el sondeo Imagina tu ciudad, la movilidad es una de las preocupaciones más grandes para los habitantes de la CDMX. Asimismo, en el contexto de la nueva Constitución de la Ciudad de México, los artículos 17 y 21 estipulan la necesidad de garantizar accesibilidad en la Ciudad y el derecho a la movilidad. Esto nos brinda una oportunidad para contribuir con datos e información que ayuden a promover sistemas integrados de transporte que hagan realidad una movilidad sustentable, asequible, inclusiva y segura.

Teoría de cambio

Si generamos, integramos y analizamos datos sobre la movilidad en la zona de Santa Fe, encontraremos la mejor estrategia para reducir tiempos de traslados. Además, nos ayudará a entender la factibilidad y el tipo de intervención que se puede implementar en Santa Fe, que nos permitirá tomar decisiones que generen los mayores beneficios.

Propuesta

Se planeó colocar seis antenas en dos intersecciones diferentes en Santa Fe para capturar datos de velocidad, cantidad de automóviles, peatones y ciclistas durantes tres meses. Estos datos generados se integraron con la información ya existente para realizar modelaciones de distintos escenarios que mejoren la movilidad. Con esto se buscó evaluar las potenciales intervenciones, cuantificando el efecto e impacto en términos de tiempos de traslado y emisiones de gas efecto invernadero generadas.

La ruta crítica del experimento es la siguiente:

1. Definición de hipótesis y problematización:

  • Como resultado de cuatro sesiones de trabajo con mesas colaborativas integradas por sociedad civil, academia e instancias gubernamentales, se decidió integrar la información existente de movilidad, con el fin de tener un repositorio coherente del que se pueda proponer soluciones al problema de movilidad en Santa Fe.

2. Generación e integración de datos:

  • Recopilación de datos en dos intersecciones de Santa Fe por antenas de RedNinja Ltd.
  • Inclusión de la información ya existente en un mismo repositorio (a definir).
  • Modelación de patrones actuales para establecer una línea base y modelación de posibles intervenciones.

3. Definición de prototipo de solución:

  • A partir de los resultados de las modelaciones, proponer la intervención que de mayores beneficios en términos de reducción de tiempos de traslado en Santa Fe.

4. Implementación:

  • Instaurar temporalmente la estrategia con mejores resultados en la modelación durante un tiempo determinado para comprobar su eficiencia.
Resultados

Por cuestiones de permisos en las ubicaciones de Santa Fe, las antenas no pudieron ser instaladas en esa zona –la selección de las intersecciones requería que las antenas se instalaran en propiedad privada (e.g. tiendas, agencias de autos), lo cual dificultó la obtención de permisos. En su lugar, serán instaladas en la Universidad Nacional Autónoma de México, con el objetivo de mejorar la movilidad dentro del campus.

No obstante, como parte de la semana i del Tec de Monterrey, en donde se busca que los alumnos trabajen con datos para proponer una solución a algún problema real de la ciudad, se trabajó con la propuesta de este reto y datos históricos (enero – agosto 2918) de los GPS de las unidades de SM1 de la ruta Balderas-Santa Fe y Miguel Ángel de Quevedo-Santa Fe. Aquí se muestran las propuestas presentadas por los estudiantes:

Equipo 1

  • Su propuesta fue crear un sistema que muestre, de manera visual, el análisis de las entradas de hora, día de la semana, velocidad promedio de la ruta y ubicación. La salida del sistema deberá contener una sugerencia con base en los datos analizados de cómo aumentar la eficiencia del Sistema M1 en un intervalo dado de tiempo. Esto permitiría que el encargado de despachar nuevas unidas utilice la información de las predicciones del sistema y así optimizar la operación del transporte de SM1.

Equipo 2

  • Con el objetivo de proporcionar mayor seguridad en el transporte público, este equipo propuso la creación de un sistema de autobuses que cuente con botón de pánico conectado directo a la policía, se podrá hacer reserva de asientos, y tendrá con servicio de internet inalámbrico, aire acondicionado y entradas USB para cargar dispositivos móviles.
  • El objetivo es implementar un sistema adicional de transporte público que le sea atractivo a los usuarios que tienen un automóvil y así dejen de utilizarlo. Este sistema a comparación del transporte público existente, tendrá más seguridad y beneficios tanto para los usuarios como para otros vehículos.

Equipo 3

  • Con conjunto de datos de la ruta Miguel Ángel de Quevedo-Santa Fe, este equipo hizo una análisis con el objetivo de determinar el tiempo óptimo en el cual cada camión debería llegar a su parada para llegar más rápido a su destino. Se hizo el siguiente análisis:
    — Utilizando la información sobre los tiempos en lo que diferentes autobuses pasaron por algún punto de la ruta se puede determinar los diferentes tiempos en los que diferentes autobuses pasan cerca de alguna de las estaciones de la ruta. Al dividir los periodos de las observaciones en horas pico, podemos obtener una muestra de los diversos horarios en los que cada autobús pasó por una estación y cuánto tardó en llegar a su destino final desde ese punto. Al determinar este tiempo a partir de cada parada, se puede encontrar el tiempo óptimo en el que un camión debería pasar por un punto con la finalidad de llegar de la forma más rápida a su destino.

Equipo 4

  • Este equipo propuso el establecimiento de un carril exclusivo reversible para transporte público, transporte de empresas, transporte escolar y vehículos de emergencia, incorporar un mayor número de unidades disponibles del Sistema de Movilidad 1. Además, hacer una renovación del parque vehícular en el transporte público que no cumpla con estándares de seguridad de los pasajeros y emisiones de CO2.

Equipo 5

  • Este equipo realizó una propuesta con tres estrategias:
    — Carril único para carros “clúster”.
    — Mega estacionamientos en áreas estratégicas dentro y fuera de Santa Fe.
    — Implementación de transporte local para la distribución de los trabajadores a sus respectivas áreas de trabajo.
  • Para lograr esto se harán acuerdos con empresas de transporte privado que actualmente dan servicio de transporte ejecutivo (Urbvan, Bussi, Jetty, Uber Pool) para incorporar rutas que vayan desde los estacionamientos macros, hasta puntos definidos en Santa Fe.
  • A su vez, se propone hablar con estacionamientos que cuenten con uso de suelo para almacenar temporalmente automóviles o vehículos de transporte privado y ayudarlos a aumentar su capacidad e infraestructura para dar servicio a la demanda. Para incentivar a los ejecutivos a viajar en conjunto a los carros que lleguen a los estacionamientos en Santa Fe con más de 3 personas en su interior, se le permitirá el acceso al estacionamiento.
  • Por otro lado, con la finalidad de dar prioridad al transporte colectivo, ya sea público o privado, se reservará un carril en las avenidas más concurridas hacia SF, este carril tendrá la condición de en caso de ser carro privado tener al menos un 75 por ciento de su capacidad. En este mismo carril viajarán transportes de empresas privadas que den servicio de transporte colectivo.

Equipo 6

  • Este equipo hizo una propuesta centrada en bicicletas, estos son los puntos más importantes:
    — Se colocarán elevadores para bicicletas en las pendientes que estén más pronunciadas, que se encuentren tanto de subida como de bajada para poder mantener la seguridad de los ciclistas. La restricción más grande sería la capacidad que pueden tener los elevadores, puesto que por seguridad de los ciclistas, se necesitará tener un número máximo de personas a bordo del elevador.
    — Expandir los carriles de bicicletas. Después de que la gente empiece a adquirir bicicletas porque será una forma de moverse más rápido dentro de la ciudad, el uso de los carros disminuirá por lo que se podrá ampliar el carril de las bicicletas. Ampliar y expandir los carriles de bicicleta en más calles de las que ya cuentan con una, es una manera también de darle seguridad a los usuarios de las bicicletas.
    — Se deberá educar a los conductores o encontrar la manera en que los carros respeten los carriles de las bicicletas. Con base en esto, se colocarán sensores sobre los extremos de los carriles para bicicletas, de forma que cada vez que los automovilistas no respeten los carriles de los ciclistas y los ocupen, se capture la infracción en el sistema de datos de la Secretaría de Transporte.
    — Construcción de nuevos puentes que puedan soportar tanto ciclistas como peatones para facilitar el paso de estos por las calles de Santa Fe y así se podría dar la posibilidad de remover algunos semáforos para también mejorar la movilidad de los coches.

Equipo 7

  • Este equipo propuso aumentar el número de camiones y la frecuencia con la que pasan en cada parada durante el horario matutino. Tener una aplicación desde la cual se pueda consultar en vivo el trayecto que ya ha sido recorrido por los camiones diariamente y que los trabajadores, de las empresas asociadas al proyecto, tendrán una tarjeta para el uso del transporte.

Equipo 8

  • La solución de este grupo consiste en que empresas medianas y grandes implementen transportes colectivos para sus empleados con la finalidad de reducir el flujo vial en la zona de Santa Fe y brindar beneficios a las empresas como aumento en la efectividad de sus empleados además de deslindarse de la obligación de proporcionar estacionamiento a los mismos.

Equipo 9

  • Este equipo propuso implementar un sistema de transporte de scooters eléctricos, con estaciones junto a cada estación de transporte público de la zona, con el objetivo de que los peatones tengan una opción casi inmediata para transportarse dentro de Santa Fe una vez que lleguen a la estación de su elección.
  • La solución mejorará el tiempo de traslado dentro de la zona al reducir la cantidad de vehículos privados dentro de la zona y fomentará el uso de transporte público para llegar a Santa Fe debido a que ofrecerá una alternativa conveniente para el transporte dentro.
Aprendizajes

Si bien las antenas no se pudieron poner en las ubicaciones planteadas originalmente, gracias al trabajo y compromiso de la mesa de trabajo, el objetivo de buscar soluciones a la movilidad en Santa Fe a través del uso de datos se pudo continuar participando con los alumnos del Tec de Monterrey durante la semana 1. La reubicación de las antenas y el trabajo con los alumnos nos dejaron los siguientes aprendizajes:

  • La ubicación de las antenas que eligió la mesa eran lugares en donde había edificios habitacionales y comerciales. Se hizo visitas a los lugares para pedir permiso de colocar los sensores en su propiedad, con una explicación del proyecto y beneficios que podría llegar a tener para la movilidad de la zona, sin embargo no hubo una respuesta positiva. Posteriormente se mandaron oficios con el fin de ejercer más presión, pero finalmente se decidió por encontrar otras ubicaciones. El aprendizaje aquí es que, si bien existe un equipo de trabajo detrás de un proyecto y objetivos claros, la inclusión de otro actor con intereses privados no siempre van a coincidir con los intereses públicos.
  • El hecho de contar con un grupo de personas de distintas organizaciones en la mesa colaborativa, hizo que se pudiera encontrar otra solución factible para colocar las antenas de manera casi inmediata. El Centro de Ciencias de la Complejidad, parte de la mesa, facilitó colocar los sensores de campus con el fin de obtener información que nos pueda informar sobre los flujos de personas en puntos claves del campus y poder mejorar la movilidad interna de la universidad.
  • El Tec de Monterrey y el Sistema de Movilidad 1, también parte de la mesa colaborativa, propusieron utilizar los datos de los gps de las unidades de SM1 para que los alumnos participantes en la Semana i pudieran trabajar con ellos y hacer propuestas de mejora de movilidad en Santa Fe.
Futuro

El experimento tiene replicabilidad intermedia porque es necesario un ente gubernamental dispuesto a compartir sus datos a un institución académica para que puedan ser utilizados. Si bien hay una inclinación a que cada vez más el gobierno abrirá sus datos, la Ley para hacer de la Ciudad de México una Ciudad Abierta, propone un modelo progresivo para hacerlo. Es decir, se abrirán los datos conforme estén ‘listos’ para hacerlo. Con una estructura definida, explicación y actualización contínua. Por lo tanto, a un plazo corto o mediano, si existen las condiciones de apertura y colaboración, se podrá replicar que cada vez más estudiantes utilicen datos reales de la ciudad para ayudar proponer soluciones.