Caso de éxito
Metro de Bilbao – Modelo de Predicción de la Demanda de Viajeros
Metro de Bilbao apuesta por la analítica avanzada y la inteligencia artificial para optimizar la planificación y operación de su red, mediante el diseño, validación y ajuste de un modelo de predicción de la demanda de viajeros desarrollado por Virtual Desk.
En su compromiso con la innovación y la mejora continua del servicio, Metro de Bilbao necesitaba disponer de un modelo predictivo que permitiera anticipar la demanda de viajeros con base en múltiples fuentes de datos: ticketing, sensores, datos abiertos y variables contextuales.
El objetivo principal era disponer de una herramienta que facilitara la planificación estratégica, la toma de decisiones operativas y el dimensionamiento de recursos en función de la afluencia prevista de pasajeros.
La resolución inmediata, de las posibles incidencias que se producen en el día a día, es crítico para el buen funcionamiento del servicio.
+ 5M €
En costes anuales
90%
Retrasos prolongados
100%
Falta de interoperabilidad
Se basa en una plataforma de big data que caracteriza la movilidad multimodal en ciudades y construye cadenas multimodales.
- Gran volumen de datos dispersos: procedentes de ticketing, sensores, SIG y encuestas de movilidad.
- Falta de una infraestructura Big Data propia, que limitaba la capacidad analítica interna.
- Necesidad de previsiones precisas y adaptables a cambios de hábitos y eventos externos.
- Integración de múltiples fuentes heterogéneas (ticketing, AEMET, variables económicas).
- Validación estadística robusta, que garantizara la fiabilidad del modelo antes de su puesta en producción.
Virtual Desk implementó una solución avanzada basada en su plataforma VDDP (Virtual Desk Data Platform), que permitió la ingesta, procesado y modelado de grandes volúmenes de información. El desarrollo incluyó:
- Análisis de calidad de datos del sistema de ticketing y validaciones de Metro de Bilbao.
- Integración de fuentes externas, como meteorología (AEMET), eventos y variables económicas.
- Diseño de algoritmos predictivos multivariable con capacidad de aprendizaje y ajuste continuo.
- Construcción de un modelo de predicción en distintas dimensiones: estación, línea, tipo de día, franja horaria y perfil de usuario.
- Validación estadística y control de calidad, garantizando un nivel de acierto del 80–85 %.
- Despliegue final del modelo analítico y acceso seguro para el equipo técnico de Metro de Bilbao.
El proyecto se desarrolló bajo la metodología Scrum, con ciclos iterativos de desarrollo, revisión y validación, asegurando la entrega de resultados parciales en cada sprint.
Este proyecto ha marcado un hito en nuestra capacidad para entender y anticipar los patrones de movilidad de nuestros usuarios. Gracias al modelo predictivo desarrollado por Virtual Desk, podemos planificar con mayor precisión, optimizar recursos y mejorar la experiencia del viajero.
Nuestra plataforma garantiza un intercambio de datos preciso y en tiempo real entre instituciones, mejorando la fiabilidad y ofreciendo un servicio más eficiente para las personas dependientes.
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