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Quando la Metro de Panamá ha aperto una nuova linea nel 2019, ha dovuto affrontare un numero di passeggeri elevato e fluttuante, che ha portato a saturazione, lunghi tempi di attesa e problemi di sicurezza. Successivamente, a causa della comparsa della pandemia di Covid-19, è stato necessario tenere conto di un nuovo e importante vincolo: il carico di passeggeri sui treni doveva essere adattato al 40% della loro capacità massima, come raccomandato dalle autorità sanitarie del paese.
L'operatore ha utilizzato la soluzione "Mastria" per costruire modelli dinamici del flusso di passeggeri. In tempo reale, potrebbero conoscere con 30 minuti di anticipo il punto esatto della futura saturazione e adattare le frequenze e le capacità dei treni alla situazione prevista.
La soluzione si basa sulle seguenti funzioni innovative:
1) Utilizzare le fonti di dati esistenti (biglietteria, sensori di peso, analisi video) senza implementare alcun hardware aggiuntivo per monitorare e modellare il flusso di passeggeri.
2) Utilizzo di tecniche di apprendimento automatico predittivo in tempo reale per anticipare la saturazione dei passeggeri e i problemi di imbarco con un'elevata precisione.
3) Utilizzare un approccio di supporto alle decisioni in tempo reale per la programmazione dinamica degli orari (adattando i movimenti dei treni alle fluttuazioni del traffico).
4) Adattare la soluzione e i modelli durante la crisi COVID per monitorare i livelli di occupazione (distanza sociale) e attivare avvisi predittivi in tempo reale.
5) Simulare i servizi e il traffico (e il numero di porte aperte in ogni stazione) in base ai dati più recenti sui passeggeri durante la crisi del COVID, in modo che il tasso di occupazione rimanga inferiore al 40%.
Non c'è stata una partecipazione diretta dei cittadini all'implementazione e allo sviluppo di Mastria. Ma grazie ai miglioramenti dei servizi introdotti da Mastria, il numero di utenti della metropolitana è aumentato.
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