Il progetto Transforming Transport promosso da Indra è stato premiato come “miglior caso di successo” tra i 42 progetti che promuovono la trasformazione digitale basata sui dati in Europa, sviluppati nell’ambito della Big Data Value PPP, l’ente pubblico-privato che guida la strategia di ricerca e sviluppo nei big data per rafforzare la leadership europea in questo campo.
Il macro-progetto, per la cui realizzazione Indra ha coordinato il lavoro di 49 partner provenienti da Finlandia, Francia, Germania, Grecia, Irlanda, Italia, Lussemburgo, Paesi Bassi, Regno Unito e Spagna, ha ottenuto risultati notevoli, che comportano un punto di svolta nel mondo della mobilità, dei trasporti e della logistica.
Le soluzioni testate nei 13 pilota definiti dal Progetto facilitano il processo decisionale attraverso l’utilizzo dei big data e dell’intelligenza artificiale. Ciò consente di ottimizzare i diversi processi di gestione e manutenzione aumentando così l’efficienza e la produttività, migliorando l’esperienza del viaggiatore e riducendo il consumo di energia e le emissioni inquinanti, nonché facilitando la nascita di nuovi modelli di business basati sui dati.
Miglioramenti fino al 60% nell’efficienza operativa dei trasporti e fino al 50% nella gestione patrimoniale sono i principali risultati ottenuti nelle 13 prove realizzate in strade, porti, aeroporti, ferrovie e città in tutta Europa.
Un generale beneficio per tutto il mondo del trasporto
Grazie alla manutenzione predittiva, è stato possibile ridurre i costi di manutenzione delle infrastrutture ferroviarie del 34% così come il numero mensile di interventi in manutenzione del 15%. Il tutto a beneficio dei passeggeri, che possono godere di un numero minore d’interruzioni del servizio e vedono migliorata la loro sicurezza. Anche sotto il profilo delle emissioni inquinanti, si assiste a una riduzione nella ferrovia che ammonta tra il 15% e il 25%.
I porti hanno beneficiato, tra l’altro, di una riduzione del 10% dei costi operativi, evitando ritardi e disponendo di terminali più efficienti, mentre gli aeroporti hanno ottimizzato del 33% l’utilizzo delle proprie risorse.
Su strada, è stato possibile prevedere gli ingorghi del traffico con due ore di anticipo, migliorando la gestione del traffico e riducendo la probabilità di incidenti. È stato inoltre possibile ridurre del 17% i tempi di percorrenza per i camion, grazie all’ottimizzazione dei percorsi e ridurre del 38% il numero di veicoli di consegna necessari per la distribuzione in città, grazie ai nuovi strumenti di pianificazione basati sui dati.
In Italia un progetto pilota presso l’aeroporto di Malpensa
Per misurare il valore generato dai big data in termini di efficienza operativa, esperienza del cliente e modelli di business, Transforming Transport ha stabilito 130 KPI per sfruttare le tecnologie dei big data. Sono stati stabiliti indicatori per ogni tipo di trasporto, nonché indicatori trasversali e comuni a tutti e indicatori a livello strategico per il business.
In Italia, SEA (gestore aeroportuale degli aeroporti milanesi) ha sviluppato, insieme alle società Jeppesen e Boeing, un progetto pilota presso l’aeroporto di Milano Malpensa per testare l’impatto delle tecnologie big data sulla gestione dei processi di turnaround degli aeromobili; un’area in cui il, seppur minimo, miglioramento nella precisione delle tempistiche può rappresentare un risparmio di costi significativo.
Il progetto è stato sviluppato in due fasi, nella prima fase è stato implementato un primo database per costruire i modelli iniziali, nella seconda fase il database è stato ampliato con ulteriori dati al fine di migliorare le performance dei modelli precedentemente sviluppati, consentendo altresì una più facile replicabilità dei risultati. In entrambi i casi, per lo sviluppo dei modelli, sono stati utilizzati dati con un range temporale triennale (2016 – 2019). Gli algoritmi sono stati inseriti in un sistema parallelo al sistema operativo in uso all’Aeroporto di Malpensa.
Il confronto con il sistema attualmente in uso ha dimostrato l’ottimizzazione dei tempi relativi agli orari stimati di arrivo dei voli (Estimated Time of Arrival), ai tempi di rullaggio per il decollo (taxi-out) e alle tempistiche di imbarco dei passeggeri.
L’importanza dell’open data
Transforming Transport – che con un budget di 18,7 milioni di euro ha ricevuto finanziamenti dalla Commissione Europea nell’ambito del programma Horizon 2020 – ha sfruttato un totale di 164 terabyte di dati provenienti da 160 fonti diverse. Il progetto ha mostrato come gli strumenti vengono alimentati con nuovi dati, i modelli predittivi diventano sempre più raffinati, generando soluzioni più efficaci per rilevare e risolvere possibili problemi e prevenirli prima che si verifichino.
La qualità dei dati è fondamentale per ottenere i migliori risultati, poiché la più grande varietà rappresenta il fattore più importante (69%), seguito dal volume di dati (25%) e dalla velocità di elaborazione. Per questo, la chiave è integrare più fonti di dati, non maggiori quantità. In questo senso, la promozione di politiche di open data potrebbe generare nuove opportunità di business e innovazione.
D’altra parte, il progetto ha dimostrato che la conoscenza del business e l’esperienza nelle operazioni commerciali è tanto importante quanto le tecniche di intelligenza artificiale per ottenere i migliori risultati.
