Sítycleta optimiza su gestión a través de un nuevo software predictivo

25 de agosto de 2022, 15:36


SAGULPA ha puesto en marcha una herramienta basada en inteligencia artificial para optimizar la gestión de la Sítycleta.

Sítycleta optimiza su gestión a través de un nuevo software predictivo

Se trata de una aplicación móvil intuitiva llamada Qucit Bike, que ya está en funcionamiento y que permite a los operadores del servicio contar con información en tiempo real de la situación en la que se encuentra cada estación. Esta información permite a los técnicos adelantarse a las necesidades de cada zona en cada momento, pero también les aporta la flexibilidad necesaria para adaptarse a los cambios que puedan producirse en la conducta del usuario.

En ese sentido, la información que proporciona Qucit Bike simplifica las operaciones de logística del servicio, ya que esta herramienta digitalizada facilita una asignación más eficiente de los recursos. Concretamente, esta aplicación, intuitiva y de fácil manejo, adaptable y flexible a las características de cada servicio, realiza recomendaciones para una gestión óptima de las tareas que han de realizarse en cuanto a la distribución de las unidades de Sítycleta y el control de sus estaciones.

Los operarios dispondrán de información fiable y en tiempo real para atender la demanda concreta de cada estación, tramo horario o momentos de especiales características para la distribución idónea de las bicicletas por toda la ciudad. El equipo de logística podrá elegir y dar prioridad a las tareas del administrador, las tareas recomendadas por Qucit o la detección de problemas que realiza este software, entre otras opciones diferentes que ofrece para llevar a cabo la actividad diaria de Sitycleta.

Entre otras funciones, la estructura de esta aplicación incluye una lista de tareas y prioridades, una visión actualizada de la red de Sítycleta a través de un mapa interactivo, el detalle de las operaciones realizadas y un análisis de datos para controlar indicadores operativos como la disponibilidad de estaciones, el número de bicicletas movidas y el tiempo de trabajo estimado.

El software lleva a cabo un proceso continuo de ‘machine learning’ –aprendizaje automático– capaz de analizar los datos e identificar patrones para hacer predicciones. La aplicación cuenta con todos los datos históricos del servicio de préstamo de bicicletas que gestiona la Sagulpa, por lo que el cruce de esa información con los datos que se recogen cada día supondrá una mejora en la calidad del servicio para los usuarios de la Sítycleta y contribuirá a una gestión más eficiente de la empresa pública.

Además, este software contribuirá a reducir el número de desplazamientos por su alto grado de efectividad en la asignación de tareas, lo que permitirá continuar en la línea trazada por Sagulpa de seguir incorporando tecnología de última generación que invite a nuevos usuarios a sumase a una movilidad activa menos contaminante y más respetuosa con el entorno que mejore la calidad de vida en la ciudad.

Las Palmas de Gran Canaria se añade a la lista de más de 30 ciudades de nueve países repartidas por todo el mundo que apuestan por una movilidad sostenible, y que han adoptado la tecnología de Qucit Bike para la optimización logística de sus sistemas de micromovilidad compartidos.

En este listado de urbes que han optado por esta solución de mejora de la movilidad urbana se incluyen entre las europeas Barcelona, Burdeos y Estonia, mientras que en EE.UU. y Canadá destacan ciudades como Miami o Quebec.

Sítycleta optimiza su gestión a través de un nuevo software predictivo