Ford e IBM usan la analítica para descubrir formas nuevas y eficientes de trasladarse

Ford e IBM trabajan en conjunto en una plataforma piloto que puede detectar patrones, correlaciones y tendencias para ayudar a los usuarios a tomar mejores decisiones de transporte, desde encontrar un lugar disponible en un estacionamiento hasta saber cuál sería el método más eficiente si hay un congestionamiento inesperado en el tráfico.

La Plataforma de Experimentación para Movilidad Inteligente permite a los científicos investigadores de Ford observar pequeñas piezas de datos –de 10 a 15 segundos a la vez- para encontrar comportamientos y tendencias. Así, los científicos pueden escribir y refinar su código con base en esos patrones. La plataforma utiliza analítica de IBM transmitida a través de la Nube de IBM para facilitar la actualización continua. Esto actúa como un cerebro que sustenta los servicios de estacionamiento y transporte desarrollados por Ford.

“La Plataforma de Experimentación para Movilidad Inteligente de Ford recoge grandes cantidades de información y las analiza para ayudar a los usuarios a tener mejores experiencias de viaje”, dijo   Rich Strader, Director de Tecnología de Información Empresarial y Emergente en Ford.

Como ejemplo está el nuevo servicio de Ford lanzado recientemente, Dynamic Shuttle, el cual ya está en operación para los empleados de la compañía en Michigan. Si alguna de las camionetas del transporte de empleados tuviera una falla que encienda una luz de advertencia, la plataforma será capaz de enrutar los requerimientos de ese vehículo a otros que estén en servicio, permitiendo que se utilice otra camioneta para que todos los usuarios cumplan con sus tiempos.

Al utilizar analítica en tiempo real para orientar a los usuarios sobre formas más eficientes de uso de las opciones de viaje multimodal, la plataforma basada en la nube permitirá a Ford recoger los datos a partir de los diferentes sistemas para saber, por ejemplo, si hay un problema en el tren subterráneo. Un usuario que viaje en esa red de trenes podrá recibir una notificación de que utilice su bicicleta para llegar a tiempo a su destino.

Como parte del experimento GoPark Painless Parking, Ford busca implementar tecnología de predicción de espacio de estacionamiento. Previa autorización explícita de los participantes, Ford recogerá datos de los autos que llegan y se van de los espacios de estacionamiento dentro de un área definida, de modo que pueda predecir lugares disponibles. Las predicciones están basadas en los datos disponibles del registro de autos de la ciudad y en los patrones de estacionamiento observados, entre ellos la hora del día y la ubicación.

Cuando un conductor busca un lugar de estacionamiento, la tecnología permitirá conocer los espacios que están disponibles y se pueden utilizar legalmente, lo cual evitará que el usuario desperdicie combustible al moverse alrededor del inmueble para encontrar un estacionamiento válido. La app móvil integrada incluirá una función de respeto al estacionamiento que ayudará a los gobiernos municipales en sus actividades de control de estacionamientos, lo cual será un elemento clave en iniciativas de ciudades inteligentes.

Al descubrir patrones, la plataforma será capaz de guiar a un conductor hacia un espacio libre. Por ejemplo, un usuario que abandone una tienda, se va hacia su auto y lo enciende, sería el primer paso de un patrón. Segundos después, sale del espacio de estacionamiento y se aleja, lo cual sería el paso dos. En este punto, se envía un mensaje a otros conductores que ingresen al estacionamiento, tal vez buscando un espacio libre. El mensaje no sólo informará al conductor que hay un espacio libre, sino también su ubicación precisa.

La tecnología de Ford e IBM es similar a la utilizada en industrias como el mercado de valores, donde cantidades masivas de datos se acumulan rápidamente para permitir transacciones rápidas. También en el área de proveedores de servicios de energía, los cuales utilizan los datos para monitorear redes, identificar oportunidades de mantenimiento predictivo e implementar automáticamente acciones de los equipos de servicio, basados en ciertos escenarios.

Alcanzar el siguiente nivel en los datos y la analítica es clave para Ford Smart Mobility, integrando conectividad, movilidad, vehículos autónomos y experiencia del cliente, y es parte del plan de Ford para ayudar a cambiar la forma en que el mundo se traslada.

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Periodista especializado en Publicidad y Mercadotecnia, pionero en Medios Digitales y Director del concepto Multipress.com.mx

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