Cada vez es mayor la tendencia al uso de IOT para conseguir un análisis predictivo del transporte tanto de personas como de mercancías. En los últimos años ha habido un aumento sustancial de los vehículos conectados a nivel global. Los fabricantes de vehículos han incorporado sensores en sus modelos de gama media y alta. Con el objetivo de mejorar la seguridad y conseguir avanzar en los modelos de conducción autónoma. Atrás quedaron los tiempos en los que el seguimiento de datos se empleaba sólo para llevar a cabo un diagnóstico del motor o el mantenimiento del propio vehículo.
A día de hoy, los vehículos conectados también son capaces de generar información relativa a los flujos de tráfico en tiempo real o a los hábitos del conductor. El manejo de esta información puede llevarse a cabo mediante el análisis predictivo del transporte. Simulando los hábitos de consumo de los clientes del mercado logístico. Permitiendo así una mayor precisión en el análisis de los flujos de tráfico tanto de mercancías como de viajeros.
Todos los estudios coinciden en pronosticar un aumento del número de vehículos a nivel global, sobre todo en los países en desarrollo.
La migración a gran escala hacia zonas urbanas está provocando la necesidad de nuevas infraestructuras de transporte. Y de mejoras en los sistemas de transporte público, incluyendo los protocolos de seguridad física y vial. En este sentido el análisis predictivo de datos puede ser de gran ayuda. Para predecir los flujos de tráfico y reducir las situaciones de congestión en determinadas franjas horarias. 
En la actualidad, algunas empresas transitarias ya utilizan información basada en los datos de la nube para gestionar su transporte. De hecho, la demanda de datos es cada vez mayor gracias a compañías que han ido desarrollando el análisis predictivo para gestionar la oferta de servicios en las zonas con mayor demanda de alquiler de vehículos urbanos o de las entregas de paquetería. Es indudable que este sistema de gestión de datos ha servido para mejorar el servicio de los actuales conductores y compañías de alquiler de vehículos urbanos para satisfacer las necesidades de los usuarios.
En el caso de las infraestructuras, resulta previsible que para los próximos años será necesario un aumento de la inversión.
Tanto en el desarrollo de nuevas vías de transporte como en su equipación y mantenimiento.
Las aerolíneas han sido las primeras en adoptar sistemas de análisis predictivo. Y así poder conocer el comportamiento de sus clientes y definir patrones de compra de servicios. También la industria aeronáutica ha realizado un esfuerzo en el desarrollo de software de análisis predictivo. Para de esta manera mejorar los sistemas de mantenimiento y producción.
Con todo esto, resulta factible pensar que el sector de las infraestructuras de carretera sea uno de los principales beneficiarios de la aplicación y desarrollo de nuevos modelos de análisis predictivo del transporte y de la simulación de mercados logísticos. Algunos países ya se han puesto en marcha para desarrollar carreteras inteligentes. Y así, dar cabida a las nuevas tendencias sobre conducción autónoma. Sin duda, nos encontramos a las puertas de nuevos avances en la gestión del transporte. Parece previsible que los próximos años supondrán un periodo de cambios importantes en la implementación de la tecnología y de los sistemas de análisis predictivos para la gestión de la movilidad.
Este post ha sido generado desde el Grado en Transporte y Logística UCJC. Si está interesado, conozca nuestro plan de estudios
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