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Aparcamiento interior.

Su vehículo seguro y vigilado.

 

 

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Servicio 24 Horas.

Abierto los 365 días al año.

 

 

bus cortesía

Bús de cortesía.

GRATIS al aeropuerto.

 

 

El enorme coste social y humano relacionado con los accidentes, unido al importante coste económico asociado de los mismos, convierten a este sector en enormemente sensible a cualquier mejora.

Para conseguir mejoras, es imprescindible conocer, en primer lugar, las  características específicas de este sector, donde se deben gestionar un elevado número de recursos (inventarios, materiales, personal, ….), ofrecer pautas que que permitan predecir cómo van a evolucionar determinados elementos (estado del firme, o el tráfico previsto, entre otros muchos) y conseguir sistemas que faciliten contar con toda esta información en tiempo real.

Para ello, es imprescindible que los sistemas tecnológicos integren técnicas de  Computación en la Nube, Big Data y de Machine Learning, que están cobrando gran importancia en los últimos tiempos:

  • Computación en la nube, porque los sistemas deben funcionar en un modo web, que permite que cualquier usuario, independientemente del Sistema Operativo que tenga en su ordenador, y sin tener que preocuparse de instalar ningún software adicional en su equipo (únicamente un navegador web actualizado) pueda acceder al mismo, indicar su clave y password y, con la máxima seguridad, acceder a un entorno completamente personalizado. El paradigma del Cloud Computing (“computación en la nube”) elimina la necesidad del usuario de lidiar con la insfraestructura IT (incluyendo configuración, soporte, mantenimiento, etc.) suministrándole de forma totalmente escalable y virtualizada una serie de recursos desplegados como servicios en Internet
  • Uso de técnicas de Big Data, porque la enorme gestión de datos e información generada para un control eficiente de las operaciones, recursos y actividades realizadas en las carreteras, requiere de mecanismos que permitan aprovechar todos esos datos masivos, obteniendo la información de interés para el gestor de la carretera.
  • Machine Learning y tecnologías “inteligentes”, que permitan integrar y analizar la información proveniente de diferentes fuentes, para ofrecer al gestor de la carretera una visión exacta del estado de su red en todo momento, detectando los problemas ya existentes y las medidas a tomar para solucionarlos, y siendo capaz de visualizar diferentes escenarios futuros previstos en función de las posibles acciones a tomar.

Un ejemplo de sistema que integra estas características es el Sistema de Gestión Web de Carreteras de Iternova, convertido en un referente en el sector, siendo utilizado por administraciones y empresas de los principales países del mundo.

La entrada Usando técnicas de machine learning y big data para tener carreteras más seguras aparece primero en Tecnocarreteras.

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