Modelos de gestión del transporte a demanda

Treball realitzat per: Ivan Jesús Cantero Sánchez Dirigit per: Carles Labraña de Miguel Màster en: Enginyeria de Camins, Canals i Ports Barcelona, Juny de 2018 Departament d’Enginyeria Civil i Ambiental (DECA) TREBALL FINAL DE MÀSTER Modelos de gestión del Transporte a Demanda 2 Agradecimientos Un sincero agradecimento a mi familia, por haberme apoyado y haber compartido conmigo los momentos difíciles durante mi etapa como estudiante. ¡Ahora ya podemos disfrutar los buenos! A mis amigos y compañeros, dondequiera que nos conduzcan nuestros particulares caminos, lo vivido y aprendido juntos nos acompaña y nos une. Y a mis profesores y a mi tutor del TFM, por haber sido la parte imprescindible de mi proceso formativo. A todos, ¡Muchas gracias! El autor 3 RESUMEN Existen en el mundo dos modos de movilidad muy consolidados como son el autobús y el taxi. El primero, de elevada capacidad, bajo coste y ruta fija, y el segundo de reducida capacidad, elevado coste y sin ruta pre-establecida; constituyen polos opuestos de una misma realidad: la necesidad de movilidad de las personas. Existe, pues, un “vacío de movilidad” entre las prestaciones del autobús y las del taxi para usuarios que necesiten una solución intermedia. Esta solución híbrida se conoce como Transporte a Demanda, TAD, o Demand Responsive Transport, DRT, por sus siglas en inglés. Durante las últimas décadas ha ganado relevancia en Europa y América del Norte como una forma de movilidad eficiente en zonas con baja demanda de pasajeros o población dispersa –entre otras aplicaciones-, donde otros modos de transporte no resultan eficientes. El presente trabajo se enmarca en este contexto para estudiar los modelos de gestión del Transporte a Demanda. Con el objetivo de describir cómo se gestionan actualmente y como se gestionarán en un futuro los sistemas de Transporte a Demanda, el presente trabajo pretende ser un compendio del conocimiento y experiencia que se ha desarrollado en torno a este modo de transporte. El documento contiene la descripción conceptual de los aspectos que intervienen ante una implementación de Transporte a Demanda y la formulación de los tratamientos matemáticos que deben realizarse para su dimensionamiento y operación. Asimismo, el trabajo finaliza con la creación de un modelo agregado que permite estimar el dimensionamiento óptimo de un servicio de Transporte a Demanda y con el desarrollo de un caso aplicado en el municipio de Sitges que ilustra cómo confluyen y se interrelacionan los aspectos teóricos y prácticos tratados a lo largo del trabajo. Palabras clave: movilidad, Transporte a Demanda, dial-a-ride, modelo agregado, Sitges. 4 RESUM Existeixen al món dos modes de mobilitat molt consolidats com són l’autobús i el taxi. El primer, d’alta capacitat, baix cost i ruta fixa, i el segon, de capacitat reduïda, cost elevat i sense rutes pre-establertes; constitueixen pols oposats d’una mateixa realitat: la necessitat de mobilitat de les persones. Existeix, doncs, un “buit de mobilitat” entre les prestacions de l’autobús i les del taxi per a usuaris que necessiten una solució intermitja. Aquesta solució híbrida es coneix com Transport a Demanda, TAD, o Demand Responsive Transport, DRT, per les seves sigles en anglès. Durant les darreres dècades ha guanyat rellevància a Europa i América del Nord com una forma de mobilitat eficient en zones amb baixa demanda de passatgers o població dispersa -entre d’altres aplicacions-, on altres modes de transport no resulten eficients. El present treball s’emmarca en aquest context per estudiar els models de gestió del Transport a Demanda. Amb l’objectiu de descriure com es gestionen actualment i com es gestionaran en un futur els sistemes de Transport a Demanda, el present treball busca ser un compendi del coneixement i experiència que s’ha desenvolupat al voltant d’aquest mode de transport. El document conté la descripció conceptual del aspectes que intervenen vers una implementació de Transport a Demanda i la formulació dels tractaments matemàtics que s’han de realitzar per al seu dimensionament i operació. Així mateix, el treball finalitza amb la creació d’un model agregat que permet estimar el dimensionament òptim d’un servei de Transport a Demanda i amb el desenvolupament d’un cas aplicat al municipi de Sitges que il·lustra com conflueixen i s’interrelacionen els aspectes teòrics i pràctics tractats al llarg del treball. Paraules clau: mobilitat, Transport a Demanda, dial-a-ride, model agregat, Sitges. 5 ABSTRACT Two well consolidated mobility modes exist in the world, which are bus and taxi. First one has high capacity, low costs and fixed route, while second one has low capacity, high cost and non-pre-established route. They are indeed polar opposite of the same reality: the mobility needs of people. Therefore, it exists a “mobility gap” between bus and taxi performances for those users who need an intermediate solution. This hybrid solution is known as Demand Responsive Transport, DRT, which has been increasing in popularity among last decades in North America and Europe. It is an efficient mobility alternative in scenarios either with low demand or spread population -among other feasible applications-, in which other transport modes are not that efficient. Present project is focused on this context to study the models of management of Demand Responsive Transport. With the purpose of describing how Demand Responsive Transport systems are being currently managed and how they will be in the future, this work aims to be a compendium of the knowledge and expertise developed around this transport mode. The document owns a conceptual benchmarking of most relevant aspect to consider while implementing a Demand Responsive Transport service. Also, exhaustive formulation and mathematical treatments for both sizing and operating Demand Responsive Transport are included in this work. In addition, an aggregated model to determine the optimum sizing of a Demand Responsive Transport service is developed as well. Finally, the project ends with a case study located in Sitges, a village near Barcelona, to shows how theoretical and practical concepts presented along the project came together. Key words: mobility, demand responsive transport, dial-a-ride, aggregate model, Sitges. 6 ÍNDICE DE CONTENIDOS 1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS .......................................................................................... 9 1.1 Motivación del trabajo ...................................................................................................... 10 1.2 Objetivos ........................................................................................................................... 10 1.3 Metodología ...................................................................................................................... 11 2. RAZÓN Y SER DEL TRANSPORTE A DEMANDA(3) ....................................................... 12 2.1 Transporte a Demanda en el contexto de una movilidad eficiente ................................... 13 2.1.1 Situación actual del transporte público ...................................................................... 24 2.1.2 Caracterización del Transporte a Demanda ............................................................... 26 2.1.3 Contribución del Transporte a Demanda para un transporte sostenible .................... 27 2.2 Breve historia del Transporte a Demanda ......................................................................... 29 2.3 Elementos del Transporte a Demanda .............................................................................. 30 2.3.1 Ruta............................................................................................................................ 30 2.3.2 Paradas ....................................................................................................................... 30 2.3.3 Horario ....................................................................................................................... 31 2.3.4 Usuarios ..................................................................................................................... 31 2.3.5 Tarifa y forma de pago .............................................................................................. 31 2.3.6 Operador .................................................................................................................... 32 2.3.7 Conductor .................................................................................................................. 33 2.3.8 Vehículo .................................................................................................................... 33 2.4 Tipos de Transporte a Demanda ....................................................................................... 34 2.4.1 Interchange DRT ....................................................................................................... 36 2.4.2 Network DRT ............................................................................................................ 38 2.4.3 Destination-specific DRT .......................................................................................... 42 2.4.4 Substitute DRT .......................................................................................................... 43 2.5 Financiación y mercados para el Transporte a Demanda.................................................. 44 2.5.1 Financiación .............................................................................................................. 45 2.5.2 Mercados ................................................................................................................... 46 2.5.3 Marketing .................................................................................................................. 47 2.5.4 El papel de las Administraciones Públicas ................................................................ 48 2.6 Futuro del Transporte a Demanda y nuevas tecnologías .................................................. 51 2.7. Casos de estudio ............................................................................................................... 55 2.7.1 Implementaciones llevadas a cabo de Transporte a Demanda .................................. 55 2.7.2 Conclusiones y aprendizaje ....................................................................................... 61 7 3. MODELIZACIÓN DEL TRANSPORTE A DEMANDA ..................................................... 62 3.1 ¿Qué es la demanda? ......................................................................................................... 62 3.1.1 Modelización de la demanda de un bien o servicio ................................................... 62 3.1.2 Modelización de la demanda de transporte ............................................................... 64 3.1.3 Abastecimiento de la demanda: estrategias Pull y Push ............................................ 68 3.2 Modelos conceptuales de los Servicios de Transporte Flexibles ...................................... 69 3.2.1 Route deviation transport........................................................................................... 70 3.2.2 Point deviation transport ............................................................................................ 71 3.2.3 Destination-specific transport .................................................................................... 71 3.2.4 Demand responsive transport .................................................................................... 72 3.4 Modelizando el Transporte a Demanda ............................................................................ 74 3.4.1 Modelos discretos de transporte basados en optimización combinatoria .................. 74 3.4.2 Modelos agregados de transporte .............................................................................. 82 3.4.3 Otros modelos avanzados de transporte .................................................................... 87 4. EN ARAS DE UN MODELO AGREGADO PARA ESTIMAR EL DIMENSIONAMIENTO ÓPTIMO DE UN SERVICIO DE TRANSPORTE A DEMANDA ........................................... 89 4.1 Fundamentos del modelo .................................................................................................. 90 4.2 Formulación del modelo ................................................................................................... 90 4.2.1 Función objetivo ........................................................................................................ 91 4.2.2 Parámetros ................................................................................................................. 93 4.2.3 Restricciones .............................................................................................................. 95 4.3 Respuesta del modelo ....................................................................................................... 96 4.4 Análisis de sensibilidad del modelo ................................................................................ 101 5. CASO APLICADO: PROPUESTA DE IMPLANTACIÓN DE TRANSPORTE A DEMANDA EN EL MUNICIPIO DE SITGES ....................................................................... 104 5.1 Necesidad de un caso práctico y justificación de la elección.......................................... 104 5.2 Análisis del caso ............................................................................................................. 105 5.2.1 Sobre Sitges ............................................................................................................. 106 5.2.2 Movilidad en Sitges ................................................................................................. 109 5.2.3 Oferta de transporte público de Sitges ..................................................................... 111 5.3 Diagnóstico de la situación ............................................................................................. 115 5.4 Propuestas de mejora e implantación .............................................................................. 121 5.5 Discusión y seguimiento futuro ...................................................................................... 125 6. CONCLUSIONES ................................................................................................................ 129 6.1 Trabajo futuro ................................................................................................................. 130 7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS .................................................................................. 131 8 ANEJOS .................................................................................................................................... 134 ANEJO A. GLOSARIO DE SIGLAS .................................................................................. 135 ANEJO B. DEMOSTRACIÓN DE LA CONDICIÓN DE RECORRIDO CERRADO DEL TRAVELLING SALESMAN PROBLEM ........................................................................... 136 ANEJO C. DISTANCIAS MEDIAS EN EL ESPACIO PARA EL MODELO DE OPTIMIZACIÓN DE COSTES DE TRANSPORTE A DEMANDA ................................. 137 C.1 Cálculo de distancias medias en el espacio ................................................................ 137 C.2 Aplicación para la operativa en una única área.......................................................... 140 C.3 Aplicación para operativa en múltiples áreas (Destination-specific DRT) ................ 140 ANEJO D. CÓDIGOS PROGRAMADOS EN MATLAB .................................................. 142 D.1 Código de Matlab del modelo agregado de dimensionamiento óptimo de un servicio de Transporte a Demanda ................................................................................................. 142 D.2 Código de Matlab para el dimensionamiento de la flota a demanda del caso aplicado en Sitges ........................................................................................................................... 145 ANEJO E. GUÍA INFORMATIVA DEL AUTOBÚS URBANO DE SITGES .................. 148 9 1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS El desarrollo de cualquier sociedad, estrechamente ligado a un incremento de las interrelaciones entre sus actores(1), conlleva la aparición de nuevas necesidades que requieren de la prestación de nuevos servicios. Esta afirmación, que a priori puede parecer axiomática, requeriría un profundo estudio en sí misma. Pero más allá de eso, la economía crece, las empresas aumentan su tamaño y el abanico de productos que ofrecen –así como se crean empresas nuevas donde antes nos las había-, aparecen nuevas realidades cada vez más complejas y el mundo avanza; lo cual justifica inexorablemente el papel de los ingenieros. Ningún sector permanece ajeno a esta dinámica, tanto el alimenticio como las telecomunicaciones, el turismo, comercio, industria, etc., todos experimentan dicho fenómeno. El mismo discurso del párrafo anterior aplica también a la movilidad de las personas –foco del presente trabajo. Y es que, pese a todas las formas de movilidad existentes, siguen habiendo necesidades que bien no están cubiertas o bien pueden cubrirse de forma más eficiente. Los avances en el campo de la movilidad son notables, marcados especialmente en las últimas décadas por una creciente conciencia ambientalista que busca formas respetuosas con el medio ambiente y que no perjudique la calidad de vida de las personas. También en las últimas tendencias cobra importancia el derecho a accesibilidad universal de los usuarios, independientemente de su edad, condición o residencia. Todo ello sin perder de vista los indispensables equilibrios del sistema, compensando satisfactoriamente los trade-off existentes. Apareció en Estados Unidos allá por los años 70s un concepto, el Dial-a-Ride, y dos aplicaciones distintas: reducir las congestiones y mejorar la movilidad de las personas discapacitadas (Paratransit). Y aquello que pasó casi inadvertido como una medida puntual en su momento(2) ha experimentado un resurgimiento durante las últimas dos décadas en Europa y Estados Unidos como una forma de movilidad eficiente en zonas con baja demanda de pasajeros y demanda irregular en espacio y tiempo. Es el llamado Transporte a Demanda, TAD, o Demand Responsive Transport, DRT, por sus siglas en inglés. Con una población occidental cada vez más concentrada en las ciudades, las zonas rurales pierden densidad de población. A la par, la media de edad de dichas zonas incrementa y, con ello su riesgo de aislamiento si no se garantiza una red de movilidad accesible para estas personas. Asimismo, son también muy frecuentes las poblaciones (residenciales principalmente) con una densidad de población significante y equiespaciada en el territorio, pero con nodos de atracción de demanda muy concentrados (centros comerciales, estaciones de ferrocarril, hospitales, etc.) que irregularizan el funcionamiento de las redes convencionalees de transporte. (1) i.e. las estructuras de una sociedad se hacen cada vez más complejas conforme esta se desarrolla (2) El apartado 2.2 del trabajo contiene una breve historia de la aparición del TAD 16 Figura 2: relación entre categorías de transporte y ejemplos (fuente: elaboración propia) En la figura 2 quedan caracterizados los principales modos de transporte. El ferrocarril interurbano, metros y tranvías son claramente servicios públicos regulares. El autobús, tanto el público urbano como el privado interurbano ofrecen rutas y trayectos regulares, pero podrían alterarse para adaptarse a cambios estacionales de demanda o cambios de tendencia a largo plazo, lo cual les da un ápice de flexibilidad. Y luego hay una gama de modos flexibles como el taxi y sus variantes, transportes especiales a colectivos concretos y el Transporte a Demanda. Los rasgos genéricos de los mismos se tratan seguidamente. Tren, Metro y Tranvía El tren, el metro y el tranvía –modernoson modos de transporte distintos. Si se incluyen aquí en la misma categoría es por su rasgo común: el ferrocarril (aunque ciertamente existen metros y tranvías sobre ruedas neumáticas –París, Castellón, etc.-, la rigidez de las rutas es exactamente la misma). Estos son los modos de transporte de mayor rigidez, ya que una vez diseñado y construido su recorrido este no puede alterarse a costes aceptables. No es esto una desventaja de perse, ya que son muy apropiados para el transporte masivo de pasajeros cuando hay elevadas demandas que justifican la inversión en términos sociales y económicos. Figura 3: tranvía “Tram” de la ciudad de Barcelona 17 Su prestación es rígida en los aspectos vistos: la ruta es fija entre paradas pre-establecidas (estaciones) y los horarios no admiten cambios fruto de las necesidades de los usuarios pues están pre-establecidos y son conocidos por el público. Su ventaja es su capacidad de transporte de pasajeros y su velocidad, ya que por su coyuntura disponen de libre circulación y preferencia de paso. Su coste para el usuario es reducido en comparación a otros modos y asequible para la mayor parte de la población. El coste para las administraciones queda compensado por los beneficios sociales de la existencia del servicio. Además, no hay que olvidar que, incluso sin ser rentables, con el modelo económico-productivo actual de la sociedad occidental, gran parte de la actividad económica de un país/ciudad sería imposible sin ellos, ya que posibilitan el desplazamiento de los recursos humanos de las empresas, lo cual les hace necesarios. Según la bibliografía, estos modos basados en el ferrocarril comienzan a ser viables en áreas a partir de los 300.000 habitantes [8]. Por debajo de este lindar debería considerarse el autobús. Autobús Así como el tren, metro y tranvía, el papel del autobús resulta crucial en la mayoría de servicios de transporte. En todo el mundo se estima que hay entre 8.000 y 10.000 ciudades con una población de entre 10.000 y 200.000 habitantes que disponen de servicio de autobús [8]. Bien como servicio mayoritario o como mínimo complementando de forma muy sinérgica a otro sistema de transporte de masas. No podría concebirse la movilidad en estas ciudades sin la presencia del autobús. Su coste es también reducido para los usuarios en comparación a otros modos (hasta el punto de que en la mayoría de grandes ciudades existe integración tarifaria con trenes, metros y tranvías). Sin embargo, suele requerirse un cierto grado de subvenciones por parte de las autoridades locales para complementar el “pago por uso” de los usuarios(4). Una red de autobuses alcanza su máxima eficiencia cuando opera a lo largo de corredores. Valga aquí el ejemplo de “domestico” de la red ortogonal de autobuses de Barcelona desplegada a partir del año 2012. Si bien cuando esto no es posible en la periferia de la ciudad una red híbrida es la idónea tal y como propone el profesor Daganzo [1]. Esta red híbrida consiste en una malla regular con corredores en los tramos centrales de la red (donde la demanda de subidas/bajadas se puede considerar uniforme) y ramificada en los extremos donde hay mayores irregularidades geográficas y menor demanda. La figura 5 lo esquematiza: (4) Podría discutirse esto más en detalle, ya que el precio de un título de transporte paga en una proporción el viaje que se realiza y en otra proporción la posibilidad de hacer el viaje, es decir, la existencia de la red independientemente del número de viajes Figura 4: autobús “New Routemaster” de Londres 18 Figura 5: esquema idealizado de red híbrida de autobús (izquierda, fuente: [1]) y aplicación en la ciudad de Barcelona (derecha, fuente: TMB.cat) Sin embargo, el autobús pierde calidad operativa cuando presta servicio en áreas de población dispersa que tienen una baja demanda de pasajeros. Sencillamente sucede esto porque se incurre en un círculo vicioso que merma el servicio: la dispersión de la población obliga a mayores espaciados entre paradas y la baja demanda no posibilita un servicio con mucha frecuencia, con lo cual la demanda disminuye aún más, quedando el servicio relegado a usuarios que no tienen otras alternativas de transporte. Lógicamente, los costes de los stakeholders se elevan ante tal escenario. Además, las especificaciones ambientalistas (o eco-friendly) que muchos servicios de transporte público deben cumplir, por ejemplo, en términos de consumo de energía por pasajero o contaminación por pasajero, se rebasan cuando se presta servicio en dichas áreas. En definitiva, en áreas con poblaciones dispersas los usuarios deben acabar eligiendo entre un servicio de bus ineficiente o el vehículo privado, sin disponer de ninguna solución intermedia que les proporciona una buena movilidad. Resumiendo, el autobús, al igual que cualquier otro modo de transporte, no es una solución universal. Es una muy buena solución –la mejorpara unas determinadas características (servicio en corredores o zonas con cierto nivel de demanda concentrada que permite tener espaciados entre paradas y frecuencias razonables), pero está limitado justamente a ello. Cabe apuntar que hasta aquí se ha hablado de trenes y autobuses entendiendo su uso intraurbano (desplazamientos dentro de la misma localidad) o interurbano (desplazamientos entre localidades) para desplazamientos rutinarios dentro de la misma área (trabajo, compras, ocio, etc.). También existen y tienen mucha demanda los trayectos en trenes y autobús para grandes desplazamientos a otras ciudades y países (cambio de residencia por estudio/trabajo, visitas a familiares y amigos, turismo, etc.), pero se tratan de dos patrones de movilidad claramente distintos, por lo que no es objeto del presente trabajo analizarlos. 19 Taxi Los servicios de taxi en su conjunto representan aproximadamente el 1% de todos los desplazamientos que se producen por persona y año, llegando a la cifra de 700 millones de viajes al año [8]. Existe variedad de servicios de taxi: el taxicab, shared taxi, Private Hire Vehicles, etc. El primero es el servicio “clásico” de taxi, el segundo cumple la misma función, pero el operador impone alguna restricción (origen, destino, salidas, llegadas u otra) a fin de maximizar la capacidad del vehículo y reducir costes y el tercero implica simplemente contratar con antelación un vehículo y conductor con algún fin específico (negocios, turismo u ocio). Además, existen mototaxis y taxis de mayor capacidad como monovolúmenes y furgonetas que aportan mayor versatilidad. Pero en el fondo todos tratan de lo mismo: se requiere un servicio personalizado para desplazarse entre un origen y un destino. Y los usuarios se hacen cargo de la totalidad del coste a cambio de esta personalización. Este coste elevado es justamente lo que no lo hace atractivo para la mayoría de desplazamientos –cualquiera lo escogería frecuentemente si pudiera. Su precio es relativamente elevado en comparación al de otros modos de transporte, lo cual se justifica por ser un servicio a demanda, puerta a puerta y con uso exclusivo. Este uso exclusivo supone, por otro lado, un problema de aprovechamiento, ya que los taxis se desplazan vacíos el 50% del tiempo, lo cual incrementa su ineficiencia en términos económicos, ambientales y de congestión de las vías de circulación. La mayoría de transportes públicos tienen una componente de propaganda política (trenes, metros, tranvías, autobuses e incluso el Transporte a Demanda) ya que prestan un servicio a la población. Sin embargo, en el taxi este componente no se percibe, y no sirve como instrumento. Pero hay que reconocerle al taxi que realiza una función esencial al permitir la movilidad de usuarios que de otra forma no tendrían ninguna alternativa: desplazamientos a determinados aeropuertos por la noche, emergencias, accidentes o imprevistos importantes, incapacidad para conducir vehículo propio y un largo etcétera. Para estos usos el taxi seguirá existiendo, pues no hay otro modo que pueda reemplazarle. De hecho, dado que su flexibilidad es total, no hay que entender el taxi como un transporte distinto, sino que puede verse como la forma más avanzada de Transporte a Demanda, en la que todo (origen, destino, trayecto, horario, número de pasajeros, etc.) lo elige el usuario. Figura 6: taxi de New York 20 La forma de acceder a los taxis puede ser con reclamo a pie de calle o solicitando el servicio (teléfono, web, aplicación). Además, las ciudades disponen de puntos con taxis estacionados esperando recibir una solicitud de servicio (estaciones, aeropuertos, centros de ciudades, etc.). La gran diferencia de los taxis frente a cualquier otro modo es que cuando prestan servicio, pueden esperar a los usuarios hasta que estos aparezcan. Vehículo privado El uso de vehículo privado es también una forma de movilidad. Constituye la decisión del usuario de ser dueño él mismo del vehículo que utiliza en lugar de utilizar el vehículo de un tercero y pagar por el uso. Sin embargo, el usuario de vehículo privado también incurre en un coste que puede cuantificarse y compararse en los mismos términos que se hace con el resto de modos de transporte. En efecto, un vehículo privado tiene un coste de adquisición que puede amortizarse con cada desplazamiento que se hace. Tiene un coste periódico anual en forma de impuestos, aparcamiento y seguro, así como costes esporádicos por reparaciones y multas de tráfico. Estos costes también pueden repercutirse a cada desplazamiento realizado. Finalmente, tiene los costes derivados directamente del desplazamiento: gasolina, peajes y aparcamiento. A estos costes económicos se le pueden añadir las externalidades de contaminación y congestión. Como todos estos costes o bien son conocidos o bien pueden estimarse (vida útil del vehículo y frecuencia de reparaciones), resulta trivial calcular el coste medio de cada desplazamiento, con lo cual un usuario instruido en tales menesteres podría sopesar con conocimiento de causa si el vehículo probado resulta el modo de transporte idóneo para él. Comunity Transport Services y Transportes especiales También extendidos en España, aunque menos frecuentes en la bibliografía y sin un nombre específico para categorizarlos, los Comunity Transport Services son un modo de transporte orientado a dar servicio a una porción muy específica de la población. Están orientados a recoger alumnos de escuelas, desplazar diariamente a trabajadores de empresas cuyas oficinas no disponen de fácil acceso a la red pública de transporte o cualquier otro colectivo similar sin acceso a otro modo de transporte. En estos casos hay un organismo (la escuela rural con alumnos dispersos, la empresa Figura 7: bus escolar como Comunity Transport Service 21 con oficinas alejadas o cualquier otro organismo implicado) que ofrece y costea el servicio en búsqueda de un beneficio mayor (el acceso a la educación de los jóvenes o el acceso al trabajo de los empleados, siguiendo con los ejemplos anteriores). Distintos, pero con el mismo fundamento están los transportes especiales. También orientados a colectivos específicos y prestados por entidades concretas distintas a las autoridades locales responsables de velar por la movilidad universal de las personas. Estos transportes son por ejemplo los servicios de transporte para personas discapacitadas (conocido como Paratransit) o los servicios de transporte de personas de avanzada edad. Suelen estar operados por hospitales para dar acceso a sus pacientes (incluso los buses lanzadera ciudad-hospital sería un tipo de transporte especial) o por organizaciones benéficas que buscan la integración y accesibilidad de colectivos con necesidades específicas. Dado que estos modos de transporte están orientados a colectivos específicos, estrictamente hablando no pueden considerase transportes públicos, a pesar de estar financiados muchas veces por entidades públicas como colegios u otras entidades educativas, hospitales o la Seguridad Social. Además, por el tipo de servicio que es, al conductor se le suele requerir una formación específica (subir y bajar a personas discapacitadas en silla de ruedas) y el vehículo debe tener prestaciones adicionales (baja altura para las personas con dificultades de acceso o algún mecanismo elevador), lo cual repercute en un mayor coste del servicio. En cuanto a las rutas, los Comunity Transport Services y transportes especiales tanto pueden tener rutas y horarios preestablecidos (el caso del bus lanzadera a un hospital o a una empresa sería el caso) como no tenerlos (el caso del Paratransit, con un servicio prestado puerta a puerta en un horario acordado con el usuario). Además, pueden darse otros tipos de casos posibles (rutas y horarios fijos pero acordados con los usuarios como con el transporte escolar, cuyo trayecto puede establecerse en función de los lugares de residencia de los alumnos que pasa a recoger). Figura 8: servicio de Paratransit 22 Transporte a Demanda Y se llega finalmente al Transporte a Demanda, objeto del presente trabajo. Hasta ahora se han buscado caracterizar los modos más frecuentes y conocidos de transporte urbano (tren, metro, tranvía, autobús, taxi, vehículo privado, Comunity Transport Services y los transportes especiales). No se ha explicado nada nuevo, solamente se han puesto en relevancia sus características porque, una vez mencionadas y tenidas en cuenta, es posible establecer comparaciones y entender donde sus virtudes resultan útiles, pero también donde tienen carencias y otro modo de transporte resulta más eficiente en su lugar. Así pues, en los siguientes párrafos se hace una rápida lluvia de ideas comparando aplicaciones del Transporte a Demanda con otros modos de transporte mencionados. En el sub-apartado 2.1.1 se da una pequeña visión sobre la situación actual del transporte público urbano desde el punto de vista de las operadoras para ser capaces de entender mejor algunos de los retos a los que los ingenieros nos enfrentamos cuando concebimos una red y en el sub-apartado 2.1.2 se caracteriza adecuadamente el Transporte a Demanda. Véanse pues algunos casos. Cuando un autobús discurre por una zona con población dispersa y realiza paradas en puntos pre-establecidos, se da el caso que muchas veces los usuarios subirían/bajarían del autobús en puntos intermedios entre paradas que les redujeran el tiempo de desplazamiento hasta su origen/destino final. Esta flexibilidad puede prestarse sin alterar significativamente la calidad del nivel de servicio, tal y como se muestra en la siguiente figura: Figura 10: esquema conceptual de una ruta fija de bus y paradas óptimas para minimizar el tiempo a pie de los usuarios en cada expedición (fuente: elaboración propia) Figura 9: vehículo del servicio de Transporte a Demanda de Helsinki “Kutsuplus” (fuente: domnik.net) 23 La figura 10 muestra meramente un esquema conceptual de una situación hipotética. Se ve que un autobús tiene 4 paradas fijas en un tramo de 6 km (de media un usuario camina 600 m). Sin embargo, la demanda de pasajeros es reducida y cada vez que el autobús repite el trayecto los pasajeros preferirían que el autobús parara en puntos distintos. Por ejemplo, en el óptimo de las 8:30 de la figura 10, la última parada sería conveniente que estuviera más cerca de la cabecera 2, el óptimo de las 9:00 coincide suficientemente con las paradas de la ruta fija, pero en el óptimo de las 9:30 otra vez la segunda parada también debería estar más adelante (prácticamente en el medio entre P2 y P3). El total de paradas en cada trayecto es el mismo (caso conceptual), con lo que el servicio no se resiente significativamente, pero los usuarios reducen al mínimo el tiempo posterior de desplazamiento hasta su origen/destino. El taxi, como se ha visto, es el modo de transporte público que ofrecen el máximo grado de personalización del servicio: origen, destino, ruta, horarios y exclusividad de uso. Y para esta personalización del servicio se paga un coste elevado en comparación con otros modos. Sin embargo, no todos los usuarios necesitan tal grado de personalización. Muchos estarían dispuestos a compartir el uso del vehículo (prescindir de la exclusividad) y ser flexibles en la ruta escogida a cambio de poder realizar su trayecto origen-destino a un coste mucho menor. En otras palabras, para muchos usuarios el Trasporte a Demanda es suficiente. Relativo a las externalidades también hay ventajas, ya que un servicio de Transporte a Demanda permite un mayor aprovechamiento de la capacidad del vehículo (transporta más pasajeros al prestar servicio simultáneamente) reduciéndose así el consumo energético, la contaminación y la congestión de las vías de circulación. La comparativa frente al vehículo privado viene por la vertiente de los costes. Poseer vehículo propio supone un coste elevado y la amortización del mismo depende del uso que se le dé. Cuanto más frecuentemente se utiliza más se reduce el coste por desplazamiento, pero para un usuario que realice pocos trayectos al año podría incurrir en menores costes totales (tanto él como el sistema a través de las externalidades ocasionadas) si utilizara un servicio de Transporte a Demanda –taxi incluido. Finalmente, en cuanto a los Comunity Transport Services y los transportes especiales, también estos tienen un coste elevado para la entidad que financia el servicio, típicamente mayor que el coste de un servicio de Transporte a Demanda estándar. En tal sentido, habría cuota de mercado para establecer un Transporte a Demanda para el público general pero que a su vez pudiera adaptarse a realizar funciones de transporte especial cuando le fuera requerido. De esta forma se pueden fusionar ambos usos en uno solo y reducir los costes globales aprovechando las sinergias derivadas de sus similitudes. 24 2.1.1 Situación actual del transporte público Antes de seguir avanzando en nuevas formas de movilidad, merece la pena reflexionar acerca de cuál es la situación del transporte público en la actualidad, para aprovechar así los aprendizajes obtenidos con la experiencia. En tal sentido, hay un estudio muy interesante realizado por las doctoras Anguita, F., Duarte, B., y Flores, S., de la Universidad Rey Juan Carlos y la Universidad Francisco de Vitoria titulado Situación actual del transporte público urbano: la visión de las empresas operadoras [9] donde justamente se indaga sobre este tema. Y se hace desde un particular punto de vista: el de las empresas que prestan el servicio, quienes lidian a diario con todas las vicisitudes propias del servicio. Tomando su trabajo como referencia se desarrolla el presente sub-apartado. El objetivo de su estudio fue el de identificar los aspectos que, según los operadores de las empresas de transporte urbano en superficie en España, afectan a la actividad diaria en el ámbito de la gestión eficiente de su empresa [9]. Su forma de proceder fue la de encuestar a los responsables de 12 de las principales empresas de transporte público urbano a nivel nacional (Transports de Barcelona, S.A.; Empresa Municipal de Transporte de Madrid, S.A.; Empresa Municipal de Transportes de Valencia, S.A.U.; Compañía del Tranvía de San Sebastián, S.A.U.; Empresa Malagueña de Transportes, S.A.M.; Empresa Municipal de Transportes Urbanos de Gijón, S.A.; Empresa Municipal de Transports Públics de Tarragona, S.A.; Guaguas Municipales, S.A. (Las Palmas de Gran Canaria); Grupo ALSA, S.L.U. (Almería); Transportes Interurbanos de Tenerife, S.A.U.; Transportes Rober, S.A. (Granada); Transportes Urbanos de Sevilla, S.A.M.) y poder así conocer y valorar sus opiniones sobre diferentes variables vinculadas con su gestión y financiación atendiendo a su contexto del momento (año 2014). Los resultados del estudio se presentan en forma de 6 indicadores: costes, financiación, calidad, innovación, oferta de servicio y necesidades de información para la gestión. Tal y como se expone en las conclusiones del estudio: La realización de esta encuesta a los gestores de las empresas concesionarias del servicio público de transporte urbano colectivo y los resultados positivos de ella obtenidos constituyen una base de gran interés como marco de reflexión para los propios gestores de estas organizaciones respecto a las cuestiones que se consideran críticas para una gestión eficiente de su actividad diaria, así como parámetros de comparación y benchmarking sobre la estructura operativa y económico-financiera del servicio. Además, esta información puede ser útil como tema de debate […] y como reflexión a las Administraciones Públicas responsables y financiadoras del servicio y a la sociedad en general. 25 Con respecto a los resultados de la encuesta, y en particular el análisis de la estructura de costes, los de personal —y concretamente los correspondientes a los conductores— son los más importantes para los gestores de las empresas encuestadas, debido a que los conductores suponen el intangible más valioso de la empresa, del que depende en gran medida el desarrollo eficiente de la actividad principal de la empresa, y representan más del 75% del total de la plantilla. Asimismo, el índice de absentismo de este personal es muy alto, lo que perjudica la calidad y la productividad del servicio ofertado; de ahí que la mayor preocupación en cuanto a necesidades de información para la gestión sean los temas vinculados al análisis de dichos aspectos. Como elementos clave de la financiación, la cuantía de las subvenciones a recibir y el importe de las tarifas son los más valorados, circunstancia motivada por la necesidad creciente de financiación pública para cubrir el déficit tarifario derivado de tarifas que se fijan por criterios no solo económicos y que no cubren los costes de explotación de estas empresas. En el apartado correspondiente a calidad del servicio, la puntualidad y la frecuencia del servicio son los ítems que recibieron la mejor calificación, siendo considerados como aspectos críticos para la mejora del servicio. Los gestores de las operadoras consideran la puntualidad y la frecuencia como las variables relevantes para analizar y valorar la calidad del servicio prestado. Por ello, los sistemas de información al usuario y los sistemas de ayuda a la explotación del servicio son las cuestiones relacionadas con la innovación tecnológica más desarrolladas por estas empresas. En la actualidad, la mayoría de las empresas analizadas cuentan con sistemas de ayudas a la explotación (SAE) e información (información vía SMS y paneles informativos) muy desarrollados. Entre los aspectos que no dependen directamente de los operadores, pero sí afectan a la prestación del servicio, podemos identificar el diseño de la red y la cobertura territorial, directamente relacionados con el anterior, definidos por la autoridad competente, siguiendo criterios económicos y sobre todo sociales. Dichos aspectos son valorados por los responsables de las empresas como factores importantes debido a que el déficit de viajeros de alguna de ellas afecta directamente a su cuenta de resultados. […] Anguita, F., Duarte, B., y Flores, S. Situación actual del transporte público urbano: la visión de las empresas operadoras [9] Resumiendo aún más si cabe las conclusiones, queda patente que las operadoras son empresas y, como tales, tienen un interés en el beneficio, obtenido como diferencia entre ingresos (subvenciones públicas y tarifas de los usuarios) y los costes (flota y personal principalmente). Esto implica que exigen una buena concepción de la red (dimensionamiento, diseño, financiación, etc.) ya que escapa a su control, pero les impacta directamente. 32 el desplazamiento de los usuarios para un fin mayor (una gran empresa con oficinas mal comunicadas para facilitar que sus empleados lleguen al lugar de trabajo, por ejemplo). Tiene descuento respecto al coste estándar de otros modos cuando mismamente hay un interés en el desplazamiento (i.e. muchas veces un interés social en que alumnos acudan a la escuela o que personas discapacitadas vean favorecida su movilidad). La tarifa puede ser la estándar simplemente porque se quiere prestar un servicio a la población que de otra forma no tendría, o bien este otro servicio sería menos eficiente. Asimismo, la tarifa también puede ser mayor ya que el Transporte a Demanda es de mayor calidad que un modo fijo convencional, y el precio debe reflejarlo. En tal caso se dice que se paga un premium por el servicio. Los métodos de pago posibles son amplios. Los tradicionales serían el pago en efectivo, billetes comprados previamente, billetes multi-viaje y billetes multi-viaje con tarifación zonária y/o de temporada y tarifación integrada con el resto de modos de la red. Al final se basan en realizar el desembolso de efectivo tal y como se realizaría con cualquier otro modo. Sin embargo, la tendencia actual avanza en la línea de poder pagar mediante cuentas de facturación con prerecarga o pago a posteriori utilizando Smartcards o Smartphones (como será el caso de la tarjeta T-Mobilitat [2]). La máxima exponente de esta forma de pago llegará con la utilización combinada de las tecnologías GPS y GIS (Geographic Information System) para conocer las distancias recorridas y los tiempos de viaje y poder realizar una facturación “inteligente”. Figura 11: prototipos de la T-Mobilitat en soporte tarjeta (izquierda, fuente: elPeriódico.com) y en soporte Smartphone (derecha, fuente: Gencat.cat) presentadas en el Mobile World Congress de Barcelona 2.3.6 Operador El operador es la entidad que presta el servicio. Puede ser un organismo público o una empresa privada que recibe la concesión. También puede ser un operador público-privado, cuando parte de las funciones del servicio las realiza el ente público y parte el privado. En el apartado 2.6 se plantea el caso de un centro de control (Travel Dispatch Center) regional que coordina varios servicios locales. En este escenario, el centro de control debe ser público –o subcontratado a un tercero- y los servicios a demanda prestados por empresas privadas. 33 La empresa privada sería la propietaria de los vehículos y de los sistemas que llevan integrados, y sería también quien contratara a los conductores. Este es el esquema clásico de las empresas operadoras de líneas de autobús. Sin embargo, el Transporte a Demanda también admite el modelo de las empresas de taxi. En este caso, los conductores serían los dueños de los vehículos (y opcionalmente de los sistemas) y la empresa privada les coordinaría llevándose por ello una cuota del beneficio. Esto presenta otros problemas ya que el Transporte a Demanda está mucho más supervisado que el taxi, con lo cual la libertad de acción del conductor es menor, pero el modelo podría ser factible en determinados casos. 2.3.7 Conductor Como se ha comentado, el conductor puede ser un empleado de la empresa operadora o ser el dueño del vehículo (autónomo o autoempleado). El segundo caso es menos frecuente y presenta problemas derivados, por lo que no se trata en el presente trabajo y solamente en casos muy concretos procedería implementarlo (muy baja demanda donde un taxi local se adapta como Transporte a Demanda). En cualquier caso, el papel del conductor es únicamente el de conducir el vehículo entre los diferentes puntos de recogida/bajada de pasajeros y, de ser necesario, ayudarles a acceder al vehículo. Esto sería necesario con usuarios con necesidades especiales como gente mayor o personas discapacitadas. Es por ello que los conductores de estos servicios deben tener una formación adicional que les permita realizar tales tareas de apoyo de forma correcta. A diferencia del conductor de taxi, el conductor de Transporte a Demanda no tiene que preocuparse de conseguir pasajeros ni de pensar en la mejor ruta a seguir. De proveerle esta información se encarga el operador a través de su centro de control, que es quien recibe las peticiones de demanda y quien construye las mejores rutas. Una vez se sabe qué usuario hay que recoger y qué ruta hay que seguir, la información llega al conductor a través de una unidad a bordo que tiene cada vehículo, por lo que el conductor solo tiene que seguir las indicaciones. 2.3.8 Vehículo El vehículo es el elemento visual y funcional del Transporte a Demanda. Por un lado, el vehículo constituye la imagen del servicio y por el otro es el medio mediante el cual el servicio se presta a los usuarios. Puede ser de muchos tipos y debe escogerse atendiendo a las características de los pasajeros, el volumen de usuarios previsto, las características de las rutas a realizar (longitudes, pendientes, curvas, clima, etc.), el capital disponible y otros factores. 34 Los vehículos pueden ser desde turismos y monovolúmenes que reúnan los requisitos de confort y capacidad hasta minibuses y autobuses de tamaño medio. Todo esto dependerá del tipo y características del servicio. En el siguiente apartado 2.4 se tratan las circunstancias en las que un tipo de vehículo es más apropiado que otro. Asimismo, un operador puede tener más de un tipo de vehículo en su flota para realizar asignaciones más acordes a las demandas de los usuarios en cada momento. Para ilustrar las diferentes tipologías de vehículos, en la figura 12 se muestran algunos de los vehículos que prestan un servicio de Transporte a Demanda en diferentes lugares del mundo: Figura 12a: demand responsive MyBus service de STP en Escocia (fuente: optare.com) Figura 12b: demand responsive bus de Citymapper en Londres (fuente: busandcoachbuyer.com) Figura 12c: on-demand ridesharing service de DVG en Duisburg, Alemania (fuente: radioduisburg.de) Figura 12d: interior del vehículo del servicio Kutsuplus de Helsinki (figura 9), mismo tipo de vehículo de la figura 12b (fuente: kuntalaisaloite.fi) 2.4 Tipos de Transporte a Demanda En la bibliografía especializada [6], [7], [8] se encuentra una clasificación del Transporte a Demanda en función de la naturaleza del servicio y de los usuarios a los que se dirige, estableciéndose 4 tipos básicos: - Interchange DRT, o Transporte a Demanda de intercambio: proporciona a los usuarios enlaces con servicios de transporte público convencional como trenes y autobuses. - Network DRT, o Transporte a Demanda en red: proporciona a los usuarios servicios adicionales o reemplaza servicios económicamente inviables. 35 - Destination-specific DRT, o Transporte a Demanda de destino específico: es una forma particular de DRT que cubre destinos específicos como aeropuertos u empresas. - Substitute DRT, o Transporte a Demanda de sustitución: el DRT, en lugar de complementar el servicio de autobús, lo reemplaza sustancialmente o por completo. Estos 4 tipos se caracterizan por la medida en la que complementan al sistema de transporte público incrementando su capacidad o, en su lugar, lo sustituyen. En este sentido, el Interchange DRT proporciona a los usuarios enlaces con servicios de transporte público convencional como trenes y autobuses, aumentando las prestaciones de la red global. El Network DRT presta servicios adicionales o reemplaza servicios económicamente inviables en lugar u horas concretas. Entonces, el Transporte a Demanda, más allá de servir de enlace hacia modos convencionales, se utiliza para ampliar la capacidad de la red sirviendo a nuevos mercados o expandiendo los actuales. Puede, en efecto, proveer estos enlaces, pero como parte de su función mucho más integrada dentro del sistema de transporte en su conjunto. Idealmente, su aplicación aparece en momentos del día o de la semana en que la demanda de transporte público es baja y/o dispersa, haciendo difícil operar un modo convencional. Ejemplos de esto se pueden encontrar en servicios nocturnos, en los que el Transporte a Demanda tiene el valor añadido de la seguridad personal al ser prácticamente puerta a puerta. El tercer tipo es el Destination-specific DRT, que cubre rutas a destinos concretos como aeropuertos, empresas, colegios u hospitales. Está estrechamente ligado con el Network DRT en cuanto a que presta un servicio necesario ahorrando los recursos que supondría un servicio convencional, pero está enfocado a servir destinos concretos. Su factor distintivo es que suelen existir acuerdos entre la entidad local, el organismo de destino y el operador. Por último, el Substitue DRT es aquel que reemplaza sustancialmente o por completo al transporte pre-existente. Supone, pues, la reinvención del servicio. El caso habitual suele ser el de un autobús rural que es sustituido por el Transporte a Demanda. Pero también en entornos urbanos es aplicable (zonas periurbanas donde la mayor parte de la movilidad se realiza en vehículo privado, pero aun así hay un segmento de usuarios que precisan transporte público de forma fragmentada en el tiempo y el espacio). E incluso no es ajeno el caso que un tipo de Transporte a Demanda se despliega para substituir a otro menos eficiente. El servicio prestado por pequeños operadores independientes tiene mayores costes para la administración y los usuarios, aunque un servicio conjunto implica más dificultades de coordinación técnica y gestión de flujos de dinero (ingresos, gastos y beneficios). Cuando fruto del análisis de estas disyuntivas se deduce que conviene cambiar el servicio, se pasa a hablar de Substitute DRT. 36 Muy visualmente, la figura 13 muestra como cada uno de los tipos de DRT encaja en el binomio descrito de “aumento de capacidad de la red vs. sustitución del modo que la provee”: Figura 13: impacto de los 4 tipos de Transporte a Demanda (fuente: elaboración propia) En suma, y por lo introducido hasta ahora, Interchange DRT se puede entender como un servicio añadido a la red, Network DRT como un tipo de Transporte a Demanda que se integra y cohesiona con la red existente, Destination-specific DRT presta por completo servicios de transporte particulares y Substitute DRT presta por completo el servicio global de movilidad. Las próximas páginas se dedican a expandir las casuísticas de cada uno de los tipos. 2.4.1 Interchange DRT El Interchange DRT permite aumentar la penetración de la red de transporte en el territorio a un coste reducido. El caso típico sería el de un servicio a demanda asociado al ferrocarril. Es decir, existe un modo de transporte público que opera entre destinos a lo largo de un corredor, pero fuera del cual hay población o destinos que no están enlazados. En tal caso, el Interchange DRT se utiliza para extender la cobertura espacial de la red de ferrocarril o metro. Este mismo enlace podría hacerse con un autobús –y de hecho así ha sido durante años-, pero la experiencia demuestra que hay varias condiciones que un servicio de enlace debe cumplir para ser efectivo. El intercambio de modo solamente merece la pena para distancias largas o cuando el modo al que se intercambia tiene una velocidad significativamente mayor. Además, la demanda tiene que ser suficiente para que haya frecuencias de servicio elevadas. Por último, es fundamental que se pueda confiar en el servicio, es decir, que funcione correctamente y llegue a tiempo para realizar los intercambios de modo de transporte. Es redundante, pero conviene remarcar la importancia de la confianza en el caso del Interchange DRT. Los usuarios deben realizar su intercambio, pues es parte ineludible de su desplazamiento final. Si el Transporte a Demanda falla en esto será desestimado en futuras ocasiones. El mayor indicador de calidad es su capacidad para dejar en su destino a los usuarios a tiempo para acceder al siguiente modo. Y la ventaja competitiva del DRT frente a otros modos es la garantía intangible que supone la experiencia positiva en ocasiones pasadas. 37 Idealmente, el servicio a demanda debe ser tal que llegue al lugar de intercambio a tiempo para que los usuarios accedan al siguiente modo de transporte y sin que las esperas sean prolongadas. Asimismo, en cuanto al trayecto inverso, el servicio a demanda debería llegar (o incluso estar esperando) justo cuando el modo principal deja a los usuarios en el punto de intercambio. Irónicamente, la experiencia demuestra que DRT es preciso en cuanto al cumplimiento de horarios, mientras que el modo principal suele llegar tarde al punto de intercambio [8]. Esto no es un problema importante cuando se trata de un Interchange DRT puro, ya que su razón de ser es esperar al modo principal; pero sí cuando es un Transporte a Demanda genérico, ya que en otros lugares habrá usuarios esperando en tanto que el vehículo estará bloqueado esperando en la estación a que lleguen los usuarios del modo principal. Una forma de reducir el impacto de los desajustes horarios es con frecuencias de paso elevadas tanto en el Transporte a Demanda como en el modo principal, ya que de esta forma tanto si llega pronto como si llega tarde cualquiera de los dos modos, aparecerá al cabo de poco un vehículo del otro modo al que podrán acceder los usuarios. Cuando no es posible operar a elevadas frecuencias, es aconsejable que haya integración horaria y conexiones garantizadas. Es decir, que haya un cierto grado de flexibilidad en el diseño de la red para que los usuarios puedan realizar el intercambio de modos. Sin embargo, este escenario idílico presenta dos impedimentos: por un lado, el modo principal, que es un modo de gran capacidad, no puede permitirse esperar a unos pocos usuarios a cambio de retrasar a cientos; por otro lado, un sistema a demanda que busque ser económicamente viable requiere tener otras funciones aparte de las de intercambio, por lo que tras esperas prolongadas el vehículo se iría para poder prestar otro servicio y, a la larga, el uso de Interchange DRT no sería priorizado. Para concluir con el Interchange DRT se recogen en la siguiente tabla aspectos clave y recomendaciones de buena práctica: Aspectos clave y recomendaciones para el Interchange DRT Operativa (1) - La formación del conductor es crucial. - El vehículo debe tener buenas prestaciones y ser lo más parecido posible a un taxi para atraer a commuters (ver sub-apartado 2.5.2). - El vehículo debe estar equipado para servir a usuarios con necesidades especiales: espacio para sillas de ruedas, silla de bebé, equipajes, etc. 38 Operativa (2) - Realizar acuerdos y convenio entre el modo principal de transporte y el modo a demanda mejorará la calidad global del servicio. - El enlace entre los dos modos debe ser los más evidente posible en cuanto a información, tarifas y marketing para aumentar la confianza de los usuarios. Horarios - Las frecuencias elevadas son preferibles. - Es aconsejable integración horaria y flexibilidad de espera cuando hay frecuencias reducidas. - Debe haber posibilidad de cobertura horaria excepcional para que los usuarios lleguen a sus hogares si hubiesen percances (accidentes, fallos técnicos, etc.) que retrasaran considerablemente al modo principal. Tarifas - Hay sistemas con un coste similar al del autobús (o que incluso admiten billetes de autobús). Otros tienen un coste mayor al del autobús pero considerablemente menor al del taxi. - Puede ser apropiado tener tarifas superiores a las del autobús, pero con descuentos a determinados colectivos de interés y/o a usuarios que reserven anticipadamente su desplazamiento entre puntos fijos. - Si se pretende captar usuarios de vehículo privado, el coste tiene que ser competitivo con su coste anterior (incluyendo gasolina y estacionamiento). - Es altamente recomendable conseguir la integración tarifaria. Financiación pública - Requiere una cuota de subsidio por parte de las administraciones. - En zonas de baja demanda de pasajeros el subsidio puede ser igual o menor que el de un servicio de autobús pero con una mayor calidad de servicio y una mejor cobertura espaciotemporal. Tabla 1: aspectos clave y recomendaciones para el Interchange DRT 2.4.2 Network DRT El mero hecho de presentar el Network DRT como transporte público que presta servicios adicionales o reemplaza servicios económicamente inviables en lugar u horas concretas lleva intrínseca la aceptación de que cada modo de transporte presenta unas fortalezas y unas carencias que le hacen el idóneo para una determinada situación, pero peor que otro en situaciones distintas. Y esto no es malo, al contrario, crea oportunidades. Realizando un análisis paralelo uno se puede dar cuenta de que lo mismo sucede con las economías de escala, las cuales son reconocidas por las Escuelas de Ingeniería y las Escuelas de Negocios como uno de los puntos fuertes de la economía que hay que aprovechar cuando se puede. 39 Retomando el hilo conductor, queda claro que los modos de transporte sobre vías (tren, metro y tranvía) son apropiados para servir en corredores con una demanda muy elevada, en tanto que el autobús funciona bien a lo largo de corredores con una demanda más moderada y que el Transporte a Demanda se adapta mejor a zonas con demanda dispersa. Ergo, la combinación de dichos modos de transporte adaptados a los patrones de demanda acaba constituyendo una red de transporte coherente y eficiente: tren y metro en los grandes corredores, autobuses en corredores principales y secundarios, y Transporte a Demanda fuera de los corredores, donde la demanda es menor y dispersa. La naturaleza de la demanda de transporte público es tal que no solamente hay lugares donde el Transporte a Demanda es más apropiado (numerosos ejemplos ya citados a lo largo del trabajo), sino que también hay franjas horarias en las que lo es. Ejemplos de esto se encuentran en las horas pico: dimensionar una red de autobuses para las horas punta es demasiado caro (y estaría sobredimensionada el otro 70% de la jornada aproximadamente), pero se puede utilizar Transporte a Demanda para proveer la capacidad adicional en las horas punta (figura 14). Figura 14: evolución conceptual de la demanda de transporte público a lo largo del día (Fuente: dedocar.org) Otro ejemplo son los autobuses nocturnos: incluso una ciudad de la talla de Barcelona tiene el problema de que por la noche circulan autobuses (NitBus) que en determinadas rutas apenas tienen pasajeros. Y también sirven de ejemplo los fines de semana, cuando en muchas ciudades de tamaño pequeño y mediano se experimenta una disminución de la demanda –y podría utilizarse DRT en lugar de autobús- o un aumento –y un servicio DRT aumentaría la capacidad. Concretamente, en [7] se propone como debería articularse el transporte público en función de las características del lugar y de las horas del día: Capacidad adicional con DRT 40 TIME PLACE City radial Town radial City cross-suburb Fringe urban Rural Monday - Friday 06:00 - 19:00 Conventional bus Conventional bus Conventional bus/DRT Conventional bus/DRT DRT Monday - Friday 19:00 - 23:00 Conventional bus Conventional bus/DRT DRT DRT DRT Monday - Friday 23:00 - 06:00 Conventional bus/DRT DRT DRT DRT DRT Weekend Conventional bus Conventional bus/DRT DRT DRT DRT Tabla 2: lugares y horas para el Transporte a Demanda (fuente: adaptado de [7]) En cualquiera de los casos, un elemento clave para este tipo de Transporte a Demanda es el marketing, esto es, venderle el producto a la población. Y resulta enrevesado porque la justificación del Transporte a Demanda pasa por considerar que es un óptimo del sistema ante determinadas circunstancias, lo cual es complejo, y una campaña exitosa de marketing debe ser cuanto más sencilla mejor para que los usuarios comprendan enseguida el servicio que se les ofrece. Da igual lo bien dimensionado que esté el servicio y todas las ventajas competitivas que presente, si no se le hace llegar a los usuarios todo habrá sido en balde. Relativo a la financiación, con Network DRT hay menos margen para tarifas elevadas que con Interchange DRT, ya que opera como parte de una red general de transporte donde las tarifas están estandarizadas. En cambio, la integración tarifaria no es un requisito imprescindible, pero si preferible para aportar simplicidad al usuario. Asimismo, existe la percepción de que el Transporte a Demanda es un servicio de categoría ligeramente superior al autobús, por ejemplo, por lo que el precio también debería reflejarlo –a la par que actúe como un ligero efecto barrera. El modelo de pago implantado exitosamente en varias ciudades de Europa [8] combina ambos: tiene integración tarifaria con los precios estándar de autobús y resto de transportes, pero los usuarios pagan un extra (un premium) por el uso del servicio. Es decir, que existiría cuota de mercado en aquellos usuarios dispuestos a pagar un poco más a cambio de comodidad y seguridad, pero sin querer incurrir en los elevados costes de un servicio de taxi solo para ellos. También hay que considerar que, si la tarifa del Transporte a Demanda es igual que la de los otros modos, aumentará su demanda “natural” porque los usuarios lo elegirán frente a otras alternativas. Por tanto, el precio de la tarifa puede utilizarse como elemento regulador. Otros modelos de pago pueden ir en función de la complejidad del servicio solicitado: se pagaría una tarifa estándar (el coste establecido en la integración tarifaria) por un desplazamiento entre puntos fijos pre-establecidos en el servicio (tales como centro de la 41 ciudad, centros comerciales, estaciones, hospitales y similares), y en cambio se pagaría el premium si el usuario quisiese personalizar más su trayecto y hacerlo puerta-a-puerta. También puede cobrarse el coste estándar durante todo el día y cargarse un premium en horas punta. Todos estos modelos tienen sentido y es válido plantearlos dependiendo de cada implementación particular. En cualquier caso, la gran ventaja del Transporte a Demanda es que admite cualquiera de estas flexibilidades e incluso modificaciones futuras una vez se está explotando y surgen nuevas necesidades. Muchos de los aspectos clave y recomendaciones para el Network DRT son similares a los del Interchange DRT anteriores. En la siguiente tabla se recogen los más significativos: Aspectos clave y recomendaciones para el Network DRT Operativa - El vehículo debe tener buenas prestaciones y ser parecido a un taxi (ver sub-apartado 2.5.2). - El vehículo debe estar suficientemente equipado para servir a usuarios con necesidades especiales: espacio para sillas de ruedas, silla de bebé, espacio para equipajes, etc. - Si procede, debería utilizarse la misma zonificación para el Transporte a Demanda que para el resto de modos de transporte. Horarios - Los horarios y grado de flexibilidad deben ser acorde a las necesidades de los usuarios. Tarifas - El coste debe ser similar al del resto de modos. Sin embargo, puede establecerse en premium para determinadas prestaciones. - La integración tarifaria es recomendable, pero no imprescindible. - Si se pretende captar usuarios de vehículo privado, el coste tiene que ser competitivo con su coste anterior (incluyendo gasolina y estacionamiento). Financiación pública - El Transporte a Demanda tiene un coste superior por persona y viaje que un servicio de autobús. Sin embargo, en el coste total del servicio puede ser menor y cubrir igualmente la demanda. - Como el coste unitario es superior, la subvención pública podría recortarse a largo plazo si no se demuestra suficientemente que se están alcanzando los objetivos del Transporte a Demanda. - Dada su flexibilidad, Network DRT puede utilizarse como servicio preliminar a una red de autobús fija una vez las demandas se hayan estabilizado y consolidado entre nodos, teniéndose además un buen histórico de datos. Tabla 3: aspectos clave y recomendaciones para el Network DRT 48 - Fiabilidad. - Red fácilmente entendible. - Servicio frecuente. - Lugares de espera agradables. - Forma de pago fácilmente entendible. - Precio razonable. - Facilidad de accesibilidad a los vehículos (especialmente para pasajeros cargados y pasajeros con movilidad reducida). - Servicio directo con intercambios sencillos. - Empleados serviciales y agradables. - Vehículo confortable, limpio, con temperaturas correctas y ventilación suficiente. - Facilidad y rapidez en la reserva. - Pocas desviaciones sobre la ruta. - Seguridad y garantías. - Buena imagen. - Información suficiente. Todas ellas bien se entienden por si solas o bien ya han sido tratadas en apartados anteriores del trabajo, por lo que no se vuelve a incidir en ellas. Transmitirlas de forma efectiva al gran público es la tarea del marketing. Para el Transporte a Demanda los métodos que se han demostrado más efectivos [8] son las charlas públicas, presentaciones dirigidas a colectivos concretos (asociaciones vecinales, clubs cívicos, etc.), campañas a pie de calle, foros online y medios gráficos. 2.5.4 El papel de las Administraciones Públicas Mucho se ha discutido hasta ahora sobre los puntos fuertes y débiles del Transporte a Demanda y de su aplicabilidad. Sin embargo, incluso en aquellos lugares donde su implantación presenta un gran potencial existen una serie de impedimentos adicionales a los que se enfrenta. En estas circunstancias es clave el papel que juegan las Administraciones Públicas, ya que en sus manos está el servir de catalizador para su implementación si presenta suficiente atractivo. En el presente sub-apartado se tratan sucintamente los impedimentos a los que se enfrenta el Transporte a Demanda en términos diferentes al aspecto puramente ingenieril (eficiencia del modo de transporte en un sistema). Estos impedimentos pueden clasificarse en legales y regulatorios, financieros, políticos y otras barreras. 49 Legal y regulatorio La dificultad legal de implementación del servicio viene justamente por su naturaleza. Al tratarse de un modelo híbrido no es ni taxi ni autobús, por lo que desde el punto de vista regulatorio se enfrenta en muchos casos a un vacío legal. Salvar este vacío requiere de un impulso de las administraciones: a corto plazo es necesario su colaboración para la obtención de licencias, permisos, seguros y demás elementos; a largo plazo se requiere de un marco legislativo más amplio en cuanto a los modos de transporte que pueden operar y prestar sus servicios –no solamente el DRT, sino también todos los nuevos modos que han ido surgiendo en los últimos tiempos. A tal efecto no hay que olvidar que el Transporte a Demanda puede prestarse de muchas formas distintas dada su enorme flexibilidad, por lo que el marco legislativo debe ser acorde también. En caso contrario se estaría priorizando el elemento burocrático frente a la utilidad pública de un servicio. Financiero Sobre el aspecto económico se ha hablado largo y tendido a lo largo del trabajo. De los distintos tipos y modalidades de Transporte a Demanda solo unas aplicaciones muy concretas son viables comercialmente, esto es, financieramente sostenibles. El resto requieren de un cierto grado de subvención pública. El grado de financiación admisible depende del análisis costebeneficio global que se realice. A mayor utilidad pública, mayor será la subvención razonable y justificable para el servicio (ver sub-apartado 2.5.1). En un plano paralelo, hay que ser consciente de que el Transporte a Demanda tiene un coste típicamente mayor al de una ruta fija de autobús por pasajero y viaje, pero al mismo tiempo menor que el de servicios especiales de transportes (educación, sanitarios, etc.). Por tanto, en un mismo servicio de transporte se pueden combinar las diferentes funciones y de esta forma equilibrar coste a la par que se presta un mejor servicio. Lógicamente, este tipo de enfoques globales debe tener a las Administraciones Públicas como iniciadoras del cambio. Político En general, políticamente hablando, el Transporte a Demanda es una buena medida ya que la sociedad lo percibe como una contribución a la integración social de las personas con dificultades de movilidad. Además, reduce la congestión en las carreteras y contamina menos, lo cual supone una importante fuente de propaganda política. Sin embargo, también entraña riesgos. El más evidente es la presión de otros colectivos que pueden ver peligrar su estatus frente al nuevo servicio. Típicamente estos colectivos afectados 50 son el del autobús y el del taxi. Como se ha descrito en apartados anteriores, este riesgo de los trabajadores y de las operadoras no es tal, ya que el nuevo servicio igualmente requerirá de una empresa operadora y trabajadores, los cuales pueden ser los mismos. No se trata pues de reemplazar unos por otros, sino que se pueden recolocar los recursos existentes haciendo que provean un servicio de transporte mejor para el usuario y la sociedad. Existe un último aspecto que constituye un elemento político muy importante: la ordenación municipal, ya que el uso del suelo tiene un impacto directo en la eficiencia de un modo de transporte. Con la creciente tendencia a construir de forma dispersa fuera de los núcleos de población formando grandes urbanizaciones el transporte público se torna cada vez menos eficiente. Este tipo de asentamientos están básicamente enfocados a ser accesibles con vehículo propio, haciendo casi impracticable proveer servicio con transporte público convencional. Ante tal escenario el Transporte a Demanda puede ser la solución que satisfaga a todas las partes. Aun así, hay que tener muy presente que la planificación es un proceso complejo que no se basa únicamente en delimitar parcelas, sino que requiere la concepción de un sistema en su conjunto que incluye las viviendas, los servicios que se acometen, las vías de comunicación, los equipamientos y los servicios –incluido el de transporte públicode que dispondrá. Por tanto, para planificar es necesario tener todas estas ideas en consideración. Otras barreras A parte de las citadas existen otras barreras a las que se enfrenta el Transporte a Demanda. Su clasificación es más difusa, pero requiere igualmente cooperación por parte de las Administraciones para ser salvadas. La primera sería del tipo cultural. Siguiendo la visión aportada en [8] se puede llegar a la conclusión de que en la cultura occidental se tiende a ser receloso de los desconocidos y se prefiere limitar la proximidad hacia ellos. Esto se deprende de muchos estudios de marketing realizados en los que los usuarios valoran más positivamente aquellos aspectos que individualizan algo en contraposición a aquellos que lo colectivizan. Extendiendo esto mismo al Transporte a Demanda, enseguida se desprende la idea que la captación de cuota de mercado puede verse penalizada por el hecho que usuarios desconocidos entre ellos típicamente compartirán un espacio reducido. Una segunda barrera viene marcada por el aspecto operativo: operar un servicio a demanda requiere un cierto grado de implementación tecnológica a la que los usuarios deben tener acceso y deben sentirse cómodos utilizando. Por un lado, determinados colectivos pueden tener problemas desenvolviéndose con tales plataformas (gente de avanzada edad, por ejemplo), y por 51 otro lado pueden darse circunstancias en las que no se tenga acceso a las plataformas (por una mala cobertura telefónica y de internet en zonas rurales, por falta de teléfonos inteligentes u ordenadores, etc.). Es de vital importancia tener estos factores en cuenta. Una última barrera también ligada a la operativa es la de los centros de coordinación. Típicamente centralitas telefónicas u otros tipos de unidades de coordinación. Establecerlas para coordinar un servicio que justamente funciona bien con escasa demanda es un contrasentido por los elevados costes que tienen. La forma eficiente de proceder sería estableciendo un centro de control regional que aglutinara la coordinación de múltiples servicios a demanda. Pero llevar esta tarea a cabo requiere nuevamente un importante apoyo de las administraciones. 2.6 Futuro del Transporte a Demanda y nuevas tecnologías Los avances experimentados en muchos sectores durante los últimos años en términos de reducción de costes, optimización de procesos y mejora en los productos y servicios ofertados han ido especialmente ligados al desarrollo de nuevas tecnologías en dichos sectores. Para citar un ejemplo se puede pensar en los “drones”: tienen aplicaciones que van desde la retransmisión deportiva (se obtienen planos y perspectivas que antes eran impracticables), el reparto a domicilio (en fase de prueba, pero reducirá costes de personal y el envío más rápido), y la ingeniería (geología, por ejemplo, pudiendo obtener muestras y datos de lugares topológicamente inaccesibles). Figura 15: un científico con traje protector desciende por el borde de un lago de lava en Vanatu (izquierda, fuente: NBCNews.com) y un dron se aproxima a la surgencia de un volcán en Islandia (derecha, fuente: ABCNews.com) La tecnología “dron” no tiene aplicación directa en el Transporte a Demanda, pero este ejemplo eventualmente propagandístico ilustra como las nuevas tecnologías aportan mejoras a la sociedad y ayudan a construir el futuro. En las próximas páginas se discute hacia donde se dirigen las nuevas tendencias del Transporte a Demanda y qué importancia tienen las nuevas tecnologías. 52 Cuando se piensa en nuevas tecnologías lo primero que viene a la mente son los Smartphone, esto es, ordenadores de bolsillo o plataformas informáticas móviles con conectividad a la red. Y no se va errado al pensar así también en el contexto del transporte como una forma de tener acceso a él (tanto a título informativo como para efectuar reservas). La siguiente imagen ilustra muy bien como desde un único dispositivo se puede tener acceso a toda una red: Figura 16: esquema del nivel de conectividad a modos de transporte desde un Smartphone (fuente: pinterest.es) En el Transporte a Demanda, sin embargo, esta tecnología supone solo una parte de todos los componentes que forman su sistema telemático, los cuales son: - Centro de control, o Travel Dispacth Center, TDC. - Dispositivos de los usuarios para acceder al servicio a demanda. - Unidad de a bordo en el vehículo. - Red de comunicaciones. Visualmente se puede ver en la figura 17 como estos componentes conforman el servicio: Figura 17: componenees e interrelaciones del sistema telemático del Transporte a Demanda (fuente: [7]) 53 En efecto, el usuario utiliza un dispositivo para dar a conocer su necesidad de servicio al Travel Dispatch Center, que la recibe y procesa para que el vehículo reciba instrucciones concretas (a través de su unidad a bordo) sobre cómo proceder para finalmente dar acceso al usuario al servicio y que realice su trayecto solicitado. La interacción entre las tres partes se realiza a través de la red de comunicaciones. La forma que tienen los usuarios de solicitar el servicio al Travel Dispatch Center puede ser diversa: por llamada telefónica (ha sido la forma tradicional y limita considerablemente la capacidad de reserva), por mensaje SMS (poco utilizada) o vía internet (PC y/o App). Incluso para llamadas telefónicas se puede recurrir a la tecnología IVRS (Interactive Voice Response System), la cual permite reducir los costes del personal que atiende las llamadas y/o atender simultáneamente a más de un usuario. Estas vías pueden coexistir –o nocon la solicitud a pie de calle (como si fuera un taxi) o mediante dispositivos (botones) en paradas físicas dependiendo del diseño de la red y de la flexibilidad que admita el Travel Dispatch Center. La misión del Travel Dispatch Center es la de recibir y procesar las solicitudes de servicio. Su función es la de asignar un horario para el servicio, establecer una ruta o modificar una existente, asignar el servicio a un vehículo y comunicárselo al conductor. En los sistemas de Transporte a Demanda más sencillos este trabajo se puede realizar manualmente, pero conforme aumenta la complejidad del servicio es necesario recurrir a métodos por ordenador. La unidad de a bordo en el vehículo que presta el servicio es el elemento mediante el cual el conductor recibe toda la información necesaria (horarios, puntos de recogida y de bajada de los pasajeros, ruta propuesta, etc.). Además, también esta unidad puede tener incorporado un GPS que proporciona al Travel Dispatch Center la geolocalización de la flota de vehículos en todo momento. Esta información les permite realizar mejores asignaciones. Nótese que en realidad todo este despliegue tecnológico es lo que hace al Transporte a Demanda viable desde el punto de vista técnico, ya que sin este soporte sería prácticamente imposible prestar el servicio [13]. La parte negativa de todo ello es el coste que implica, lo cual puede suponer la principal barrera. Como se ha comentado anteriormente, la forma de paliar esto es mediante centros de control comunes a toda una región (englobando la gestión los servicios locales que por separado tendrían un coste mucho mayor) y también mediante la creación de una aplicación web única común para todos los servicios a demanda de la región que evite el coste de tener que crear una diferente para cada servicio local. 54 Por tanto, la tendencia debe ser recurrir a sistemas donde la solicitud del servicio se realice vía internet y se gestione automáticamente mediante algoritmos centralizados en los Travel Dispatch Center. Además, que los vehículos dispongan de geolocalización para optimizar las asignaciones. Todo esto en su conjunto permitiría al usuario saber cuál es el estado del servicio en ese momento y cuál es el trayecto y horario al que podría acceder, lo cual proporcionaría al servicio una respuesta casi en tiempo real por compleja que fuera la red. A nivel europeo existen proyectos enfocados en esta línea, como el SAMPO (System for Advanced Management of Public Transport Operations [14]), el SAMPLUS (Systems for Advanced Management of public transport systems PLUS [15]) y la FAMS (Flexible Agency for collective demand-responsive Mobility Services [16]). El sustento de toda esta investigación e innovación son las ICT (Information and Communication Technologies), que permiten la aplicación a casos reales. La ventaja de esto es que en cuanto se utilizan ICT es posible adentrarse en modelos de eBusiness con compañías que utilizan métodos computacionales e internet para hacer más eficientes los procesos de los negocios. De esta forma los operadores de Transporte a Demanda no necesitan comprar hardware avanzado, ejecutar softwares sofisticados ni almacenar complejas bases de datos ya que todo ello se subcontrata a un tercero y se accede remotamente a través de internet. Asimismo, también se pone al alcance de la mano la utilización de toda la tecnología B2B (Business to Business) y B2C (Business to Costumer) que existe en el mercado, con lo cual se abaratan costes. B2B sería la comunicación entre el Travel Dispatch Center y el conductor (unidad de a bordo) y B2C sería la comunicación del usuario con el Travel Dispatch Center a través de internet y aplicaciones. La utilización de estas tecnologías tiene otra gran ventaja: permite monitorear el servicio. Es decir, como todo se trata a nivel informático, es inmediato almacenar la información en una base de datos y analizarla posteriormente. De esta forma se pueden identificar patrones y mejorar el servicio después de ser implantado. Para ilustrar con un ejemplo, identificar patrones de demanda permitiría optimizar rutas situando en lugares más favorables los puntos de parada para los usuarios y los puntos de estacionamiento de los vehículos mientras esperan, los cual reduciría el consumo de kilometraje (i.e. combustible y desgaste de vehículo) y el tiempo de espera y trayecto de los usuarios. Paralelamente, estas tecnologías combinadas con sistemas GIS y con el pago mediante Smartcards (caso de la T-Mobilitat expuesto en el sub-apartado 2.3.5) permitirá una facturación “inteligente” del servicio en función de la distancia real es recorrida y el tiempo de viaje. 55 Para concluir el apartado, se hace mención a la última tendencia en la que se está investigando para ser aplicada al Transporte a Demanda. Esta tendencia es la de los vehículos autónomos. En tanto que el coste de personal supone alrededor del 50% - 70% del coste de un servicio de transporte [6], [7], [8], reducir –o incluso eliminaresta cuantía haría el servicio enormemente más atractivo para los usuarios y las administraciones. Sin embargo, mucho queda por desarrollar en este campo antes de ser aplicable para la prestación pública. 2.7. Casos de estudio Volviendo al tiempo actual, en el presenta apartado se van a presentar diferentes casos de estudio con un doble objetivo: por un lado, tener una visión aplicada de los aspectos que se han tratado a lo largo de todo el capítulo 2, y, por otro lado, entender cómo se han comportado las implementaciones pasadas para reproducir sus puntos fuertes en implementaciones posteriores y evitar incurrir de nuevo en errores cometidos o carencias detectadas. En el subapartado 2.7.1 se habla de algunas implementaciones concretas de servicios de Transporte a Demanda llevadas a cabo y en 2.7.2 y 2.7.3 se sintetizan las conclusiones, aprendizajes y errores que se desprenden de la experiencia internacional con Transporte a Demanda. 2.7.1 Implementaciones llevadas a cabo de Transporte a Demanda Los casos que se van a presentar son el Regiotaxi en Países Bajos, el Rimouski Taxibus en Canadá y el Kutsuplus en Finlandia. Y se aporta también una breve visión sobre el Transporte a Demanda en España y Cataluña. Regiotaxi (Países Bajos) [8] El servicio Regiotaxi es una iniciativa del gobierno neerlandés llevada a cabo en el área metropolitana de Arnhem-Nijmegen (736.000 habitantes, 1.000 km2, figura 18) para buscar formas de reducir los costes del transporte público manteniendo o mejorando los niveles de accesibilidad. Su idea era establecer un servicio sin horarios y abierto a cualquier usuario que lo solicitase. Además, se pretendía reducir los elevados costes de accesibilidad y transporte de las personas discapacitadas. La prestación del servicio se concedió a la empresa Novio-Express. Figura 18: área metropolita de Arnhem-Nijmegen (naranja) en los Paises Bajos (fuente: researchgate.net) 56 El funcionamiento de Regiotaxi es como sigue. En primer lugar, el usuario llama al Travelling Dispatch Center (operado por Novio-Express) para solicitar su servicio. Éste envía un mensaje vía internet a uno de los 14 centros de control de taxis que hay en el área metropolitana de Arnhem-Nijmegen, que a su vez lo envían a uno de los vehículos que están bajo su gestión. El conductor tiene visibilidad a través de su unidad de a bordo de las direcciones de los 3 siguientes pasajeros que tiene que recoger, y el servicio cuenta con la cobertura que ofrecen los aproximadamente 200 taxis y 100 minibuses que hay en la región. Además, cada usuario tiene un código identificativo con sus datos, con lo cual las llamadas telefónicas que realiza para solicitar el viaje son ágiles (menos de 90 segundos), ya que la identificación es inmediata. Adicionalmente, los conductores no solamente tienen permitido parar a recoger usuarios que lo soliciten a pie de calle, sino que se les insta a ello, incluso si tienen pasajeros a bordo. Regiotaxi funciona en horario de 06:00 a 01:00 entre semana y hasta las 02:00 en fines de semana. Sus horas pico son entre 10:00-12:00 y entre 14:00-15:00. El operador (Novio-Express) monitoriza en tiempo real el desarrollo del servicio, de tal forma que si detecta que una compañía de taxis está sobrecargada desplaza pasajeros a las otras. Regiotaxi tiene por contrato un objetivo de puntualidad que establece que al menos el 90% de los servicios no pueden llegar ni más de 15 minutos antes de la hora acordada ni más de 15 minutos después. Actualmente, la puntualidad se sitúa en un 95%. El coste del servicio se sitúa entre el del autobús y el del taxi. Así pues, se puede utilizar la tarjeta multiviaje de transporte neerlandesa (StrippenKaart), pero la tarifa es mayor: 1,40 € por persona y zona, que se queda el operador. En el caso de personas discapacitadas la tarifa es de 0,35 €, cuya diferencia paga la autoridad municipal. A parte, la empresa de taxi recibe entre 1,80 y 2,30 € por pasajero y zona de Novio-Express que, a su vez, recibe 1,91 € por pasajero y zona del gobierno. En general, Regiotaxi funciona a un nivel de subsidio del 55-60%. Como dato de interés, en septiembre de 2002 hay datos de que Regiotaxi realizó 92.000 desplazamientos cubriendo la demanda de 121.000 pasajeros. A parte, Novio-Express ha firmado acuerdos en paralelo con grandes empresas de la zona (como British American Tobacco) para transportar a sus empleados hasta el trabajo y de vuelta a casa. Esto permite a la empresa proporcionar una vía cómoda de desplazamiento a sus empleados y a Regiotaxi tener un flujo predecible de usuarios con vehículos a plena ocupación. En cuanto a los problemas que se ha enfrentado, al principio Novio-Express tuvo que lidiar con el aspecto técnico y administrativo del sistema y aprender a manejarlo. También fue difícil la operativa al comienzo, ya que resultaba muy difícil predecir cuántos vehículos eran necesarios, 57 cuantos pasajeros solicitarían el servicio y cuán lejos querrían desplazarse. Afortunadamente, el gobierno regional entendió que esto se trataba de una situación transitoria hasta que tanto usuarios como operadores se familiarizasen con el servicio, por lo que fue permisivo en cuanto a los resultados a corto plazo. Hubo también acritud al servicio por parte de los colectivos de conductores (en general los conductores de taxi cobran menos que los de autobús) y de las operadoras de autobús (hay miedo a la pérdida de cuota de mercado), pero con el tiempo se ha visto que el sistema funciona, que tales temores eran infundados y que Regiotaxi aporta un mayor raciocinio y coherencia al conjunto de la red. Tras este experimento, se han establecido servicios similares a Regiotaxi en otras ciudades neerlandesas como Achterhoek, Haaglanden, Ijsselstreek, Twente, Utrecht y Vechtdal. Rimouski Taxibus (Canadá) [7] Rimouski es una ciudad costera canadiense de la provincia de Quebec con 47.000 habitantes y una población concentrada en un único núcleo de población residencia (su ordenación urbanística a vuelo de pájaro consiste en viviendas unifamiliares aisladas). Este caso ha sido escogido por guardar muchas similitudes con al caso práctico que se desarrolla en el presente trabajo aplicado en el municipio de Sitges. Rimouski Taxibus nació cuando el gobierno municipal buscó una forma de transporte público que fuese funcional, pero que a la vez se ajustase a un presupuesto razonable. El resultado fue crear un servicio a demanda mediante taxis privados que operase en días laborables. Para su funcionamiento existen en la ciudad 350 paradas habilitadas entre las cuales los usuarios pueden solicitar desplazarse. Estas paradas están dispuestas de tal forma que la mayoría de habitantes viven a menos de 500 m de alguna de ellas (el servicio es casi puerta-a-puerta). Cuando el usuario que solicita el servicio vive en la periferia rural, se permite que el vehículo pare enfrente de su casa (son casos excepcionales y donde no tendría sentido marcar puntos fijos en áreas extensas fuera del núcleo de población, esta flexibilidad beneficia a todas las partes). Además, dadas las características de la ciudad, la mayoría de viajes se realizan en menos de 15 minutos, el cual es un buen tiempo. Y tampoco hay que realizar ningún intercambio de vehículo. Por tanto, es un servicio muy fácil de entender para el usuario: se desplaza entre cualquier par de puntos de entre los 350 disponibles en 15 minutos como máximo. Lógicamente, al tratarse de un servicio público las rutas con compartidas entre usuarios para maximizar la ocupación de los vehículos. 64 𝐸𝑝=|𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑝𝑜𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑𝑎 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑝𝑜𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜 |=| ∆𝑞𝑞 ⁄ ∆𝑝𝑝 ⁄ | (1) Cuando el resultado de (1) es nulo se habla de demanda perfectamente inelástica (no varía la demanda cuando lo hace el precio, el cual es un caso teórico), cuando vale entre 0 y 1 la demanda es relativamente inelástica (la demanda varía menos que lo que lo hace el precio), cuando es igual a 1 tiene elasticidad unitaria (demanda y precio varían a la par), cuando es entre 1 e infinito es relativamente elástica y si el resultado es infinito la demanda es perfectamente elástica (también es un caso teórico). Orientativamente, el tabaco tiene una elasticidad entre 0,3 y 0,6, la Coca-Cola de 3,8 y el transporte público (autobús) entre 0,1 y 0,2 [21]. 3.1.2 Modelización de la demanda de transporte Los conceptos analizados en el sub-apartado 3.1.1 son aplicables a cualquier bien y servicio, incluido el transporte. Pero si se pretende profundizar en el tratamiento de la demanda de transporte en particular hay que recurrir a modelos específicos que permitan estudiar la generación de viajes, su distribución, reparto modal y asignación a rutas. En cada una de estas 4 etapas se pueden aplicar diferentes modelos para obtener resultados. La idoneidad de cada modelo dependerá de las características de la región en la que se estudia el modo de transporte y de la información disponible. El paso previo consiste en zonificar la región de estudio y establecer su red de accesibilidad. Esto significa que el territorio se divide en zonas de transporte de forma que sus características socio-económicas y patrones de movilidad sean homogéneas. Se asume que esta zona de transporte se concentra en su centroide y se obtienen así diferentes nodos de demanda. Luego estos nodos se conectan con arcos cuyas características se asemejan lo máximo posible con las de las redes viarias existentes y/o futuras del territorio. De esta forma se consigue discretizar el continuo del territorio. La tarea imprescindible en todo el proceso es la recopilación de información, en tanto que mejores serán los resultados obtenidos cuanto más próxima a la realidad sea la discretización y los modelos aplicados. Seguidamente se presenta una recopilación de modelos para las etapas de generación de viajes, su distribución, reparto modal y asignación a rutas procedente de [1]. 65 Generación de viajes La generación de viajes consiste en calcular cuántos viajes se originarán en cada uno de los nodos ante determinados cambios. La aplicación habitual es predecir la demanda futura conforme aumenta la población, pero podrían también evaluarse frente a cambios otro tipo de parámetros socio-económicos. Existen diferentes metodologías para proceder: - Factores de crecimiento: conocidos los viajes Vi en una circunstancia, se pueden estimar los viajes V’i que harbía en otra circunstancia por medio de estimar como variaran los parámetros Xi que influyen en dichos viajes: 𝑉′𝑖=∏𝑋′𝑖 ∏𝑋𝑖·𝑉𝑖 (2) El método consiste en la aplicación de factores de conversión. Ergo la precisión del resultado dependerá de lo bien estimados que estén los parámetros y de lo adecuada que sea su relación con la cantidad de viajes. - Análisis por categorías: este método consiste en discernir dentro de cada nodo categorías C a partir de las cuales se puede conocer el número de viajes mediante un parámetro conversor Yip. La suma de todos los individuos Cp de la categoría por su parámetro conversor determina el número de viajes Vi: 𝑉𝑖=∑𝑌𝑖𝑝·𝐶𝑝 𝑛 𝑝=1 (3) Ejemplo sencillo de análisis por categorías: se quieren conocer los desplazamientos en fin de semana del conjunto de vecinos de una urbanización de 450 viviendas. Mediante una encuesta a 40 vecinos realizada en 2 horas por un agente que ha ido a la urbanización se obtiene la siguiente información: Tipo de vivienda (categoría C) Tamaño de la muestra Desplazamientos de fin de semana por cada tipo de casa (Yi) 1 residente 5 viviendas 3,76 desplazamientos/ viviendas 2 residentes 11 viviendas 6,94 desplazamientos/ viviendas 3 residentes 16 viviendas 9,27 desplazamientos/ viviendas 4 residentes o más 8 viviendas 13,17 desplazamientos/ viviendas Del censo se obtiene que, de las 450 viviendas, en C1=66 viviendas solamente vive una persona, en C2=129 viven dos, en C3=153 viven tres y en C4=102 viven 4 o más personas. Por tanto, se puede deducir que hay un total de 3,75·66+6,94·129+9,27·153+13,17·102 = 3905 desplazamientos durante el fin de semana. El análisis por categorías ofrece resultados muy plausibles y el modelo es bastante estable, pero requiere mucha información y es difícil analizar el grado de influencia de cada variable explicativa. 66 - Regresión lineal múltiple: mediante el procesamiento de datos se calibran una serie de parámetros θp que permiten calcular los viajes Vi en función de variables Xip que definen una función lineal del tipo: 𝑉𝑖=𝜃0+∑𝜃𝑝·𝑋𝑖𝑝 𝑛 𝑝=1 (4) Este modelo permite una mejor implementación en software y permite detectar la significación de las variables explicativas e incluso establecer relaciones entre ellas. Distribución espacial La distribución espacial busca determinar hacia qué nodos se dirigen los desplazamientos Vi con origen en un nodo determinado. Algunos de los métodos que existen son: - Interacción espacial: también conocidos como métodos gravitatorios por su similitud a la homónima ley de Newton, plantean que se pueden determinar la cantidad de desplazamientos tij desde un nodo i hacia un nodo j como el producto de la capacidad de generación de viajes Vi del nodo de origen por la capacidad de atracción de viajes Dj del nodo de destino y multiplicado por un factor de raciocinio Gij: 𝑡𝑖𝑗=𝑉𝑖·𝐷𝑗·𝐺𝑖𝑗 ∑𝐷𝑝·𝐺𝑖𝑝𝑝 (5) El factor Gij puede ser, por ejemplo, la inversa de la distancia entre nodos (a menor distancia entre dos nodos mayor serán los desplazamientos entre ellos), una potencia de esta, o cualquier otro parámetro que obstaculice o facilite la comunicación entre nodos. - Demanda origen-destino: siguen la idea anterior pero añadiendo calibración a los parámetros mediante formulaciones del tipo: 𝑡𝑖𝑗=𝑘·𝑉𝑖𝛼·𝐷𝑗𝛽·𝐺𝑖𝑗 𝛾 (6) Existe una bibliografía muy extensa a tal respecto y no se pretende en el presente trabajo reproducirla toda. - Elección u oportunidad: sigue los mismos principios que los métodos de reparto modal tratados en la página siguiente, solo que aquí se define una oportunidad del usuario al ir a un destino en lugar de un coste al utilizar un modo de transporte u otro. 67 Reparto modal Reparto modal significa estudiar de qué forma se reparten los viajes tij entre los diferentes modos de transporte m disponibles para ese recorrido entre nodos. Son muchos los factores que afectan al reparto modal: la disponibilidad de vehículo del viajero, su renta, estructura familiar, condicionantes que tenga el resto del día, el motivo del viaje, la hora del día, el tiempo de espera y de viaje, el coste del viaje, así como el coste y disponibilidad del aparcamiento si se desplazara en vehículo privado, el confort del modo y su regularidad y seguridad, etc. Los modelos de elección discreta plantean que un usuario optará por el modo que él considere como el más conveniente para sus necesidades. Se habla entonces de la utilidad percibida Uk del modo de transporte: 𝑈𝑘=𝑊𝑘+𝜉𝑘 (7) La utilidad percibida Uk del modo k es una variable aleatoria que puede entenderse como la suma de la utilidad real y medible Wk del modo de transporte más una tasa de error aleatorio ξk. El viajero elegirá el modo k si Uk = max(Ul) ∀l=(1,..,m). Entonces, la probabilidad pk de que escoja el modo k es: 𝑝𝑘=𝑃𝑟(𝑈𝑘>𝑈𝑙 ∀𝑘≠𝑙)=𝑃𝑟(𝜉𝑘−𝜉𝑙>𝑊𝑙− 𝑊𝑘 ∀𝑘≠𝑙) (8) Ergo todo se reduce a determinar la función de distribución del error. La disyuntiva aquí es utilizar funciones de distribución que tengan sentido, aunque lleven a modelos complejos, o recurrir a funciones que lleven a modelos más sencillos de aplicar a pesar de perder algo de proximidad a la realidad siempre y cuando los resultados sean igualmente coherentes [1]. El primer camino implica utilizar la función de distribución normal, pues es la más apropiada para reproducir la aleatoriedad de los errores humanos; sin embargo, el resultado es el modelo probit cuya matemática resulta farragosa de aplicar. El segundo camino fue el propuesto por Daniel McFadden (Premio Nobel de Economía, año 2000) y es el más extendido actualmente. Considerar que el error ξk se comporta según la distribución de Gumbel (muy similar a la distribución normal, pero con ecuaciones más fáciles de trabajar) lleva al modelo logit, el cual es muy sencillo de aplicar en la práctica: 𝑝𝑘=𝑒𝜃·𝑊𝑘 ∑𝑒𝜃·𝑊𝑙 𝑚 𝑙=1 (9) Donde θ es el parámetro de la distribución de Gumble a calibrar en cada caso. Una vez conocida la probabilidad pk de escoger el modo k, la cantidad de viajes entre nodos i y j utilizando ese modo es: 𝑡𝑖𝑗,𝑘=𝑝𝑘·𝑡𝑖𝑗 (10) 68 Por concluir, cabe mencionar que lo habitual no es trabajar con la variable utilidad, sino con la variable coste, que resulta sencilla de parametrizar. El coste subjetivo gk para el usuario al utilizar el modo de transporte k se puede calcular como la suma del precio de la tarifa tk más el coste del tiempo que emplea en el desplazamiento hk: 𝑔𝑘=𝑡𝑘+ 𝛽· ℎ𝑘 (11) Donde β es el valor subjetivo del tiempo, un factor que permite convertir el tiempo del usuario en percepción de dinero. Por tanto, el modelo logit de reparto modal quedaría formulado como sigue: 𝑝𝑘=𝑒−𝜃(𝑡𝑘+𝛽· ℎ𝑘) ∑𝑒−𝜃(𝑡𝑙+𝛽· ℎ𝑙) 𝑚 𝑙=1 (12) Asignación a rutas La asignación a rutas consiste en establecer cómo deben producirse los viajes tij,k entre los nodos i y j utilizando el modo k. Esto es, qué ruta deben seguir. Esta asignación consiste en repartir los viajes a rutas hasta que se llega a una solución de equilibrio. La aceptación de que se ha llegado a este equilibro puede realizarse en base a distintas premisas: - User equilibrium: ningún usuario puede mejorar unilateralmente su tiempo de viaje. - Stochastic user equilibrium: ningún usuario cree que pueda mejorarlo. - System optimum: el tiempo total de viaje del conjunto de usuarios es el mínimo. Además, también se puede tener en cuenta la capacidad real de las rutas (el tiempo de viaje depende del número de viajes) o no (cada ruta tiene asignado un tiempo de viaje independientemente del número de viajes). En base a todo esto existen diferentes modelos para determinar la configuración de equilibrio de la red: método todo o nada (AoN), método incremental, Dial, Burrell y stochastic user equilibrium. No se considera relevante para el presente trabajo analizarlos en detalle. 3.1.3 Abastecimiento de la demanda: estrategias Pull y Push Para concluir el análisis de la demanda llevado a cabo en el apartado 3.1, cabe hacer referencia a una diferenciación conceptual en cuanto a cómo puede abastecerse la demanda: la demanda puede satisfacerse una vez se conoce exactamente cuanta hay (Pull) o puede satisfacerse en base a previsiones de cuanta habrá (Push). 69 La primera estrategia recibe el nombre de Pull –tirarya que la solicitud de demanda sirve de iniciadora para el aprovisionamiento de oferta, es decir, la demanda “estira” a la oferta. La segunda estrategia recibe el nombre de Push –empujarya que la generación de oferta se realiza sin la certeza absoluta de que va a haber demanda acorde (solo hay previsiones de demanda), es decir, la oferta “presiona” a la demanda. Esto aplica tanto a bienes como a servicios y se puede realizar en cualquier etapa de la cadena de suministros. Por ejemplo, un bien no se produce hasta que el consumidor lo requiere (Pull) o un producto se envía al destino solo con la previsión de que los consumidores lo adquieran, pero sin tener certeza (Push). Estas estrategias tienen ventajas e inconvenientes, por lo que según el caso será más apropiada una u otra. La siguiente figura esquematiza de forma simplificada ambas estrategias: Estrategia Push Estrategia Pull Figura 21: esquema simplificado de las estrategias Pull y Push (fuente: elaboración propia) En el transporte público también aplica esta diferenciación. Así, existen servicios Push como el autobús o el metro que prestan servicio de forma continua con expectativas de que haya cierto nivel de demanda, pero esta no siempre se corresponde. Por ello, cuando hay exceso de demanda el servicio resulta insuficiente (más gente de la que cabe) y cuando hay déficit resulta excesivo (muchos asientos y espacios vacíos). También existen servicios Pull como el taxi y el Transporte a Demanda en donde la realización del recorrido solamente se efectúa cuando hay usuarios que lo solicitan, por lo que el resto del tiempo el servicio simplemente está parado. 3.2 Modelos conceptuales de los Servicios de Transporte Flexibles En el apartado 2.1 se introdujeron los Servicios de Transporte Flexibles, o Flexible Transport Services, FTS, como aquellos que admiten un cierto grado de personalización del servicio a las necesidades del usuario. Hay muchos tipos distintos, ya que cada aplicación tiene sus particularidades. Pero en la práctica la mayoría son variaciones de 4 esquemas básicos: - Route deviation - Point deviation - Destination-specific - Demand responsive 70 De los 4 tipos, el Transporte a Demanda supone el más avanzado de ellos [7] por ser el que aporta un mayor grado de flexibilidad y adaptación. No obstante, conviene analizarlos todos para comprender la gama de posibilidades que abarcan los FTS. 3.2.1 Route deviation transport El Route deviation es un modelo en que el vehículo opera a lo largo de una ruta principal con paradas fijas, pero se puede desviar de esta ruta una cierta distancia para que accedan o bajen usuarios que lo han solicitado con antelación. Su esquema es el siguiente: Figura 22: esquema de un servicio Route deviation (fuente: [7]) En la bibliografía también se le conoce con nombres como Request Stops, Semi-Flexible Routes, Semi-Fixed Routes, Flexible Route Segments y Semi-Fixed Corridor Service, entre otros [7]. Una variante de este esquema es especialmente útil en grandes áreas residenciales donde la población se ha extendido de forma dispersa por el territorio y la densidad de población es muy baja (típicamente grandes urbanizaciones de casas unifamiliares de Estados Unidos). En este caso, una red ortogonal –o con otra geometría que permita integrarse mejor en el territoriode autobuses con corredores flexibles (route deviation) permite ofrecer un servicio casi puerta-a- puerta y bastante rápido que únicamente le requeriría al usuario realizar un intercambio para llegar a su destino. El esquema de este modelo se presenta a continuación: Figura 23: esquema de una red ortogonal de corredores a demanda (fuente: elaboración propia) 71 3.2.2 Point deviation transport En este servicio el vehículo realiza su trayecto a lo largo de un corredor en el que hay ciertas paradas fijas establecidas, pero en el que no hay una ruta pre-definida. El servicio realizaría el trayecto según las peticiones de paradas adicionales de los usuarios. Esta tipología también se conoce como Area Shuttle Service, Flexible Area Service y Virtual Flexible Area Service [7]. Su esquema es como sigue: Figura 24: esquema de un servicio Point deviation (fuente: [7]) Su ámbito de aplicación no necesariamente debe ser un corredor, pudiendo prestar servicio en un área. En tal caso habría un punto de partida alrededor del cual se desplazaría, pudiendo visitarlo recurrentemente durante la jornada o siendo este simplemente una cochera donde ir a final del servicio. Asimismo, las paradas fijas pueden ser opcionales si en ese momento hubiese demanda, permitiendo de esta forma un enrutamiento más flexible: Figura 25: ejemplos del enrutamiento de un servicio Point deviation en un área con paradas fijas y opcionales (fuente: [7]) 3.2.3 Destination-specific transport El Destination-specific recoge usuarios en un único origen (centro comercial, hospital, aeropuerto, etc.) y les lleva a sus destinos particulares, o viceversa. Típicamente operan llegando o partiendo del destino a horas fijas, aunque no necesariamente siempre. Es el primer tipo de transporte flexible que se puede considerar a demanda propiamente, ya que las paradas y rutas se establecen a petición de los usuarios. También se le conoce como Demand-Responsive Connector, Destination Shuttle y Single Destination-Multiple Pickups Service [7]. Su esquema se muestra en la figura 26: 72 Figura 26: esquema de un servicio de point deviation (fuente: [7]) En el sub-apartado 2.4.3 del presente trabajo se ha analizado el modelo Destination-specific como uno de los 4 tipos básicos de Transporte a Demanda. 3.2.4 Demand responsive transport El Demand Responsive Transport, o Transporte a Demanda, es el modo más avanzado dentro de los Servicios de Transporte Flexible [7], ya que es el que aporta un mayor grado de personalización y adaptación a las necesidades de los usuarios. Y esta flexibilidad no hay que entenderla únicamente como versatilidad horaria y de ruta, sino que cualquier usuario pueda escoger el operador, la forma de pago, forma de solitud del servicio, etc. Para mantener la consistencia con los sub-apartados anteriores, se presenta en la figura 27 el esquema del enrutamiento del Transporte a Demanda: Figura 27: esquema de un servicio de Transporte a Demanda (fuente: [7]) Si se observan las leyendas de las figuras 22, 24, 26 y 27 se puede comprobar que conforme aumenta el grado de flexibilidad del servicio van desapareciendo elementos del modelo de transporte: primero la ruta principal, luego las paradas fijas y finalmente el destino específico; para quedar solamente un transporte con paradas bajo solicitud y un enrutamiento flexible. Asimismo, a medida que aumenta la flexibilidad del servicio y disminuyen sus elementos, aumenta su complejidad operativa, ya que se amplían los grados de libertad. Es decir, que así como aumentar los grados de libertad de un modelo estructural con elementos finitos, por ejemplo, aumenta la precisión de la solución a costa de incrementar el coste computacional; 73 aumentar la flexibilidad de un servicio de transporte mejora su calidad para con los usuarios a cambio de incrementar su complejidad operativa. Las implicaciones de esto se van a analizar en el subsiguiente apartado 3.4. A lo largo del benchmarking del Transporte a Demanda desarrollado en el capítulo 2 del presente trabajo se han descrito multitud de aspectos que permiten comprender la adaptabilidad del servicio y sus ventajas e inconvenientes. Valga la siguiente tabla para recoger todos estos aspectos y en qué términos operativos se presentan: Aspectos operativos del Transporte a Demanda Ruta Totalmente flexible Semi-flexible Fija Relación origen-destino Many-to-many One-to-many Many-to-one One-to-one Horario A demanda Con puntos de control Fijo Solicitud del servicio En tiempo real El mismo día Más de un día de antelación Medio de solicitud Internet (web o App) Teléfono En parada Tipo de paradas Puerta-a-puerta Paradas “eventuales” Puntos fijos Tipo de vehículo Turismo Monovolumen Furgoneta Minibús Autobús mediano Flota de vehículos Flota con vehículos distintos Flota con vehículos iguales Un vehículo Usuarios Público general Público restringido Colectivos específicos (servicio privado) Tarifa Gratuita Descuento Estándar Premium Forma de pago Smartcard / Smartphone Ticket integrado Ticket En vehículo Situación financiera Comercialmente viable Subvención aceptable Subvención justificadamente elevada Financieramente insostenible Objetivos de sostenibilidad Ambiental Social Económico Tabla 6: resumen de los aspectos operativos del Transporte a Demanda 80 3 vehículos hubiesen solamente 2, sería infactible haber abastecido la petición 3. Estas ideas resultan fundamentales cuando se diseña el servicio. Si es un modo estático, la petición se realizaría con al menos un día de antelación y el usuario 3 podría solicitar el servicio en unas franjas horarias diferentes (por ejemplo, salir más tarde de forma que el vehículo 2 le recogería nada más dejar al usuario 1, pero llegaría a su destino igualmente a la misma hora que lo solicitaba inicialmente), y si es un modo dinámico la infactibilidad del servicio solicitado es un riesgo para el usuario que se reduce con un incremento en el tamaño de la flota. La función objetivo a minimizar guarda relación con la del Travelling Salesman Problem, de acuerdo a [27] y [28]. En [30] se propone una función del tipo: min∑ ∑ ∑𝑐𝑖𝑗·𝑥𝑖𝑗 𝑘 𝑚 𝑘=1 𝑛 𝑗=0;𝑗≠𝑖 𝑛 𝑖=0 (23) Donde xijk es una variable que toma el valor de 1 si el vehículo k realiza un desplazamiento desde i hasta j en la solución y 0 en caso contrario, y cij es el coste para cualquier vehículo de viajar entre el punto i y el punto j. Nótese que el coste también podría modelizarse como cijk si hubiese diferentes tipologías de vehículo en la flota. En cambio, en [28] se propone que se minimice el tiempo total de viaje que emplean los usuarios dentro del vehículo, con lo cual el objetivo sería: min∑ ∑ ∑𝑡𝑖𝑗·𝑥𝑖𝑗 𝑘·𝑝𝑖𝑗 𝑘 𝑚 𝑘=1 𝑛 𝑗=0;𝑗≠𝑖 𝑛 𝑖=0 (24) Siendo tij el tiempo entre i y j, y pijk el número de usuarios que hay en el vehículo k cuando se desplaza entre i y j. Finalmente, en [31] se propone una función objetivo que se basa en una combinación ponderada de parámetros de coste, tiempo e insatisfacción de los usuarios medida como penalización al caminar hasta la parada, realizar intercambios y emplear tiempo extra de desplazamiento respecto al tiempo que se tardaría en un trayecto directo. La expresión de la función objetivo puede consultarse en [31]. Asimismo, también se necesita una extensa serie de condiciones que deben cumplirse. No se incluyen en el presente trabajo para no sobrecargar el texto de excesiva notación, siendo que todas ellas pueden consultarse en sus respectivas fuentes [28], [30], [31]. 81 Se desprende por el contexto que Dial-a-Ride es un problema complejo de optimización combinatoria que requiere métodos heurísticos para ser resuelto a un coste computacional razonable. En [29] se halla una recopilación muy completa de los tipos de DARP (single-vehicle vs. multi-vehicle y static vs. dynamic) que se han estudiado en las últimas décadas con diferentes funciones objetivo (minimizar el coste total, minimizar el número de vehículos, maximizar los usuarios que pueden ser atendidos, minimizar la longitud recorrida, minimizar la duración del recorrido y otros) y diferentes tipos de restricciones (capacidad del vehículo, máxima duración del recorrido, etc.). De entre las técnicas de resolución que existen, una frecuénteme utilizada es la del clustering: se pre-definen grupos de usuarios a ser servidos por el mismo vehículo atendiendo a la proximidad espacio-temporal de sus orígenes y destinos, y una vez los grupos están definidos se aplica a cada uno de ellos un algoritmo de single-vehicle DARP. Los modos más avanzados de DARP son los que contemplan su funcionamiento dinámico, esto es, los usuarios solicitan el servicio en el mismo día meramente con un pequeño margen de antelación. Las solicitudes de demanda se van sucediendo durante el día, pero sin tener información de lo que va a solicitarse en adelante. Cada vez que llega una nueva solicitud i ya hay una solución planificada para el escenario i-1 anterior que deja de ser válida, por lo que hay que re-optimizar el problema incluyendo la última solicitud. Esta re-optimización consistirá en un problema en el que habrá m usuarios en el mismo origen que el vehículo, queriendo ir a m destinos distintos y habiendo estado dentro del vehículo m tiempos distintos, y un usuario lejos del vehículo queriendo ir a otro destino. El reto aquí consiste en resolver el problema rápidamente y re-configurar el plan antes de que entre la siguiente solicitud i+1. Además, en el modo dinámico adquiere mucha importancia la comunicación entre el Travel Dispatch Center (ver apartado 2.6) y el conductor del vehículo a través de la unidad de a bordo, que le informará acerca de la nueva solicitud y le proporcionará las instrucciones sobre cómo proceder. Por lo descrito sobre DRAP, este es un modelo orientado al establecimiento de rutas y horarios bajo petición de los usuarios, por lo que es apropiado para utilizarse en Transporte a Demanda. Al poderse imponer todas las restricciones temporales acordadas por el operador del servicio es posible asegurar que las soluciones obtenidas estarán acorde al nivel de servicio garantizado. El riesgo reside en que la demanda sea excesiva para la cantidad de recursos disponibles (vehículos) y no se pueda alcanzar una solución factible, lo que colapsaría el algoritmo. Sin embargo, el dimensionamiento adecuado de la flota en base a predicciones realistas de demanda es el sustento estadístico de que ello no va a suceder y, incluso si sucediera, se entendería como los episodios de pico esporádico que experimenta periódicamente cualquier modo de transporte. 82 3.4.2 Modelos agregados de transporte No resulta baladí definir qué es un modelo agregado. Por modelo agregado se entiende a uno que compila múltiples modelos en uno solo más manejable, esto es, un modelo que por sí mismo resulta suficiente y completo para reproducir un sistema. Por ejemplo, un modelo agregado puede incluir al mismo tiempo un modelo de costes con uno de abastecimiento de demanda y con otro de tamaño de red. La clave de los modelos agregados se basa en la parametrización de sus diferentes componentes, ya que estos deben definirse justamente con el propósito de ser combinados entre ellos, de otra forma el modelo resultaría inoperativo. Además, los modelos agregados suelen estar formulados con matemática continua para poder hacer uso de las superiores herramientas de análisis matemático de sus funciones. Dada la versatilidad de los modelos agregados, estos se han utilizado recurrentemente en el campo del transporte, donde es habitual que confluyen aspectos económicos, sociales e ingenieriles en un mismo caso. La adecuidad de los modelos agregados frente a otros tipos de modelos se discute en el sub-apartado 3.4.3, y seguidamente se introducen dos modelos agregados que sirven de base para el desarrollo del modelo de Transporte a Demanda que se propone en el capítulo 4. Los dos modelos que se introducen son el del diseño óptimo de una red ortogonal híbrida de autobús propuesto en [1] y [32], y el de la estimación del tamaño óptimo de una flota de taxis propuesto en [33] y [34]. Nótese que dichas referencias tienen sus raíces en la Universitat Politècnica de Catalunya, con lo cual guarda coherencia que un trabajo originario de la mencionada universidad se plantee en la misma línea que la de sus predecesores. Asimismo, al ser el Transporte a Demanda un híbrido entre el taxi y el autobús, su modelización necesariamente tendrá que perseguir los mismos objetivos que la de aquellos. Modelo agregado para el diseño óptimo de una red ortogonal híbrida de autobús Comenzando por el primero, en [1] y [32] se propone un modelo agregado para obtener el diseño óptimo de una red ortogonal híbrida de autobús. Para ello, se define una función de costes a minimizar, entendiendo que el diseño óptimo es aquel que incurre en el mínimo coste posible cumpliendo con todas las restricciones del modelo. Esto implica encontrar la forma óptima de abastecer toda la demanda existente al menor coste posible. La función objetivo propuesta es la siguiente(6): min𝑍= 𝑍𝑢+𝑍𝑑=[𝑡𝐴+𝑡𝑊+𝑡𝐼𝑉+𝑡𝑇·𝑒𝑇]+[𝜋𝑀·𝑀+𝜋𝑉·𝑉+𝜋𝐿·𝐿] (25a) Sujeto a: (6) La notación con las que referirse a algunas de las variables se ha adaptado para que sea consistente con la notación de la ecuación (26) y con la del modelo agregado de Transporte a Demanda del capítulo 4 83 𝑠𝑥,𝑠𝑦≥0 (25b) 0≤𝛼𝑥,𝛼𝑦≤1 (25c) 𝐻≥𝐻𝑚𝑖𝑛 (25d) 𝑂𝑥,𝑂𝑦≤𝐶 (25e) 𝛼𝑥𝐷𝑥/𝑠𝑦+𝛼𝑦𝐷𝑦/𝑠𝑥≤𝑁 (25f) En el modelo, Z es el coste generalizado del servicio por usuario, expresado en unidades de tiempo, y se calcula como la suma del coste del usuario Zu y el coste del operador Zd. Por un lado, el coste del usuario Zu es la suma del tiempo de acceso tA, el tiempo de espera tW, el tiempo de viaje en el vehículo tIV y el tiempo empleado en el transbordo tT por la probabilidad de que lo realice eT. Es decir, la suma de los tiempos que emplea el usuario en su desplazamiento. Por otro lado, el coste del operador Zd es la suma del coste de la flota de vehículos M, del kilometraje V y del mantenimiento de la red L multiplicados por sus respectivos factores de coste 𝜋𝑀, 𝜋𝑉 y 𝜋𝐿. Estos factores permiten transformar el coste monetario total de la flota, el kilometraje y la red a coste en unidad de tiempo por cada usuario del servicio, de tal forma que puede sumarse y compararse con Zd. Las variables del modelo de autobús son el espaciado entre paradas sx y sy, la frecuencia de paso de vehículos H, y la relación entre el tramo no ortogonal y ortogonal de la red αx y αy. Lógicamente, en este tipo de modelos, el esfuerzo principal radica en formular de forma realista todos los parámetros del modelo (tA, tW, tIV, tT, eT, M, V y L) en base a las variables explicativas (sx, sy, H, αx y αy). Asimismo, los valores de estas variables están limitados, lo cual se impone en las restricciones de la minimización (25b), (25c) y (25d). Adicionalmente se establecen otras dos restricciones que son que la ocupación de los vehículos no exceda su capacidad (25e) y que el número de corredores tampoco exceda un máximo (25f). El tratamiento matemático de los parámetros mencionados puede consultarse en las referencias del modelo [1] y [32] y, en cualquier caso, sigue la misma línea del de los parámetros del modelo de Transporte a Demanda planteado en el capítulo 4. Modelo agregado para la estimación del tamaño óptimo de una flota de taxis El modelo agregado propuesto en [33] y [34] para la estimación del tamaño óptimo de una flota de taxis persigue la misma idea: definir una única función de costes para todos los usuarios y minimizarla satisfaciendo todas las restricciones. En este caso el problema aumenta de dimensión dado que los servicios de taxi se pueden operar de tres formas distintas: hailing, stand y dispatching. Y, al tener cada modo de operación trasfondos distintos, sus funciones objetivo son también diferentes. 84 Hailing se refiere a los servicios de taxi donde los vehículos están en constante movimiento por las calles y los usuarios solicitan el servicio “alzando la mano” mientras los taxistas circulan. Stand es cuando los taxis están parados en puntos específicos (estaciones, centros comerciales, hospitales, lugares en calles transitadas, etc.) y los usuarios se dirigen hacia ellos para solicitar el servicio. De forma sencilla, en hailing son los taxistas quienes van en búsqueda de usuarios (el ejemplo paradigmático es la ciudad de New York), mientras que en stand son los usuarios quienes van en busca de taxistas. Como el modo hailing implica un elevado consumo de combustible solo resulta rentable para los taxistas cuando la demanda de usuarios es elevada, mientras que con bajas demandas resulta más rentable esperar a los usuarios. Finalmente, en el modo dispaching los usuarios contactan con una centralita de taxis para solicitar el servicio en un lugar y hora determinada. En cada ciudad no suele darse un único modo, sino una combinación de ellos que puede representarse en un diagrama ternario como el de la figura 31: Figura 31: diagrama ternario de los modos de operación de taxi con ejemplos (fuente: [33]) Los costes en los que se incurre son los costes del usuario Zu, los costes para los taxistas Zd, los costes para la ciudad Zc y los costes de infraestructura G, todos ellos expresados en unidades de tiempo. Dependiendo del modo de operaciones algunos de estos costes intervienen o no, y sus ecuaciones son distintas. Pero de forma genérica la función objetivo es como sigue: min𝑍= 𝑍𝑢+𝑍𝑑+𝑍𝑐+𝐺 (26a) El coste de los usuarios 𝑍𝑢 es la suma de los tiempos de viaje tal y como se vio en (25) ponderado por unos factores de percepción del tiempo αA, αW y αIV más el coste monetario 𝑐€  del viaje medio traducido a tiempo: 85 𝑍𝑢=𝜆𝑢·𝐴·[𝛼𝐴𝑡𝐴+𝛼𝑊𝑡𝑊+𝛼𝐼𝑉𝑡𝐼𝑉+𝑐€  𝑉𝑜𝑇𝑢] (26b) El coste de los taxistas 𝑍𝑑 es la diferencia entre el coste de ofrecer el servicio y el ingreso que tiene. En este caso el coste debería ser negativo: 𝑍𝑑=𝜆𝑑·𝐴 𝑉𝑜𝑇𝑑·[−𝑛·𝑐€ +(𝑛·𝑑·𝐶𝑘𝑚+𝐶ℎ)] (26c) El coste para la ciudad 𝑍𝑐 es el coste en forma de contaminación 𝐶𝐸 más el coste compuesto por el incremento de tiempos de viaje de otros habitantes ∆𝑇𝑣 debido al aumento de la congestión y su consecuente incremento de consumo de combustible ∆𝐹𝑣 y contaminación: 𝑍𝑐=𝜆𝑑·𝐴·𝐶𝐸·𝐸 𝑉𝑜𝑇𝑑+𝜆𝑑·𝐴·[∆𝑇𝑣+∆𝐹𝑣+∆𝑇𝑣·𝐶𝐸·𝐸 𝑉𝑜𝑇𝑣] (26d) El coste de infraestructura G es nulo en el modo hailing, es igual al coste de construcción de las paradas y coste de oportunidad del espacio urbano en el modo stand, e igual al coste de las telecomunicaciones, y el personal y espacio en el modo dispatching. En la función objetivo (26), 𝜆𝑢 es la demanda de viajes, 𝜆𝑑 la oferta de taxis y A el área de servicio. El significado del resto de parámetros y los detalles de su tratamiento matemático pueden consultarse en [33] y [34]. Como se ha mencionado, al haber 3 modos de operación distintos, hay también 3 funciones objetivo distintas dependiendo del modo. Por ejemplo, el coste para la ciudad solamente es significativo en el modo hailing, por lo que en los modos stand y dispatching no aplican. Mismamente, el modo hailing no tiene coste de infraestructura, y en los modos stand y dispatching este se calcula de forma distinta. En la siguiente tabla se sintetiza qué costes intervienen en la función objetivo de cada modo: COSTE MODO Hailing Stand Dispatching Zu Aplica Aplica Aplica Zd Aplica Aplica Aplica Zc Aplica No aplica No aplica G No aplica Aplica (fácil de determinar a priori) Aplica (difícil de determinar a priori) Tabla 7: términos de las funciones objetivo según el modo de operación (fuente: elaboración propia) 86 El resultado de este modelo es el tamaño óptimo de la flota de taxis para un determinado nivel de demanda. Pero como la demanda de transporte público no es constante a lo largo del día (ver sub-apartado 2.4.2), el tamaño óptimo de la flota tampoco lo será. Por lo tanto, el resultado del modelo es el número óptimo en cada momento, tal y como se puede observar en la figura 32: Figura 32: demanda y flota óptima de vehículos para cada modo de operación resultante de aplicar el modelo (26) en la ciudad de Barcelona (fuente: [33]) Como no resulta factible agregar y retirar constantemente vehículos del servicio, la forma de proseguir a partir de aquí es decidir la oferta de transporte (tamaño de flota) real que habrá, entendiendo que habrá momentos con oferta por debajo del óptimo y momentos con oferta por encima del óptimo. Por lo tanto, en la práctica no siempre se estarán incurriendo en los costes mínimos. En cualquier caso, la oferta siempre tiene que ser suficiente para cubrir la demanda. Estos conceptos quedan gráficamente representados en la figura 33: Figura 33: esquema conceptual de cómo se conjuga la oferta mínima, la oferta óptima y la oferta real de transporte a lo largo del día (fuente: [33]) 87 3.4.3 Otros modelos avanzados de transporte Los primeros modelos completos de transporte utilizaron técnicas agregadas para reproducir las relaciones existentes entre las variables principales de los problemas. Sin embargo, estos modelos no permiten tener en cuenta las peculiaridades geográficas del territorio y la distribución real no uniforme de la demanda y la oferta, lo cual supone una carencia importante. Con modelos posteriores se comenzaron a introducir propiedades espaciales no uniformes y otras hipótesis como conocimiento de los usuarios del estado de la red, surgiendo así los conocidos como Equilibrium Models. La tercera generación de modelos se basa en la simulación y son los más apropiados para analizar la operativa de un sistema. En [33] hay una recopilación exhaustiva de la evolución de estos modelos a lo largo de las últimas décadas que culmina con la esquematización en la siguiente figura: Figura 34: evolución de los principales modelos de transporte (fuente: [33]) Tanto los modelos agregados como los modelos de simulación son útiles, a su respectiva escala. Los modelos agregados permiten analizar los fenómenos principales de un sistema utilizando pocas variables y obteniendo resultados claros. Los modelos de simulación son más detallados y analizan un sistema de una forma más exhaustiva, teniendo en cuenta no solamente las características espaciales (Equilibrium Models), sino también diferentes tipos de operación y otros tipos de factores exógenos y endógenos [33]. Es decir, los modelos agregados permiten estudiar como unas variables influyen en otras y las relaciones existentes, mientras que las simulaciones resultan esenciales para estudiar efectos acoplados donde los resultados de un sistema dependen de su interacción con otro (por ejemplo, la congestión de una carretera donde coexiste transporte público y transporte privado). 88 Para concluir, cabe hacer un breve apunte de la importancia de la información para elaborar modelos realistas. Ya que, a medida que un modelo es más detallado, la bondad de sus resultados incrementa, pero aumenta también la cantidad de datos que necesita, siendo estos cada vez más difíciles de conseguir y procesar. La parte positiva es que con el desarrollo de las ICT cada vez la recopilación de datos es una tarea más accesible, especialmente con la utilización de GPS y GIS. Sin embargo, la reticencia que muchos operadores privados de transporte público tienen para compartir la información que manejan sigue siendo una barrera pendiente de salvar para la elaboración de modelos completos que contemplen las casuísticas de todos los stakeholders de un sistema. 89 4. EN ARAS DE UN MODELO AGREGADO PARA ESTIMAR EL DIMENSIONAMIENTO ÓPTIMO DE UN SERVICIO DE TRANSPORTE A DEMANDA En el capítulo 2 del presente trabajo se ha realizado un benchmarking del Transporte a Demanda a modo de descripción teórica de los aspectos más relevantes con foco en el presente y también en el futuro. En el capítulo 3 se ha aportado una visión más analítica al plantear y discutir sobre modelos matemáticos actuales que reproducen el comportamiento del Transporte a Demanda. Esta primera mitad del trabajo ha permitido forjar la base sobre la que construir la segunda parte del trabajo, de carácter eminentemente práctico, tal y como se anticipó en la introducción del trabajo. Esta segunda mitad del trabajo se divide asimismo en otros dos capítulos: el presente, en el que se propone un modelo agregado que permita estimar el dimensionamiento óptimo de un servicio de Transporte a Demanda, y el capítulo 5 en el que se aplican los conceptos tratados a lo largo del trabajo en un caso práctico. Por tanto, tal y como pregona su título, en el presente capítulo se va a trabajar en un modelo agregado para estimar el dimensionamiento óptimo de un servicio de Transporte a Demanda. El trasfondo de la creación de dicho modelo es diverso. Por un lado, a lo largo del trabajo se han discutido múltiples cuestiones tanto conceptuales como matemáticas que han permitido forjar un pensamiento propio del autor sobre el Transporte a Demanda, lo cual conduce a la inquietud de enfrentar dicho pensamiento a la realidad de un modelo numérico. Por otro lado, la creación de este modelo aporta un sustento a futuros desarrollos realizados en el caso práctico del capítulo 5. Asimismo, este modelo aporta continuidad a una serie de modelos desarrollados en el seno de la Universitat Politècnica de Catalunya ([1], [32], [33] y [34]), tal y como se introducía en el sub-apartado 3.4.2, siendo coherente que un trabajo originario de la mencionada universidad se plantee en la misma línea que la de sus predecesores. También existe la intención de que este modelo suponga una humilde contribución a la ingeniería en general y al campo del transporte en particular, lo cual es en realidad uno de los objetivos que todo estudiante debería perseguir con su Trabajo de Fin de Máster. Como apunte final, se ha optado por un modelo de tipo agregado frente a otros tipos de modelos ya que este resulta suficiente para los propósitos mencionados en el párrafo anterior –tal como se ha discutido en el sub-apartado 3.4.3-, sin ser necesario recurrir a modelos de simulación donde además la cantidad de datos necesarios a recopilar sería considerablemente mayor. Sin más preámbulo, en los siguientes apartados se describen los fundamentos del modelo, se presenta su formulación y se analiza su respuesta. 96 Cabe comentar que el modelo está planteado para satisfacer una determinada cantidad demandada de desplazamientos origen-destino y no para abastecer a un número de usuarios. El matiz radica en que si dos (o más) usuarios solicitan el servicio conjuntamente y realizan el mismo trayecto origen-destino computarían como un único desplazamiento. También, para que el modelo sea consistente es necesario que la ecuación (28) que relaciona las dos variables objetivo sea biyectiva en el rango de estudio. De no ser así, por cada valor de 𝑀 podría existir más de un valor de 𝑋, o viceversa. Las restricciones de carácter operativo hacen referencia a un cierto nivel de servicio acordado por el operador. Estas podrían ser tiempos de respuesta o de viaje máximos, u ocupaciones máximas en función de la capacidad del vehículo o de estándares de servicio a los que se compromete el operador. 𝑡𝑟 ≤𝑇𝑟,𝑚𝑎𝑥 (36c) 𝑡𝐼𝑉 ≤𝑇𝐼𝑉,𝑚𝑎𝑥 (36d) 𝑋 ≤𝐶𝑚𝑎𝑥 (36e) De aplicar alguna de ellas, intervendrían en el modelo restringiendo el domino de valores que pueden adoptar las variables objetivo. 4.3 Respuesta del modelo Tras haber introducido la formulación del modelo, se presenta a continuación cómo es su respuesta ante un caso realista de servicio de Transporte a Demanda. A tal respecto, el interés no radica en analizar los valores numéricos per se, sino en su respuesta a nivel conceptual, es decir, como reproduce el comportamiento y relaciones entre los elementos del Transporte a Demanda y validar si tiene sentido físico o no. Posteriormente en el apartado 4.4 se incluye un breve análisis de sensibilidad centrado en aspectos más numérico. Para estudiar la respuesta del modelo es necesario ejecutar un cálculo y asignar valores a los parámetros que intervienen. Para ello se ha planteado un escenario hipotético muy próximo al del servicio a demanda Rimouski Taxibus de Canadá descrito en el sub-apartado 2.7.1 del presente trabajo. Los valores concretos de los distintos parámetros, así como el código programado en Matlab se pueden consultar en el aaprtado D.1 del Anejo D. La utilización de Matlab como soporte para el cálculo y optimización se debe a que ha sido una herramienta frecuentemente utilizada en diferentes asignaturas de la carrera ([1], [23], [35] y [36], entre otras), por lo que se tiene suficiente base y justificación para su praxis en ingeniería. 97 La expresión que se adopta para el cálculo de las distancias es la propuesta en el apartado C.2 del Anejo C, que es como sigue: 𝑑=𝐸𝑑(𝐴)=𝑟2·√𝐴 (37) ∆𝑑=𝐸𝑑(𝐴/𝑀)=𝑟2·√𝐴 𝑀 (38) Siendo: 𝐴 Superficie del área de servicio [km2] 𝑟 Parámetro de forma de la red [ø], detalladamente descrito en el Anejo C Ergo la expresión (28) que relaciona las dos variables objetivo del modelo (tamaño de la flota 𝑀 y ocupación media del vehículo 𝑋) queda como sigue: 𝑀= 𝜆·𝑑𝑢 𝑣𝑐·𝑋=𝜆 𝑣𝑐·𝑋·[𝑑+(𝑋−1)·∆𝑑]= 𝜆 𝑣𝑐·𝑋·[𝑟2·√𝐴+(𝑋−1)·𝑟2·√𝐴 𝑀] (39) Ahora se puede observar de forma explícita cómo 𝑀 depende de 𝑀. Por lo que bien se puede obtener analíticamente su expresión en función del resto de variables o recurrir a técnicas iterativas tal y como se propone en el apartado anterior. La convergencia de 𝑀 se muestra en la figura 35: Figura 35: convergencia del tamaño de flota Para la primera iteración se parte de un valor de 𝑀 calculado con ∆𝑑=0 y en sucesivas iteraciones el valor actualizado tarda muy poco en converger. 98 El modelo puede plantearse en términos directos, cuando se optimiza en función de la ocupación 𝑋 y se obtine luego el tamaño de flota 𝑀 mínimo asociado; o en términos indirectos, si se optimiza en función del tamaño de flota 𝑀 y tras él se determina la ocupación 𝑋 máxima. Lógicamente, ambas metodologías deben conducir al mismo resultado. La figura 36 recoge el resultado de aplicar la expresión (39): Figura 36: diagrama X-M (problema directo, izquierda) y M-X (problema inverso, derecha) Queda patente el sentido lógico de Transporte a Demanda: una misma cantidad de demanda puede servirse con muchos vehículos poco ocupados o con pocos vehículos muy ocupados. Que haya muchos vehículos aumenta los costes operativos y reduce los costes del usuario. En cambio, pocos vehículos tienen un coste de operación menor pero los usuarios van a tener que emplear más tiempo. Justamente, el equilibro entre ambos trade-offs se obtiene con el coste generalizado mínimo, que es lo que lo que determina el óptimo del tamaño de flota y ocupación. En el gráfico 35 (izquierda) se observa también que el tamaño de la flota tiende hacia un mínimo para el cual el número de vehículos necesario es prácticamente constante e independiente a la ocupación. Esto sucede solo para ocupaciones elevadas. Este valor del tamaño de la flota se puede entender como el tamaño mínimo de vehículos, por debajo del cual el servicio sería incapaz de abastecer la demanda. Anteriormente también se ha dicho que una restricción del modelo es que este solo es válido en el rango de valores para el cual la ecuación (39) que relaciona las variables objetivo es biyectiva. Esto es, que por cada valor de 𝑀 exista un único valor de 𝑋, y viceversa. En el gráfico 36 (derecha) se observa cómo se forma una asíntota vertical cerca del valor mínimo de la flota. Extendiendo el mismo gráfico para valores menores a este mínimo se obtiene lo siguiente: 99 Figura 37: rangos factible y no factible de valores del modelo Queda patente, por tanto, que para valores por debajo del mínimo el modelo no es válido, ya que pierde validez la premisa de que toda la demanda debe ser satisfecha. Prosiguiendo con la evaluación de la respuesta del modelo, se analiza seguidamente como son los costes calculados. Los costes del usuario son como sigue: Figura 38: costes del usuario evaluados frente a las variables objetivo Conforme hay más vehículos prestando el servicio se reduce el tiempo de respuesta y el tiempo de trayecto dentro del vehículo (In Vehicle Travel Time), por lo que los costes del usuario disminuyen. Sucede de modo inverso con la ocupación, pues cuantos más pasajeros de media comparten vehículo mayor es la respuesta y el trayecto. Esto se debe a que cada usuario va a resultar penalizado al perder tiempo mientras se recogen y dejan a los demás usuarios. El tiempo de solicitud no varía ya que se ha definido como un parámetro fijo. Factible No Factible Tamaño mínimo de flota 100 Relativo a los costes de operación, estos son como sigue: Figura 39: costes de operación evaluados frente a las variables objetivo Un aumento del tamaño de la flota implica mayor kilometraje y mayor oferta de vehículos por hora, lo cual incrementa los costes. En cuanto al aumento de la ocupación, cuanto mayor es menos vehículos se necesitan, por lo que los costes de operación disminuyen consecuentemente. En resumen, cuanto mayor es el tamaño de la flota menor es el coste del usuario y mayor el de operación, y viceversa. Y a mayor ocupación media del vehículo mayor es el coste de los usuarios y menor el de operación. Todo esto confluye de la siguiente forma: Figura 40: costes generalizados evaluados frente a las variables objetivo En los gráficos de la figura 40 se observa claramente los trade-offs existentes entre el tamaño de flota y la ocupación de los vehículos: un aumento del tamaño de flota reduce el coste del usuario, pero aumenta el coste de operación, y un aumento de la ocupación reduce el coste de operación a cambio de aumentar el coste del usuario. Sumando ambos costes se obtiene el coste generalizado. Y el mínimo coste generalizado determina el valor óptimo del tamaño de flota y grado de ocupación. 101 Concluyendo, queda comprobado que el modelo se comporta de forma coherente con la realidad y permite determinar los valores óptimos del tamaño de flota y grado de ocupación del servicio de Transporte a Demanda. Además, permite evaluar los costes en los que se incurre, tanto para el usuario como para el operador. El modelo plantea la dificultad de cómo determinar las distancias medias de los trayectos entre orígenes y destinos y los incrementos de distancia al recoger a nuevos usuarios. En el Anejo C se han propuesto una forma de encontrarlos para casos genéricos, pero no siempre se dan tales circunstancias. Por lo tanto, es recomendable recurrir a expresiones particulares adaptadas a la geografía y entramado de cada región de aplicación para aumentar la bondad de los resultados. También para determinar el coste de infraestructura (personal, espacio, telecomunicaciones, etc.) hay que recurrir a formulaciones específicas a cada caso de aplicación. Por último, cabe remarcar que el modelo queda limitado a aplicaciones en que la demanda de servicio esté uniformemente distribuida en el territorio o sea asimilable a tal distribución. Sin embargo, esta no es una carencia particular del modelo, sino una limitación general de cualquier modelo agregado que se plantee. 4.4 Análisis de sensibilidad del modelo Se aborda en este último apartado un breve análisis de sensibilidad del modelo con el objetivo de inmiscuirse en aspectos más numéricos del mismo. La finalidad es determinar de qué forma la respuesta del modelo puede verse alterada por cambios en alguno de sus parámetros y discernir si alguno tiene un papel predominante. De ser así, este parámetro podría condicionar la respuesta del modelo negativamente y los resultados podrían quedar invalidados. Un análisis exhaustivo del espectro requeriría utilizar técnicas avanzadas, como por ejemplo Single Value Decomposition (SVD) o Principal Component Analisis (PCA) [36], pero no es el objetivo del trabajo profundizar en tales áreas, sino simplemente realizar un escrutinio ágil de la influencia de los parámetros principales del modelo. Los dos parámetros que se consideran más relevantes en el modelo son la demanda horario de desplazamientos 𝜆 y el área de servicio 𝐴. Cabe esperar que el incremento de cualquiera de los dos parámetros conlleve un incremento del tamaño de flota y ocupación óptimos. En las siguientes tablas y figuras se recogen y representan los resultados obtenidos para diferentes niveles de demanda y tamaños del área de servicio: 102 𝜆 [pax/h] Mmin [veh] Mopt [veh] Hopt [ø] Zmin [h] 𝐴 [km2] Mmin [veh] Mopt [veh] Hopt [ø] Zmin [h] 20 1,21 1,38 0,72 0,6907 5 4,29 6,04 1,51 0,4360 50 2,33 2,96 1,29 0,6757 10 5,55 7,77 1,73 0,5304 100 3,86 5,29 1,51 0,6376 15 6,46 9,07 1,85 0,5980 150 5,21 7,19 1,73 0,6142 20 7,20 10,04 1,96 0,6535 200 6,46 9,07 1,85 0,5980 25 7,84 11,09 1,96 0,7012 250 7,65 10,78 1,96 0,5860 30 8,39 11,72 2,07 0,7432 300 8,78 12,70 1,96 0,5764 40 9,37 12,98 2,18 0,8164 400 10,94 16,00 2,07 0,5618 50 10,20 13,95 2,26 0,8795 500 12,96 19,03 2,18 0,5511 70 11,61 15,87 2,41 0,9858 Tabla 9: sensibilidad del modelo frente al Nivel de demanda (con A = 15 km2) Tabla 10: sensibilidad del modelo frente a la superficie de servicio (con 𝜆 = 200 pax/h) Figura 41: sensibilidad del modelo frente al nivel de demanda Figura 42: sensibilidad del modelo frente a la superficie de servicio Se puede comprobar en las tablas 9 y 10, y en las figuras 41 y 42 que un incremento de la demanda o del área de servicio implica un incremento del tamaño de flota y ocupación óptimos. 103 Así, cuando aumenta el área de servicio también aumenta el coste generalizado repercutido por usuario, entendiendo que realiza trayectos más largos (el área es mayor) y la flota y el kilometraje también aumenta. En cambio, el aumento de la demanda viene acompañado de una disminución del coste generalizado, lo cual se explica por el efecto conjunto de tener más vehículos y usuarios más próximos disponibles a compartir ruta, tal y como se relató en el subapartado 2.7.1 para el caso del servicio Kutsuplus de Finlandia. También queda comprobado que tiene más influencia el nivel de demanda que el tamaño del área de servicio, lo cual es coherente en un transporte enfocado justamente a densidades bajas de demanda. Es decir, que alteraciones en la demanda –ya baja de por síperjudican más al dimensionamiento óptimo del servicio que aumentos o reducciones del área servida o las distancias requeridas por los usuarios. Si las condiciones de demanda cambian a largo plazo o la demanda es muy inestable el servicio proyectado puede ser incluso llegar a ser insuficiente o excesivo. A tal respecto hay que recordar que el Transporte a Demanda es un híbrido entre el autobús y el taxi que cierra el llamado mobility gap entre ellos. Por lo tanto, si el dimensionamiento de un servicio de Transporte a Demanda llevara a muchos vehículos con ocupaciones elevadas habría que considerar la opción del autobús, de la misma forma que habría que considerar el taxi si se llegara a bajas ocupaciones y pocos vehículos. La conclusión del análisis es que la tendencia de las variaciones es coherente con el sentido físico del problema y los órdenes de magnitud. Asimismo, tienen una sensibilidad moderada frente a los parámetros estudiados, lo cual convierte al modelo propuesto en un modelo robusto para el propósito del estudio. 104 5. CASO APLICADO: PROPUESTA DE IMPLANTACIÓN DE TRANSPORTE A DEMANDA EN EL MUNICIPIO DE SITGES Se encara en el capítulo que comienza el último de los propósitos del trabajo, que no es otro que el de mostrar mediante un caso práctico como se conjugan todos los aspectos tratados a lo largo del trabajo. Su finalidad es la de concluir el Trabajo de Fin de Máster recurriendo al “método del caso” –tal y como se plantea en algunas unidades docentes de la Escuela de Caminos [2] y de otras universidades y escuelas a nivel internacionalcomo método para aprender o mejorar un campo del conocimiento. A continuación, se va justificar la elección del caso, mencionando diferentes alternativas y discutiendo las razones que llevan a que sea Sitges el caso escogido. Seguidamente se va a analizar la situación de Sitges y de su oferta de transporte público y se va a realizar un diagnóstico de la misma. Esto conducirá a plantear propuestas de mejora y propuestas de seguimiento y mejora futura. 5.1 Necesidad de un caso práctico y justificación de la elección Como se ha introducido, la necesidad de incluir un caso práctico en el presente trabajo radica en las bondades del “método del caso” trabajado en variedad de universidades y escuelas internacionales. El propósito concreto para el estudio realizado es que un caso facilita la comprensión de las interrelaciones de los conceptos tratados y su conjugación frente a escenarios reales. Resulta, pues, un método apropiado para concluir el Trabajo de Fin de Máster. En cuanto a la elección del caso a tratar, se ha optado por un caso que cumpla dos características: por un lado, que sea un caso local en un lugar conocido y con cierta proximidad a la ciudad de Barcelona, para fomentar el interés del lector, y, por otro lado, que sea un caso donde resulte factible implantar un servicio de Transporte a Demanda, ya que sino carece de sentido plantearlo. Es decir, un estudio que concluya que un servicio de autobús es la mejor alternativa sería correcto en términos formales, pero no permitiría hacer uso de todo el despliegue conceptual sobre el Transporte a Demanda realizado en capítulos previos. Se han identificado diferentes casos que cumplen los requisitos mencionados(7). Uno de ellos sería el de los barrios de La Floresta y Les Planes, de Barcelona y Sant Cugat, donde dada la dispersión de la población es conveniente plantear un servicio a demanda. Otros casos serían los de muchos pueblos costeros de Cataluña donde ha proliferado la población dispersa en amplias (7) Se remite un especial agreadecimiento al tutor del presente trabajo, el profesor Carles Labraña, por su ayuda y experiencia para identificar los casos 105 urbanizaciones, como pudiere ser Sitges, Calafell, Cunit, Pineda de Mar, Maresme, etc. Por último, cualquiera de los casos mencionados en el sub-apartado 2.7.1 como el Berguedà, Batet- Riudaura-Oix en Olot o Solsona cumplirían el propósito también. De entre todo ellos se escoge Sitges. Como se detallará en los sucesivos apartados, Sitges dispone de líneas de autobús que no aprovechan todo lo que podrían el entramado urbano de la ciudad. Sus vehículos operan considerablemente por debajo de su capacidad y las líneas de autobús comienzan a tener flexibilidad mediante nodos de Route-Deviation (sub-apartado 3.2.1), el cual supone la forma más primeriza de un Servicio de Transporte Flexible. Esto es indicativo de que la ciudad necesita mayor flexibilidad en la prestación de transporte público. Además, tiene una flota de taxis con muchos y variados tipos de vehículos. También su población presenta rasgos socioculturales a tener en cuenta. Todos estos aspectos brevemente introducidos hacen que el caso de Sitges sea un caso rico en contenido, por lo que es este el caso escogido para desarrollar en sucesivos apartados. Cabe matizar un último aspecto. El “método del caso” se basa en el estudio de casos ya concluidos, tal y como se ha realizado en el apartado 3.2.1 del trabajo, sobre los cuales es posible extraer conclusiones. En cambio, el caso de Sitges es nuevo, sin que exista actualmente un servicio de Transporte a Demanda, por lo que el caso avanza en la línea de analizar y diagnosticar la situación actual con tal de realizar las pertinentes propuestas de mejora. 5.2 Análisis del caso El apartado sobre análisis del caso y los siguientes apartados incluyen múltiples figuras con contenido gráfico sobre la geografía del municipio de Sitges y alrededores. Dichas figuras se han obtenido y procesado mediante la aplicación Google Earth, entendiendo que se trata de un Web Map Service, el cual es un tipo de tecnología GIS [37] dotada del rigor y fundamento suficiente como para ser utilizado como referencia para un trabajo de la entidad del presente. Asimismo, para la realización de los mencionados apartados ha sido necesaria una doble labor de trabajo de estudio y visitas de campo con tal de recabar y procesar toda la información y experiencia necesaria para la consecución de la tarea propuesta. 112 Figura 48: recorrido de las 3 líneas de autobús urbano de Sitges (fuente: elaboración propia) Las tres parten del centro (plaza Eduard Maristany) y realizan los recorridos del mapa. La línea L1 visita Poble Sec, el polígono Les Pruelles y Vallpineda y vuelve al centro. La línea L2 discurre a lo largo de Terramar y pasa también por Can Pei. Y la línea L3, que de acuerdo al PMU de Sitges es la que cubre a un mayor número de habitantes, visita el puerto y las urbanizaciones de Llevantina y Quint de Mar y regresa al centro. Con ellas, según el PMU de Sitges, la cobertura es tal que se presta servicio al 73% de la población de Sitges. Los detalles concretos de cada recorrido se analizan en el siguiente apartado de diagnóstico. Para cubrir las 3 líneas, la flota de autobuses de Sitges cuenta con 3 vehículos de tamaño medio: 2 de 17 plazas (asientos) y 1 de 20 plazas. La figura 50 más adelante es una fotografía de ellos. La frecuencia de paso de los autobuses es de 30 minutos y su funcionamiento es como sigue. La plaza Eduard Maristany cumple la función de cabecera para las 3 líneas. En esta plaza es donde comienzan y acaban todas las expediciones de los autobuses. Las expediciones de las 3 líneas comienzan a las XX:15 y a las XX:45, esto es, a y cuarto y a y tres cuartos de cada hora durante el período de funcionamiento del servicio. Por tanto, las expediciones de las 3 líneas comienzan en el mismo momento salvo que haya retrasos. Como los trayectos están pensados para durar menos de 30 minutos los vehículos llegan a tiempo para que los usuarios puedan realizar un intercambio de precisarlo. Además, las líneas L1 y L2 tienen la peculiaridad de que incorporan un ápice de flexibilidad en sus recorridos: en cada línea hay una parada que es a demanda, esto es, que el autobús solo se desvía para realizarla si algún usuario lo ha solicitado mediante un botón que hay en la parada 113 de autobús. Por tanto, estás líneas siguen un esquema de route deviation (ver sub-apartado 3.2.1) en que el vehículo tiene una ruta fija, pero se puede desviar si hay una solicitud. Las desviaciones que realizan estas dos líneas está representado mediante rayas rojas discontinuas en la anterior figura 48. También en la guía del Anejo E se pueden observar sus características. Esta aplicación supone una forma primeriza de Servicio de Transporte Flexible, pero permite reducir kilometraje de la flota evitando paradas que no son siempre necesarias. Por otro lado, existe el riesgo de que se produzcan retrasos en las expediciones en las que ha habido una solicitud de desviación. Tras estas explicaciones, se recogen en la siguiente tabla las características de cada línea: LINEA Frecuencia de paso Longitud del recorrido Longitud de la desviación Duración media del recorrido Duración de la desviación L1 30’ 7,6 km +1,4 km 24,0 min 4,2 min L2 30’ 7,1 km +2,7 km 24,3 min 8,6 min L3 30’ 8,3 km - 26,5 min - Tabla 12: características de las 3 líneas de autobús urbano de Sitges La línea L3 tiene asignado el mismo vehículo para todas las expediciones, pero las líneas L1 y L2 comparten los vehículos. Estas dos líneas se alternan como sigue: el vehículo “A” comienza realizando una expedición de L1 mientras el vehículo “B” realiza su expedición de L2. Cuando completan la ruta y vuelven a comenzar, el vehículo “A” ahora pasa a realizar una expedición de L2 y el vehículo “B” una de L1, de tal forma que cada vehículo realiza sucesivamente L1- L2-L1-L2-etc, pero los usuarios simplemente aprecian como una expedición de L1 y otra de L2 comienzan cuando deben. La gran ventaja de esto es que cumple una función amortiguadora de posibles retrasos, haciendo que estos se repartan entre las dos líneas y puedan absorberse antes. Si las líneas funcionaran independientemente tardarían mucho en recuperar por sí mismas el tiempo de retraso. Las siguientes dos tablas ejemplifican como se produce esta alternancia: VEHÍCULO EXPEDICIÓN … 10:15 10:45 11:15 11:45 12:15 12:45 … A L1 L2 L1 L2 L1 L2 L1 L2 B L2 L1 L2 L1 L2 L1 L2 L1 Tabla 13: ejemplo de expediciones realizadas por cada vehículo LÍNEA EXPEDICIÓN … 10:15 10:45 11:15 11:45 12:15 12:45 … L1 A B A B A B A B L2 B A B A B A B A Tabla 14: ejemplo de vehículos que realizan cada expedición 114 Cambiando de modo, el servicio de taxis de Sitges es numeroso y la flota dispone de distintos tipos de vehículo para cubrir las necesidades de todos los usuarios. Sitges dispone de tres paradas de taxi, una de las cuales está en la plaza Eduard Maristany junto a las paradas de autobús. El servicio se organiza mediante la Asociación Empresarial del Taxi de Sitges [41], que constituye una entidad cooperativa que aglutina a los taxistas que prestan servicio en la localidad. Como rasgo diferenciador frente a competidores, sus vehículos son blancos y llevan gravado el escudo de Sitges, así como su particular distintivo “TAXI SITGES 93 849 13 29”. Tras las visitas de campo se constató que la flota está compuesta aproximadamente por 25 vehículos con las siguientes características: Tipo de vehículo Cantidad Capacidad Turismo 7 4 usuarios Monovolumen 5 6 usuarios Furgoneta 2 5 usuarios + silla de ruedas 6 6 1 7 4 8 Tabla 15: características observadas de la flota de taxis de Sitges Por concluir el apartado, se muestran seguidamente 3 fotografías realizadas durante las visitas. La primera es de la plaza Eduard Maristany donde confluyen la estación de ferrocarril, la parada de autobús interurbano, la parada de autobús urbano y la centralita de taxi. La segunda es una imagen de la flota de autobuses urbanos estacionados en dicha plaza esperando a comenzar sus expediciones. Y la tercera es una imagen que muestra 4 tipos distintos de taxi que hay en Sitges, también estacionados en la parada de taxi de la plaza Eduard Maristany. Figura 49: paradas de transporte público en la plaza Eduard Maristany de Sitges (fuente propia) 115 Figura 50: flota de autobuses urbanos de Sitges (fuente propia) Figura 51: 4 tipos de vehículo de la flota de taxi Sitges (fuente propia) 5.3 Diagnóstico de la situación En el presente apartado se va a diagnosticar el estado y operativa del transporte público analizado en el apartado anterior. Esto permitirá conocer cuáles son los puntos fuertes a explotar y las carencias a remediar cuando se trate en el apartado 5.4 las propuestas de mejora e implementación. Nuevamente, el apartado se focaliza en el autobús urbano y en el taxi, entendiendo que tanto el ferrocarril y el autobús interurbano cumplen satisfactoriamente sus funciones. 116 Relativo al taxi, su flota es numerosa y variada. Entre los 25 vehículos identificados en las visitas de campo hay turismos, monovolúmenes y furgonetas. También 2 de las furgonetas están adaptadas para transportar a pasajeros con silla de ruedas, lo cual es un aspecto muy favorable de esta flota, ya que permite la integración y movilidad de las personas con esta discapacidad. En las visitas se identificó una buena rotación de la flota fruto del goteo permanente de demanda. No obstante, también hubo períodos en los que más de 10 vehículos estuvieron simultáneamente desocupados en la misma parada de taxis esperando pasajeros, por lo que la flota no se aprovecha por completo. Aun así, en tanto que este servicio responde a un interés privado que persigue una rentabilidad del modelo de negocio, se entiende que dicha flota está correctamente dimensionada para que haya equilibrio en el sistema y les resulte rentable prestar el servicio. De no ser así, cabría esperar que más de un taxista cambiara de ocupación con tal de no incurrir en pérdidas llegando así el sistema a un nuevo equilibrio. Relativo al autobús urbano, conviene analizar con más detalle cada una de las 3 líneas con tal de realizar un buen diagnóstico de las mismas. Comenzando con la Línea L1, ésta tiene su origen y final en la plaza Eduard Maristany y realiza el siguiente recorrido en sentido antihorario: Figura 52: recorrido de la línea L1 de autobús de Sitges (fuente: elaboración propia) Tras salir de la cabecera (plaza Eduard Maristany) se dirige hacia el barrio de Poble Sec (franja izquierda de la zona 3), donde ya se ha descrito que hay muchos servicios y equipamientos de Sitges. Tras eso, enfila rumbo hacia el polígono Les Pruelles (10) para volver después a Poble 117 Sec y enfilar hacia la urbanización de Vallpineda (9). En su regreso tiene la opción de realizar la desviación a demanda que le conduciría hacia el centro de Les Planes (4), donde hay un campo de rugby. De no tener solicitud de demanda, seguiría recto y regresaría a la cabecera. Sobre esta ruta se pueden realizar varias observaciones. En primer lugar, el recorrido se realiza por un entramado urbano con calles anchas (3) y por zonas industriales (10) y residenciales (9) con calles también amplias, por lo que el trayecto resulta favorable para el autobús. Solamente en Vallpineda (9) puede tener algo más de dificultad como consecuencia de las pendientes de la urbanización. En segundo lugar, el desvío a demanda que realiza supone un incremento de longitud del recorrido de un 18,4% (ver tabla 12), pero hay poco riesgo de retraso si realiza el desvío, ya que hay holgura temporal suficiente en cabecera. Por último, se puede observar en el mapa de la figura 52 que la línea visita la zona 3 (Els Molins-Poble Sec), pero sin apenas penetración en la región este. Asimismo, la línea llega hasta la urbanización de Vallpineda (9), pero no transcurre ni por la parte oeste de la urbanización ni por la parte que se encuentra en el municipio de Sant Pere de Ribes. Dada esta escasa penetración de la red en la urbanización, apenas para la mitad de los vecinos resulta factible acceder al autobús. La línea L2 parte de la misma cabecera (plaza Eduard Maristany) y discurre por Terramar (5), visitando Can Pei (7) y con la opción de desviarse bajo demanda para llegar hasta Miralpeix (6): Figura 53: recorrido de la línea L2 de autobús de Sitges (fuente: elaboración propia) También varios comentarios pueden hacerse sobre esta ruta. Primeramente, transcurre a lo largo de un ensanche residencial con viviendas unifamiliares y hoteles donde las calles son amplias. En el tramo perpendicular a la línea de costa discurre por una calle con aceras estrechas, vehículos estacionados y dirección única, donde el autobús se ve forzado a reducir la velocidad. 118 En segundo lugar, el desvío a demanda supone un incremento de distancia de la ruta de un 38%, lo cual es cuantioso. Las calles que recorre para el desvío son amplias, son propiedades adyacentes sin vehículos estacionados, por lo que el vehículo puede aumentar su velocidad. Aun así, hay un elevado riesgo de que realizando el desvío el vehículo sea incapaz de llegar a la cabecera a tiempo para la siguiente expedición, por lo que el retraso se acumula en las expediciones sucesivas. Por último, la penetración de la red tanto en Terramar (5) como en Can Pei (7) es adecuada, pero apenas entra en Miralpeix (6) (solo llega hasta la entrada, donde hay un hotel de 5 estrellas) y no se comunica con la urbanización Rocamar (8). Esta urbanización pertenece a Sant Pere de Ribes, pero limita directamente con Sitges y está adyacente a Can Pei. La tercera línea es la L3, que parte desde cabecera, recorre Aigüadolç-Sant Sebastià (2) y se dirige hacia las urbanizaciones Llevantina (12) y Quint de Mar (11). En su regreso hacia el centro cruza la parte este de Els Molins-Poble Sec (3). Figura 54: recorrido de la línea L3 de autobús de Sitges (fuente: elaboración propia) El entramado urbano en este recorrido presenta características más desfavorables para el autobús: en la zona 2 parte de las calles tienen pendiente, son de sentido único y estrechas, con vehículos estacionados en un margen. En las urbanizaciones (11 y 12) las calles son más anchas, pero sigue habiendo pendientes considerables. Además, el recorrido lo realiza en sentido antihorario, lo cual implica que, dependiendo de su origen-destino, el usuario deba permanecer en el vehículo mientras se dirige a las urbanizaciones, aunque ninguna de ellas sea su origen y/o 119 destino. En cuanto a la penetración de la red, esta es adecuada en la Llevantina (12), pero insuficiente en Quint de Mar (11) e inexistente en Montgavina (13). Por último, esta línea es la que tiene menos holgura de tiempo y la realiza siempre el mismo vehículo, por lo que es la más susceptible a sufrir retrasos. Tras este análisis detallado de las 3 líneas es factible extraer conclusiones y un diagnóstico. Con el objetivo de sintetizar la información presentada en mapas anteriores y facilitar la comprensión del conjunto de la red se adjunta la siguiente figura, que sirve a su vez de soporte para los subsiguientes desarrollos: Figura 54: zonas y recorrido de la 3 líneas de autobús de Sitges (fuente: elaboración propia) Los puntos fuertes de la red es que está operada por una empresa con buena capacidad técnica y conductores instruidos. Más allá de conocer el nombre del operador [40], esto queda patente en el hecho que existen dos desviaciones a demanda en las líneas L1 y L2 (se requieren botones a pie de calle, unidades a bordo, información en tiempo real, etc.) y en que se ha implementado exitosamente el sistema de alternancia de autobuses en estas líneas para reducir el impacto de los potenciales retrasos fruto de servir las desviaciones. Esto supone un escenario favorable si se necesitara avanzar en la línea de aumentar la flexibilidad de las rutas y su despliegue técnico. Cabe comentar que esta alternancia de autobuses tiene otra ventaja. Un usuario que quiere desplazarse entre una parada de la línea L1 y otra de la línea L2 no debe realizar intercambio, ya que el vehículo en el que se encuentra, después de pivotar en la cabecera, realizará la ruta diferente a la que hacía cuando subió el usuario. De esta forma, incluso puede entenderse que las líneas L1 y L2 operan en cierta forma como una sola línea con dos vehículos. 120 Como puntos débiles, se han detectado las siguientes problemáticas: - Hay 2 urbanizaciones sin acceso a la red de autobús: Montgavina (13) y Rocamar (8). - Hay 3 urbanizaciones con insuficiente penetración de la red de autobús: Quint de Mar (11), Vallpineda (9) y Miralpeix (6). - Las líneas de autobús circulan en un único sentido, lo cual implica que hay usuarios que recorren más distancia de la que deberían. A tal respecto, existe una anécdota fruto de una de las visitas de campo: siendo pasajero de la L3 para tomar mediciones, suben en una parada del puerto (zona 2, figura 54) tres usuarias de avanzada edad (presumiblemente jubiladas) que permanecen en el vehículo mientras este recorre Llevantina (12) y Quint de Mar (11) para finalmente bajar del vehículo en la cabecera de la plaza Eduard Maristany. Es decir, que tuvieron que recorrer dos urbanizaciones invirtiendo con ellos 20 minutos para poderse desplazar desde el puerto hasta el centro. - La línea L3 es la que cubre la zona con más habitantes, según el PMU de Sitges, y la L2 es la que cubre una mayor superficie urbana. Sin embargo, ninguna de estas líneas conecta con el segundo mayor foco de atracción de demanda (el barrio de Poble Sec). - La línea que une los dos principales focos atractores de demanda (el centro y Poble Sec) es la L1 y realiza dos largos recorridos por un polígono y una urbanización. - La línea L3 (la que cubre la zona con más habitantes) también realiza dos largos recorridos por dos urbanizaciones. Esta línea es además la más sensible a los retrasos y tiene difícil recuperarlos ya que es servida por un único vehículo. - El desvío a demanda de Miralpeix (6) conlleva un elevado riesgo de causar retrasos a la red, siendo cuestionable la función social de prestar servicio de autobús en una urbanización de alto standing y con hoteles de lujo. - La ocupación de los vehículos es reducida. - No se aprovecha la forma de corredor natural que tiene el entramado de Sitges. Estos dos últimos aspectos, la baja ocupación de los vehículos y el no aprovechamiento de la forma de corredor que tiene Sitges parecen aspectos baladíes, pero son fundamentales. Por ello se tratan separadamente. Atendiendo exclusivamente a la información oficial proporcionada por el PMU de Sitges, solamente el 2% de los 86.238 desplazamientos diarios se realiza mediante autobús (ver subapartado 5.2.2), lo cual implica que solamente 1725 desplazamientos diarios se realizan mediante autobús urbano. Suponiendo las horas que dura el servicio, esto equivale a una demanda de 144 desplazamientos por hora, es decir, que en cada expedición un autobús presta servicio a 0,5·144/3 = 24 usuarios. Como no tienen todos el mismo origen-destino, se puede 121 asumir que en media solo 12 realizan el trayecto simultáneamente. Lo cual implica que solo algo más de la mitad de las plazas (asientos) están ocupadas y que el vehículo circula a una cuarta parte de su capacidad. Los resultados presentados por Sitges frente al Pla Director de l’Àrea Metropolitana cifra en 12,67 la ocupación media de los autobuses urbanos [39]. Y estos resultados coinciden con lo observado durante las visitas de campo. Por otro lado, está el tema de que Sitges no aprovecha la forma de corredor natural que tiene su entramado urbanístico. Esto es, que Sitges es eminentemente una extensión urbana de 3,8 km de largo y entre 450 y 350 m de ancho, pero en lugar de extender una red de autobús a lo largo de este corredor, tiene 3 líneas que pivotan sobre el centro y se ramifican por las urbanizaciones. Asimismo, otro rasgo principal de la geografía urbana de Sitges es la línea de ferrocarril que discurre por el medio partiendo la ciudad en dos y siendo pocos los puentes y pasos subterráneos que comunican ambas mitades. Este rasgo también dificulta a priori la prestación de transporte público y el diseño de rutas. Por concluir con el diagnóstico, se ponen de manifiesto dos últimos aspectos de tipo sociocultural de Sitges. Por un lado, en las visitas de campo se ha observado un elevado grado de sociabilidad entre la población de Sitges. En concreto, es habitual que los usuarios –incluso desconocidosdel transporte público entablen conversación tanto mientras esperan al vehículo como cuando ya están dentro de él, lo cual supone una ruptura de la barrea cultural descrita en 2.5.4 en cuanto a compartir espacios reducidos con otros usuarios. Y, por otro lado, el hecho de que los taxistas funcionen bajo régimen de asociación muestra un grado de apertura de mente, persecución de objetivos comunes frente al intento de lucro individual y ánimo de cooperación, lo cual implica oportunidades que se discuten en el siguiente apartado. 5.4 Propuestas de mejora e implantación Tras el exhaustivo estudio que ha ocupado las anteriores páginas queda patente que en Sitges existe una red de autobuses públicos que presentan ineficiencias: en lugar de aprovechar la forma de corredor de la ciudad, la red consiste en 3 líneas que centran sus esfuerzos en llegar hasta las urbanizaciones periféricas. Con ello se perjudican a la población urbana, ya que las frecuencias de paso son reducidas, las líneas son de un solo sentido y los usuarios tienen que realizar trayectos redundantes para alcanzar sus destinos. Esto supone un sobrecoste tanto para ellos como para el ayuntamiento que subvenciona el servicio. Es de elogiar que el ayuntamiento municipal trate de hacer llegar la red hasta estos lugares para aumentar la integración de los ciudadanos y evitar su aislamiento (especialmente en lugares vacacionales como Sitges donde una proporción significativa de la población es de avanzada edad). Sin embargo, estos esfuerzos 128 Figura 57: recorrido de la línea única de auotús en su máxima cobertura espacial (fuente: elaboración propia) 129 6. CONCLUSIONES A lo largo de los capítulos que componen el presente documento se ha descrito cómo se gestionan actualmente y a futuro los sistemas de Transporte a Demanda, el cual es el objetivo general del trabajo. Esto se ha realizado siguiendo la metodología de trabajo descrita en el capítulo introductorio: primero desde una vertiente teórica desarrollando el capítulo 2, luego desde una vertiente analítica en el capítulo 3 y, finalmente, desde una vertiente práctica en los capítulos 4 y 5. Con el benchmarking del capítulo 2 se ha tratado qué es el Transporte a Demanda y cuáles son sus elementos, tipologías y casuísticas. El capítulo comienza con un marcado carácter de revisión bibliográfica asentando los conceptos relevantes de los servicios a demanda y se encamina luego a analizar hacia donde evoluciona este modo de transporte conjugándose con la irrupción de las nuevas tecnologías y los cambios de paradigmas de la sociedad. Además, también se han investigado implementaciones realizadas en el mundo para discernir sus puntos fuertes y débiles y obtener un aprendizaje de valor. En suma, con este capítulo queda justificada la idoneidad de este modo de transporte como un modo útil para la sociedad. Sin embargo, es también igual de necesaria la justificación técnica de la viabilidad operativa y funcional del Transporte a Demanda como un servicio capaz de satisfacer las necesidades de movilidad de las personas. Y hacia ello se orienta el capítulo 3, donde se estudian las formas de modelizarlo. Mediante modelos discretos que se basan en optimización combinatoria (dial-a- ride principalmente, tanto en modo estático como dinámico), modelos continuos (modelos agregados y de equilibrio) y simulaciones es posible reproducir el comportamiento del Transporte a Demanda y obtener soluciones en cuanto a dimensionamientos y enrutamientos que garanticen la prestación del nivel de servicio deseado. Con ellos queda patente su viabilidad técnica. La modelización matemática se extiende hasta el capítulo 4 donde se trabaja a título particular del presente TFM en un modelo agregado que permita estimar el dimensionamiento óptimo de un servicio de Transporte a Demanda. La creación de este modelo ha permitido enfrentar las bases conceptuales de este modo de transporte a la realidad de un modelo numérico. El resultado ha sido satisfactorio, tal y como se desprende de los apartados 4.3 (respuesta del modelo) y 4.4 (análisis de sensibilidad del modelo): los resultados obtenidos son consistentes con el comportamiento que cabe esperar en este tipo de transporte y realistas con el orden de magnitud lógico para un modo de baja demanda de usuarios. Además, la formulación de este modelo aporta continuidad a una serie de modelos desarrollados en el seno de la Universitat 130 Politècnica de Catalunya ([1], [32], [33] y [34]), siendo coherente que un trabajo originario de dicha universidad se plantee en la misma línea que la de sus predecesores. Por último, se desarrolla un caso práctico donde se muestra como se conjugan los aspectos tratados a lo largo del trabajo. El caso escogido es el del municipio de Sitges, por presentar las condiciones idóneas para una potencial implementación de un servicio a demanda, tal y como se argumenta en el capítulo 5. Tras el desarrollo del caso, ha sido posible ilustrar como el Transporte a Demanda permite reemplazar modos de transporte poco eficientes (Substitute DRT) manteniendo –o incluso mejorandoel nivel de servicio y como permite también ampliar la penetración de la red de transporte público en el territorio (Network DRT); dirigiéndose en primera instancia a usuarios “cautivos”, pero con la intención de captar a medio y largo plazo a usuarios “de elección”. En definitiva, el caso práctico de Sitges da a conocer qué es el Transporte a Demanda y cómo actúa. En suma, con el contenido de los referidos capítulos del documento se consideran alcanzados los objetivos articulares del trabajo que se plantean en el capítulo introductorio. Además, a título de conclusiones, también en los apartados 2.7.2, 4.4 y 5.5 se han planteado materias de discusión y conclusiones específicas de algunos de los temas tratados. Dichos planteamientos no se incluyen en este capítulo para reducir redundancias. 6.1 Trabajo futuro Un ingeniero no debe detenerse en la comodidad del trabajo finalizado, sino que debe siempre seguir indagando y persistir en sus inquietudes para seguir aportando valor al mundo. En tal sentido, hay mucho trecho por recorrer aún en materia de Transporte a Demanda. Las nuevas tecnologías lo hacen viable desde un punto de vista técnico (comunicación en tiempo real, cómputo de rutas, respuesta dinámica, pago telemático, etc.), pero el coste sigue siendo su principal inconveniente. La total viabilidad económica del Transporte a Demanda también vendrá de la mano de las nuevas tecnologías mediante la consolidación de funciones en Travel Dispach Centers globales para diferentes regiones de servicio y distintos modos, aplicaciones web integradas, IVRS (Interactive Voice Response System) y vehículos autónomos. 131 7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] Asignatura Transporte, curso 2014/2015, ETSECCPB-UPC. Impartida en el GEC por Estrada, M.; Campos, J.; Grifoll, M.; Robusté, F.; Soriguera, F. Sylabus disponible en https://ocw.camins.upc.edu/ [2] Asignatura Planificación y Gestión del Transporte en el Territorio, curso 2016/2017, ETSECCPB-UPC. Impartida en el MECCP por Robusté, F.; Estrada, M.; Grifolls, M.; Macias, P.; Martínez, A.; Roca, E.; Soriguera, F. Sylabus disponible en https://ocw.camins.upc.edu/ [3] Asignatura Estancia Profesional, curso 2017/2018, ETSECCPB-UPC. Sylabus disponible en https://ocw.camins.upc.edu/ [4] Asignatura Urbanismo, curso 2014/2015, ETSECCPB-UPC. Impartida en el GEC por Magrinyà, F.; Navas, T.; Rodriguez, D.; Vergés, R. Sylabus disponible en https://ocw.camins.upc.edu/ [5] Fariña. J. (2013). “Transformar el sprawl”. El blog de José Fariña. Urbanismo, territorio y paisaje. [En línea, consultado el 14/02/2018]. Disponible en https://elblogdefarina.blogspot.com.es/2013/11/transformar-el-sprawl.html [6] Institute for Transport Studies. University of Leeds. [En línea, consultado el 27/01/2018 en adelante]. Disponible en http://www.its.leeds.ac.uk/ [7] Denmark, D. (2011). “Flexible and demand responsive transport review”. [Informe para] ACT Department af Territory and Municipal Services. Disponible en : https://www.researchgate.net/publication/290045882_Flexible_and_demand_responsive_t ransport_review [8] Enoch, M.; Parkhurst, G.; Potter, S.; Smith, M. (2004). “INTERMODE: Innovations in demand responsive transport”. [Informe para] Department for Transport and Greater Manchester Passenger Transport Executive. Disponible en https://dspace.lboro.ac.uk/2134/3372 [9] Anguita, F.; Duarte, B.; Flores, S. (2014). “Situación actual del transporte público urbano: la visión de las empresas operadoras”. Investigaciones europeas de dirección y economía de la empresa. Vol 20, num 1, pag 16-22. Disponible en https://doi.org/10.1016/j.iedee.2013.10.003 [10] Awad, S. (2014). “Transporte a demanda, una forma de moverse”. Ecomovilidad. Transporte público y movilidad urbana sostenible. [En línea, consultado el 25/02/2018]. Disponible en https://ecomovilidad.net/global/el-transporte-la-demanda-una-nueva-forma- de-transporte/ [11] Ryley, T.; Stanley, P.; Enoch, M.; Zanni, A.; Quddus, M. (2014). “Investigating the contribution of DRT to a sustanable public transport sysem”. Research in transportation economics. Vol 48, pag 364-372. Disponible en https://doi.org/10.1016/j.retrec.2014.09.064 [12] Davison, L.; Enoch, M.; Ryley, T.; Quddus, M.; Wang, C. (2012). “Identifying potential market niches for Demand Responsive Transport”. Research in transportation business & management. Vol 3, pag 50-61. Disponible en https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2012.04.007 [13] Diana, M. (2005). “The importance of information flows temporal attributes for the efficient scheduling of dynamic demand responsive transport services”. Journal of advanced transportation. Vol 40, num 1, pag 23-46. Disponible en https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/atr.5670400103 132 [14] System for Advanced Management of Public transport Operations. [En línea, consultado el 17/03/2018]. Disponible en http://www.research.softeco.it/sampo.aspx [15] System for Advanced Management of Public transport Operations PLUS. [En línea, consultado el 17/03/2018]. Disponible en http://www.research.softeco.it/samplus.aspx [16] Flexible Agency for collective demand-responsive Mobility Services. [En línea, consultado el 17/03/2018]. Disponible en https://www.cordis.europa.eu/project/rcn/61514_es.html [17] Rissanen, K. (2016). “Kutsuplus – Final Report”. [Informe de] Helsinki Regional Transport Authority (HSL). Disponible en https://www.hsl.fi/sites/default/files/uploads/8_2016_kutsuplus_finalreport_english.pdf [18] Sulopuisto, O. (2016). “Why Helsinki’s innovative on-demand bus service failed”. Eurbanlab. Accelerating urban innovations. [En línea, consultado el 26/03/2018]. Disponible en http://eurbanlab.eu/news/helsinkis-innovative-demand-bus-service-failed/ [19] Junta de Castilla y León. [en línea, consultado el 28/03/2018]. Disponible en https://carreterasytransportes.jcyl.es/web/jcyl/CarreterasTransportes/es/Plantilla100/12843 49958366/_/_/_ [20] Pascual, J. (2017). “L’AMTU proposa transport a demanda de segona generació per a La Floresta i Les Planes”. El Cugatenc. [En línea, consultado el 29/03/2018]. Disponible en https://elcugatenc.cat/la-floresta/amtu-transport-demanda-segona-generacio-floresta- planes [21] Asignatura Economía, Empresa y Legislación, curso 2012/2013, ETSECCPB-UPC. Impartida en el GEC por Garola, A.; Mirambell, A.; Vélez, G. Sylabus disponible en https://ocw.camins.upc.edu/ [22] Wikipedia: the free encyclopedia. NP-hardness. [En línea, consultado el 13/04/2018]. Disponible en https://en.wikipedia.org/wiki/NP-hardness [23] Asignatura Ingeniería Computacional, curso 2016/2017, ETSECCPB-UPC. Impartida en el MECCP por Rodriguez, A.; Modesto, D.; Sáez, P.; Sala, E. Sylabus disponible en https://ocw.camins.upc.edu/ [24] Ong, J.O.; Suprayogi (2011). “Vehicle Routing Problem with Backhaul, Multiple Trips and Time Window”. Jurnal Teknik Industri. Vol 13, num 1, pag 1-10. Disponible en https://doi.org/10.9744/jti.13.1.1-10 [25] Anily, S. (1996). “The Vehicle-Routing Problem with Delivery and Back-Haul Options”. Naval research logistics. Vol 43, pag 415-434. Disponible en https://doi.org/10.1002/(SICI)1520-6750(199604)43:3<415::AID-NAV7>3.0.CO;2-C [26] Ralphs, T.K.; Kopman, L.; Pulleyblank, W.R.; Trotter, L.E. (2003). “On the Capacitated Vehicle Routing Problem”. Mathematical programming. Vol 94, num 2-3, pag 343-359. Disponible en https://doi.org/10.1007/s10107-002-0323-0 [27] Häme, L. (2013). “Demand-responsive transport: Models and algorithms”. Aalto University. ISBN 978-952-60-5163-5. Disponible en http://urn.fi/URN:ISBN:978-952-60- 5163-5 [28] Roselló, X.; López-Pita, A.; Robusté, F. (2007). “Dia-a-ride bus service for disabled users in Barcelona”. 11th World Conference on Transport Research. Disponible en https://trid.trb.org/view/890004 [29] Cordeau, J.F.; Laporte, G. (2003). “The dial-a-ride problem (DARP): Variants, modeling issues and algorithms”. 4OR Quaterly Journal of the Belgian, French and Italian Operations Research Societies. Vol 1, num 2, pag. 89-101. Disponible en https://doi.org/10.1007/s10288-002-0009-8 133 [30] Häll, C.; Andersson, H.; Lundgren J.T.; Värbrand, P. (2009) “The integrated dial-a-ride problem”. Public Transport. Vol 1, num 1, pag 39-54. Disponible en http://dx.doi.org/10.1007/s12469-008-0006-1 [31] Nedregård, I. (2015). “The integrated dial-a-ride problem. Balancing costs and convenience”. Norwegian University of Science and Technology. Disponible en https://brage.bibsys.no/xmlui/handle/11250/2353017 [32] Estrada, M.; Badia, H.; Daganzo, C.F.; Robusté, F.; Roca-Riu, M. (2011). “Design and implementation of efficient transit networks: Procedure, case study and validity test”. Transportation Research. Vol. 45, Issue 9, pág. 935-950. Disponible en https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.04.006 [33] Salanova, J. (2013). “Modeling of taxi cab fletes in urban environment”. Polytechnic University of Catalonia. Disponible en http://hdl.handle.net/2117/95342 [34] Salanova, G.; Estrada, M. (2017). “Social optimal shifts and fares for the Barcelona taxi sector”. Transport Policy. Disponible en https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2017.12.007 [35] Asignatura Modelización Numérica, curso 2014/2015, ETSECCPB-UPC. Impartida en el GEC por Rodriguez, A.; Arroyo, M.; Montoy, J.; Muñoz, J.; Sala, E. Sylabus disponible en https://ocw.camins.upc.edu/ [36] Asignatura Modelos para la toma de decisiones y optimización en ingeniería, curso 2016/2017, ETSECCPB-UPC. Impartida en el MECCP por Díez, P.; Arias, I.; Arroyo, M. Sylabus disponible en https://ocw.camins.upc.edu/ [37] Asignatura Geomática e Información Geográfica, curso 2013/2014, ETSECCPB-UPC. Impartida en el GEC por Lantada, M.; Muñoz, J.; Puig, C.; Tre, J. Sylabus disponible en https://ocw.camins.upc.edu/ [38] Idescat. Insitut d’Estadística de Catalunya. [En línea]. Disponible en https://www.idescat.cat/ [39] “Pla de Mobilitat Urbana de Sitges”. (2016) [Informe de] Ajuntament de Sitges [en línea]. Disponible a http://www.sitges.cat/ [40] Transport Ciutat Comptal. [En línea]. Disponible a https://tccbarcelona.com/ [41] Associación Empresarial del Taxi de Sitges. [En línea]. Disponible en http://www.taxisitges.com/ 134 ANEJOS El contenido de los anejos, ordenados según se citan en el trabajo, es el siguiente: ANEJO A. Glosario de siglas ANEJO B. Demostración de la condición de recorrido cerrado del Travelling Salesman Problem ANEJO C. Distancias medias en el espacio para el modelo de optimización de costes de Transporte a Demanda C.1 Cálculo de distancias medias en el espacio C.2 Aplicación para la operativa en una única área C.2 Operativa en múltiples áreas (Destination-specific DRT) ANEJO D. Códigos programados en Matlab D.1 Código de Matlab del modelo agregado de dimensionamiento óptimo de un servicio de Transporte a Demanda D.2 Código de Matlab para el dimensionamiento de la flota a demanda del caso aplicado en Sitges ANEJO E. Guía informativa del autobús urbano de Sitges 135 ANEJO A. GLOSARIO DE SIGLAS B2B Business to Business B2C Business to Costumer DARP Dial-a-Ride Problem DRT Demand Responsive Transport FAMS Flexible Agency for collective demand-responsive Mobility Services FTS Flexible Transport Services GIS Geographic Information System ICT Information and Communication Technologies IVRS Interactive Voice Response System PCA Principal Component Analisis PMU Plà de Mobilitat Urbana SAMPLUS Systems for Advanced Management of public transport systems PLUS SAMPO System for Advanced Management of Public Transport Operations SVD Single Value Decomposition TAD Transporte a Demanda TDC Travel Dispacth Center TSP Travelling Salesman Problem VRP Vehicle Routing Problem WMS Web Map Service 136 ANEJO B. DEMOSTRACIÓN DE LA CONDICIÓN DE RECORRIDO CERRADO DEL TRAVELLING SALESMAN PROBLEM La condición de recorrido cerrado del Travelling Salesman Problem aparece en el sub-apartado 3.4.1 cuando se presenta su función objetivo y sus restricciones. El primer conjunto de restricciones presentado se refiere a que cada punto tiene que ser visitado y visitarse una única vez (fórmulas (14), (15), (16) y (17) presentadas en dicho sub-apartado). La segunda restricción busca imponer que la ruta tiene origen en el punto 0 y debe ser cerrada. Se recuerda la expresión de esta restricción: 𝑢𝑖−𝑢𝑗+𝑛·𝑥𝑖𝑗 ≤𝑛−1 ∀𝑖,𝑗=1,…,𝑛; 𝑖≠𝑗 (B1) Donde xij es la variable que toma el valor de 1 si existe ruta desde i hasta j en la solución y 0 cuando ambos puntos no son consecutivos en la ruta de mínimo recorrido. Y ui es el paso t en el que se visita el punto i (por ejemplo, si el punto 5 es el tercero en ser visitado, entonces u5 = t = 3). Esta restricción implica que una única ruta cruce todos los puntos en lugar de que dos o más sub-rutas los visiten todos por separado. Para demostrar que la condición (B1) es suficiente hay que comprobar que cualquier solución factible contiene únicamente una secuencia cerrada de puntos y que para cada recorrido que visita todos los puntos existen posibles valores de ui. La primera comprobación (cualquier solución factible contiene únicamente una secuencia cerrada de puntos) se fundamenta en que cada punto es visitado una sola vez. Por tanto, sumando todas las desigualdades (B1) correspondientes a xij =1 en los k puntos de las sub-rutas que no pasan por el origen se obtiene que k·n ≤ k·(n-1), lo cual es contradictorio. La segunda comprobación (para cada recorrido que visita todos los puntos existen posibles valores de ui) se verifica para los dos casos de xij. Para xij = 0: ui - uj + n·xij = ui - uj ≤ n-1, ya que ui no puede ser mayor que n ni uj menor que 1. Para xij = 1: ui - uj + n·xij = t - (t-1) + n = n-1. Por tanto, queda demostrado. Como apunte final, el origen en el punto 0 se considera arbitrariamente. Como el resultado es un recorrido cerrado que pasa por todos los puntos es indistinto cual considerar como el inicial. 137 ANEJO C. DISTANCIAS MEDIAS EN EL ESPACIO PARA EL MODELO DE OPTIMIZACIÓN DE COSTES DE TRANSPORTE A DEMANDA En el capítulo 4 del trabajo se ha planteado un modelo agregado para estimar el dimensionamiento óptimo de un servicio de Transporte a Demanda. El sub-apartado 4.2.1 contiene la formulación de la función objetivo y el 4.2.2 la parametrización de las variables que intervienen. De ellas, la que tiene un tratamiento más dispar según las características del territorio es la llamada longitud media recorrida en el desplazamiento de cada usuario 𝑑𝑢. Por ello se trata separadamente. En el presenta anejo se plantean directrices generales y particulares para su aplicación en el modelo, entendiendo que la formulación este parámetro puede adaptarse a cada caso partículas con tal de incrementar el realismo del modelo. La longitud media recorrida en el desplazamiento de cada usuario 𝑑𝑢 no es la distancia directa entre su origen y destino, sino la distancia que recorre en el vehículo teniendo en cuenta las desviaciones para dejar y recoger a otros usuarios. La fórmula general para calcularla es la suma de la longitud directa entre el origen y destino del usuario más el incremento del desplazamiento como consecuencia de las desviaciones. Se proponía en la ecuación (29) la siguiente fórmula: 𝑑𝑢= 𝑑+(𝑋−1)·∆𝑑 (C1) Donde: 𝑑 Distancia directa media entre el origen y destino de un usuario [km] ∆𝑑 Incremento medio de distancia por recoger o dejar a un usuario [km] Estas distancias es posible obtenerlas en media a partir de parámetros del modelo como el tamaño del área de servicio y el número de vehículos. En el apartado C.1 se plantea como obtener distancias medias para regiones de áreas genéricas y en C.2 y C.3 se aplica a dos casos de Transporte a Demanda. C.1 Cálculo de distancias medias en el espacio Las distancias medias en el espacio se pueden calcular a partir de la distancia elucídela entre dos puntos aleatorios, tal y como se muestra en la figura C1. El hecho de considerar puntos aleatorios se basa en la premisa del modelo de distribución uniforme de la demanda. En caso contrario había que considerar otras restricciones. Figura C1: distancia euclídea entre dos puntos aleatorios (fuente: [33]) 144 figure(5) plot(Valores(1,:), Valores(10,:),Valores(1,:), Valores(6,:),Valores(1,:), Valores(9,:)) title( 'Costes totales' ) xlabel( 'X (ocupación)' ) ylabel( 'Coste [h]' ) legend('Coste generalizado, Z','Coste del usuario, Zu','Coste de operación, Zd') figure(6) plot(Valores(1,:), Valores(13,:),Valores(1,:), Valores(11,:),Valores(1,:), Valores(12,:)) title( 'Distancias del trayecto según la ocupación' ) xlabel( 'X (ocupación)' ) ylabel( 'Distancia [km]' ) legend('Distancia media','Distancia origen-destino','Incremento de distancia') %% OPTIMIZACÓN SEGÚN M % Malla Mmin=min(Valores(2,:)); Mmax=max(Valores(2,:)); N = 4*(Mmax-Mmin); m=linspace(Mmin,Mmax,N); Valores = []; %Optimización for i=1:N M = m(i); d1 = r*sqrt(A)/2; %Distancia media origen-destino %Cálculo X d2 = r*sqrt(A/M)/2; %Incremento X = lambda/(v*M)*(d1-d2)/(1-lambda*d2/(v*M)); du = d1 + (X-1)*d2; %Fin cálculo X V = v*M; %Quilometraje t_s = t_s; %Tiempo de solicitud del servicio t_r = t_p+X*d2/v+(X-1)*t_sb; %Tiempo de respuesta t_IV = du/v + 2*X*t_sb; %In Vehicle Travel Time Zu= alpha_s*t_s + alpha_r*t_r + alpha_IV*t_IV; Zm = piM*M; Zv = piV*V; Zd = Zv + Zm; Zt = Zu+Zd; Valores = [Valores,[X;M;t_s;t_r;t_IV;Zu;Zm;Zv;Zd;Zt;d1;(X)*d2;du]]; end %Gráficos figure(7) plot(Valores(2,:), Valores(1,:)) title( 'Ocupación en función del tamaño de la flota (M-X)' ) xlabel( 'M (tamaño de la flota)' ) ylabel( 'X (ocupación)' ) figure(8) plot(Valores(2,:), 60*Valores(6,:),Valores(2,:), 60*Valores(3,:),Valores(2,:), 60*Valores(4,:),Valores(2,:), 60*Valores(5,:)) title( 'Costes del usuario' ) 145 xlabel( 'M (tamaño de la flota)' ) ylabel( 'Tiempo [min]' ) legend('Coste total del usuario, Zu','Tiempo de solicitud, ts','Tiempo de respuesta, tr','Tiempo en el vehículo, tIV') figure(9) plot(Valores(2,:), Valores(9,:),Valores(2,:), Valores(7,:),Valores(2,:), Valores(8,:)) title( 'Costes de operación' ) xlabel( 'M (tamaño de la flota)' ) ylabel( 'Coste [h]' ) legend('Coste total de operación, Zd','Coste de la flota, ZM','Coste del quilometraje, ZV') figure(10) plot(Valores(2,:), Valores(10,:),Valores(2,:), Valores(6,:),Valores(2,:), Valores(9,:)) title( 'Costes totales' ) xlabel( 'M (tamaño de la flota)' ) ylabel( 'Coste [h]' ) legend('Coste generalizado, Z','Coste del usuario, Zu','Coste de operación, Zd') figure(11) plot(Valores(2,:), Valores(13,:),Valores(2,:), Valores(11,:),Valores(2,:), Valores(12,:)) title( 'Distancias del trayecto según la ocupación' ) xlabel( 'M (tamaño de la flota)' ) ylabel( 'Distancia [km]' ) legend('Distancia media','Distancia origen-destino','Incremento de distancia') %% COSTE MINIMO Y VALORES OPTIMOS Zmin = min(Valores(10,:)); posicion = 0; for i=1:N if Valores(10,i) == Zmin posicion = i; end end disp('Zmin = ') disp(Valores(10,posicion)) disp('Mopt = ') disp(Valores(2,posicion)) disp('Xopt = ') disp(Valores(1,posicion)) disp('Mmin = ') disp(min(Valores(2,:))) D.2 Código de Matlab para el dimensionamiento de la flota a demanda del caso aplicado en Sitges %MODELO AGREGADO APLICADO A SITGES clear; %% PARÁMETROS 146 %Valores lambda=50; %Demanda horaria [pax/h] % %A = 15; %Área de servicio [km2] % %r = 1.35; %Factor de forma de red % t_s = 1.5/60; %Tiempo de solicitud del servicio [h] t_sb = 0.5/60; %Tiempo de subida o bajada del vehículo [h] t_p = 7/60; %Tiempo de procesamiento [h] v=40; %Velocidad comercial [km/h] (value form [33]) VoT=20; %Value of time €/(pax*h) (value form [33]) SM=50; %Coste monetario del tamaño de la flota [€/(veh*h)] (form [33]) SV=2; %Coste monetario del qilometraje [€/(veh*km)] (form [33]) %Factores piV=SV/(lambda*VoT); piM=SM/(lambda*VoT); alpha_s = 1; alpha_r = 1; alpha_IV = 1; %% OPTIMIZACIÓN SEGÚN X % Malla Xmin=0.5; Xmax=6; N = 50; x=linspace(Xmin,Xmax,N); Valores = []; %Optimización for i=1:N X = x(i); d1 = 3; %Distancia media origen-destino d2= 0.7; %Cálculo M du = d1 + (X-1)*d2; %Distancia por usuario M = lambda*du/(v*X); %Tamaño flota %Fin cálculo M V = v*M; %Quilometraje t_s = t_s; %Tiempo de solicitud del servicio t_r = t_p+X*d2/v+(X-1)*t_sb; %Tiempo de respuesta t_IV = du/v + 2*X*t_sb; %In Vehicle Travel Time Zu= alpha_s*t_s + alpha_r*t_r + alpha_IV*t_IV; Zm = piM*M; Zv = piV*V; Zd = Zv + Zm; Zt = Zu+Zd; Valores = [Valores,[X;M;t_s;t_r;t_IV;Zu;Zm;Zv;Zd;Zt;d1;(X)*d2;du]]; end %Gráficos figure(2) plot(Valores(1,:), Valores(2,:)) title( 'Tamaño de la flota en función de la ocupación (X-M)' ) xlabel( 'X (ocupación)' ) 147 ylabel( 'M (tamaño de la flota)' ) figure(3) plot(Valores(1,:), 60*Valores(6,:),Valores(1,:), 60*Valores(3,:),Valores(1,:), 60*Valores(4,:),Valores(1,:), 60*Valores(5,:)) title( 'Costes del usuario' ) xlabel( 'X (ocupación)' ) ylabel( 'Tiempo [min]' ) legend('Coste total del usuario, Zu','Tiempo de solicitud, ts','Tiempo de respuesta, tr','Tiempo en el vehículo, tIV') figure(4) plot(Valores(1,:), Valores(9,:),Valores(1,:), Valores(7,:),Valores(1,:), Valores(8,:)) title( 'Costes de operación' ) xlabel( 'X (ocupación)' ) ylabel( 'Coste [h]' ) legend('Coste total de operación, Zd','Coste de la flota, ZM','Coste del quilometraje, ZV') figure(5) plot(Valores(1,:), Valores(10,:),Valores(1,:), Valores(6,:),Valores(1,:), Valores(9,:)) title( 'Costes totales' ) xlabel( 'X (ocupación)' ) ylabel( 'Coste [h]' ) legend('Coste generalizado, Z','Coste del usuario, Zu','Coste de operación, Zd') figure(6) plot(Valores(1,:), Valores(13,:),Valores(1,:), Valores(11,:),Valores(1,:), Valores(12,:)) title( 'Distancias del trayecto según la ocupación' ) xlabel( 'X (ocupación)' ) ylabel( 'Distancia [km]' ) legend('Distancia media','Distancia origen-destino','Incremento de distancia') %% COSTE MINIMO Y VALORES OPTIMOS Zmin = min(Valores(10,:)); posicion = 0; for i=1:N if Valores(10,i) == Zmin posicion = i; end end disp('Zmin = ') disp(Valores(10,posicion)) disp('Mopt = ') disp(Valores(2,posicion)) disp('Xopt = ') disp(Valores(1,posicion)) disp('Mmin = ') disp(min(Valores(2,:))) 148 ANEJO E. GUÍA INFORMATIVA DEL AUTOBÚS URBANO DE SITGES 149