Aeropuertos, Destacamos

Indra lidera un consorcio para demostrar las capacidades que ofrece el big data en Aeropuertos

Los socios responsables del piloto Smart Passenger Flow Pilot liderado por Indra han llevado a cabo en el Aeropuerto Internacional de Atenas una demostración de las capacidades que ofrece la tecnología Big Data para analizar el flujo de pasajeros en las terminales y mejorar la gestión de estas infraestructuras, aumentando la comodidad para el viajero.

Este piloto se enmarca dentro del proyecto Transforming Transport que Indra lidera y que es una de las iniciativas más importantes impulsadas por la Comisión Europea en el marco del programa de apoyo a la I+D Horizonte 2020. Su objetivo: aprovechar el enorme volumen de datos generados en el sector del transporte para mejorar la movilidad y la logística en el continente.

Para lograr este reto en el ámbito aeroportuario, Smart Passenger Flow Pilot combina el conocimiento y experiencia del gestor del Aeropuerto Internacional de Atenas, AIA; la principal aerolínea griega, AEGEAN; la firma de consultoría especializada, Airport Gurus; y la empresa tecnológica líder en el mercado de aeropuertos y tráfico aéreo, Indra

Durante la demostración realizada en Atenas el consorcio mostró a representantes de la Comisión y a un consejo de expertos los resultados iniciales del análisis de los datos obtenidos, así como algunas de las primeras funcionalidades desarrolladas en los primeros seis meses de trabajo que se han implantado en la plataforma de gestión aeroportuaria InPlan de Indra.

En base a los datos recogidos, se mostró un modelo descriptivo de los movimientos de los pasajeros. Este modelo detectó, por ejemplo, cómo los viajeros de clase business siempre llegan con la misma antelación, mientras que en el caso de los de clase turista varía en función de la hora del día y destino. También calculó el elevado porcentaje de pasajeros que no abandonan el aeropuerto cuando realiza escalas de varias horas.

En una siguiente fase de Smart Passenger Flow, el sistema mejorará su capacidad para realizar estimaciones relacionadas con los posibles retrasos que pueden producirse debido a pasajeros que llegan tarde a su puerta debido a tiempos ajustados de embarque; los viajeros que podrían perder una conexión concreta con otro vuelo; o los recursos necesarios para atender la llegada de pasajeros en las zonas de seguridad.

También adelantará a los establecimientos comerciales el perfil de pasajero que llegará en los vuelos e información sobre sus gustos y necesidades. Esta información les ayuda a detectar nuevos nichos de negocio.

Para realizar estas estimaciones, los socios del piloto estudian previamente con ayuda de tecnologías Big Data cómo utiliza cada viajero la terminal, sus preferencias, motivaciones y comportamiento en función de las horas de salida de su vuelo, destino y otros factores.

Se utilizan para ello series históricas de datos que permiten elaborar modelos descriptivos y establecer diferentes perfiles de pasajero. El cruce de estos modelos con los vuelos previstos permite generar las predicciones.