NALEŻY ZAUWAŻYĆ, ŻE LUDZIE PODEJMUJĄ WŁAŚCIWE DECYZJE NA BAZIE SWOJEJ WIEDZY I DOŚWIADCZENIA, A MASTRIA POMAGA TE DECYZJE WESPRZEĆ NA SOLIDNYM FUNDAMENCIE
Mastria nie służy zatem przewidywaniu przyszłości, lecz pomaga w jej kształtowaniu oraz projektowaniu nowych, bardziej optymalnych rozwiązań transportowych.
Kiedy mówimy o przyszłości – system jest odpowiedzią na potrzeby miast myślących o przymiotniku smart i zrównoważonym transporcie miejskim?
MICHAŁ KWINTAL: Według przewidywań, do 2050 roku 70% populacji światowej będzie mieszkać w miastach. System Mastria jest odpowiedzią na zmieniający się styl życia i idącą za nim ewolucję zapotrzebowania na transport. Celem wszystkich włodarzy współczesnych miast jest redukcja zatłoczenia, zwiększenie komfortu podróżowania, zmniejszenie czasu podróży, zwiększenie przepustowości sieci transportowych oraz poprawa jakości powietrza w mieście. Przy ogromnej potrzebie przemieszczania się i rosnących potokach pasażerskich, skuteczna analiza oparta na wiarygodnych danych i poprawnej obserwacji trendów, pozwala na optymalne planowanie inwestycji transportowych, czy to taborowych, czy infrastrukturalnych. Mastria jest zatem odpowiedzią na potrzebę projektowania tzw. zrównoważonego transportu.
Mastria została wdrożona pilotażowo w kilku miastach m.in. w panamskim metrze, które po otwarciu drugiej linii w 2019 r. można powiedzieć, że padło ofiarą własnego sukcesu. Czy można już powiedzieć coś o wynikach testów?
MICHAŁ KWINTAL: W Panamie występował problem zatłoczenia systemu metra w godzinach szczytu, problem z którym spotyka się obecnie wielu operatorów miejskich. Próbowano najpierw wdrożyć środki zaradcze, wprowadzając dodatkowe składy metra do obiegu, jednak nie przyniosło to oczekiwanej poprawy. Zdecydowano się wówczas na wdrożenie systemu Mastria. Analiza zaistniałej sytuacji przy użyciu tego rozwiązania pozwoliła wydać rekomendacje o wprowadzeniu dodatkowych pociągów metra, ale we właściwym miejscu i odpowiedniej godzinie/minucie. Umożliwiło to skrócenie średniego czasu podróży pasażerów metra, poprzez zmniejszenie czasu czekania na wolny skład, do którego można wsiąść i bardziej płynną wymianę pasażerów. Oprogramowanie Mastria, które posiada moduł predykcji, potrafi z 30-minutowym wyprzedzeniem przewidzieć potoki pasażerskie i miejsce ich wystąpienia. Dzięki temu pozwala na podstawienie dodatkowych składów metra w odpowiednim miejscu i w precyzyjnie określonym czasie. Moduł predykcji w czasie rzeczywistym oszacowuje zmieniające się potoki pasażerskie na podstawie danych m.in. z bramek metra, CCTV, danych od operatorów telefonii komórkowej oraz przewidywanego zapotrzebowania na transport w zależności od zmieniających się okoliczności np. pory dnia, dnia tygodnia, pory roku, warunków pogodowych, a nawet wydarzeń kulturalno-sportowych. Przypadek metra w Panamie pokazał, że rozwiązaniem problemu nie było jedynie wpuszczenie dodatkowych składów metra do obiegu, ale ich ścisłe skorelowane z przewidywanymi potokami pasażerskimi.
Dobre wyniki zachęciły władze stolicy Panamy do rozszerzenia systemu na platformę multimodalną. Mastria skoordynuje tam różne środki transportu publicznego?
