Modelación predictiva para evaluar opciones de mejora para el servicio público de estacionamiento en Buenos Aires

Cliente

Subsecretaría de Transporte del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires

País

Argentina

Estacionamiento Via Publica

Resumen

Se desarrolló un estudio de modelación predictiva basadas en encuestras de preferencia, más de 500 mil conteos y relevamientos en vía pública y 1 millón de coordenadas GPS.

El objetivo fue evaluar alternativas de diseño de un nuevo sistema de estacionamiento regulado en Buenos Aires, una ciudad que cuenta con cerca de 350.000 espacios de estacionamiento para un parque de 1,5 millones de vehículos y otros 350 mil que ingresan diariamente desde el conurbano.

A partir de modelos predictivos de demanda y recaudación, el proyecto permitió diseñar un Sistema autosustentable y enfocado en reducir la congestión, que en algunos barrios supera en un 40% a la capacidad disponible. Además, fomentar la rotación en áreas de alta demanda con beneficios para residentes, sobre la base de la tarificación y el control inteligentes. 

El objetivo es mantener un sistema de estacionamiento equilibrado y ordenar en algunos barrios, donde hoy la situación es insostenible.

Juan José Méndez, Secretario de Transporte de la Ciudad de Buenos Aires

Descripción

Desafíos

  1. Elaborar un modelo descriptivo de la oferta de estacionamiento en la vía pública de la ciudad y dimensionar sus problemáticas.
  2. Plantear un diseño de Sistema sustentable que incluyera zonas de tarificación y control.
  3. Determinar infraestructura requerida y características de funcionamiento.

Resultados

  1. Relevamiento y modelización geográfica de 27.000 cuadras de la Ciudad, incluyendo las características espaciales y entidades de restricción.
  2. Elaboración de modelos predictivos de comportamiento (demanda de estacionamiento y evasión) basados en 5 mil encuestas de preferencia y el procesamiento de 1,5M de datos. 
  3. Elaboración de una herramientas para simular el impacto en el flujo de fondos proyectado de diferentes escenarios.
  4. Diseño técnico del Sistema basado en simulación de escenarios.
  5. Proyecciones de recaudación y flujo de fondos.
  6. Requerimientos óptimos de control.

El proyecto en números​

0 mil
coordenadas GPS analizadas
0 mil
relevamientos
0
encuestas de preferencia
+ 0
cuadras modeladas