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AIMódulo POLIS · Optimización de Rutas

Cada kilómetro que recorre un bus debería generar valor

La IA de POLIS analiza el desempeño real de cada segmento de tu red, por hora y por día, para identificar dónde ajustar el trazado antes de que la movilización de pasajeros lo obligue.

Histórico georreferenciadoPredicción de demandaRecomendaciones de ajuste
Desempeño · Ruta T-04IA activa
Centro – TerminalAlta rentabilidad
Suba – IndustrialBaja demanda
Norte – UniversidadAlta rentabilidad
Recomendación: redistribuir 2 despachos del tramo Suba–Industrial.
El reto

Definir y ajustar un trazado de ruta es, casi siempre, un ejercicio manual e infrecuente

Las rutas se diseñan hace años y rara vez se revisan con datos actualizados, aunque la ciudad, sus habitantes y sus hábitos de movilidad cambien constantemente. El resultado: tramos que dejaron de tener sentido, demanda que se mueve sin que la oferta la siga, y decisiones de ajuste basadas en percepción más que en evidencia.

Cómo lo hace POLIS

Del histórico georreferenciado a una recomendación de ajuste

A partir del mismo histórico georreferenciado de subidas y bajadas que alimenta la predicción de demanda, la inteligencia artificial de POLIS analiza el desempeño de cada segmento de ruta, por hora y por día.

01

Histórico georreferenciado

El mismo dato de subidas y bajadas por parada que alimenta la predicción de demanda.

02

Análisis por segmento, hora y día

La IA evalúa el desempeño real de cada tramo de la ruta, no solo el de la ruta completa.

03

Detección de baja movilización

Identifica —de forma recurrente o no ocasional— tramos con baja movilización de pasajeros.

04

Señal de baja rentabilidad

Convierte esa baja movilización en una alerta objetiva de rentabilidad para la operación.

Lo que esto habilita para tu operación

De la evidencia a la decisión de ajustar el trazado

Identificación objetiva de tramos no rentables

Con evidencia estadística, no solo intuición operativa.

Recomendaciones de ajuste de trazado

Con IA

Para una optimización progresiva de las rutas en el tiempo, no un rediseño total y disruptivo.

Redistribución de flota

Hacia zonas y horarios de mayor demanda real, mejorando la cobertura donde el usuario efectivamente la necesita.

Evidencia para conversaciones regulatorias

Con autoridades de transporte y reguladores, al momento de justificar cambios de trazado.

Casos como el de San Antonio (EE. UU.) muestran cómo el uso de modelos de aprendizaje automático para optimizar rutas y predecir el uso de pasajeros reduce los tiempos de espera y mejora el uso de los recursos de flota, incluso permitiendo identificar zonas subatendidas al cruzar los datos de movilización con información demográfica.

Deja que la IA de POLIS te muestre qué tramos de tu red están listos para evolucionar.

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Ubicación
Colombia · América Latina

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