Investigación e Innovación
Bienvenido a nuestra página de Investigación e Innovación, el corazón palpitante de nuestra misión corporativa. Descubra cómo aplicamos las últimas ideas y cómo innovamos constantemente para crear soluciones de vanguardia y contribuir a un futuro mejor al mundo del transporte público.
Haz parte del Proyecto ADDSTRES
Entra en nuestro equipo de investigación y trabaja con nosotros en el desarrollo de algoritmos de optimización para las soluciones de software de MAIOR; soluciones diseñadas para optimizar la planificación y programación de los servicios de transporte público. El Proyecto ADDSTRES está financiado por la Región de Toscana en el marco del "Fondo para el Desarrollo y la Cohesión" y puede darle la oportunidad de trabajar con nosotros en un proyecto de investigación aplicada en la industria. Para más información: ricerca@adm.unipi.it
Reto de investigación: programación de horarios y turnos con vehículos eléctricos
MINOA, el consorcio de investigación creado por MAIOR en colaboración con 11 universidades europeas en el marco del proyecto HORIZON2020, ha lanzado un nuevo desafío de investigación científica: el problema de la programación integrada de horarios y turnos de vehículos considerando el uso de vehículos eléctricos y las implicaciones de su gestión. El reto de investigación está abierto hasta el 31/05/2021 y pueden participar estudiantes, investigadores, directivos y otros profesionales. Para saber más: https://minoa-itn.fau.de/?page_id=921
Proyecto TICAMPS
La Región de la Toscana apoyará a MAIOR en el proyecto TICAMPS, que tiene como objetivo apoyar la investigación de la programación en tiempo real del transporte público. El proyecto permitirá a un estudiante de Ph.D. colaborar con MAIOR en la sede de Lucca. El proyecto durará hasta 2020.
Proyecto MINOA
El proyecto MINOA, financiado por la Unión Europea, se centra en la investigación de los desafíos asociados con la optimización en tiempo real. El objetivo es desarrollar algoritmos más eficientes, aplicables a diferentes mercados, como el energético, el de análisis de datos, y el de transporte. MAIOR participa desde el enfoque del transporte público, donde se deben tomar decisiones en tiempo real frecuentemente. El equipo de MINOA incluye a otras 10 instituciones científicas de Italia, Francia, los Países Bajos, Alemania y Austria.
Proyecto de gestion de la disruption
MAIOR, con la licitación de I+D de la Región de Toscana, estudiará, definirá y desarrollará un sistema innovador que gestione problemas de la disruption en tiempo real, como tráfico o accidentes, integrando datos del sistema de explotación. El objetivo es desarrollar una herramienta que ayude a agencias recuperar rápidamente el nivel de servicio. MAIOR colaborará con la Universidad de Pisa y la Universidad Politécnica de Milán para desarrollar los nuevos algoritmos de esta nueva herramienta para la gestión de la disruption.
Técnicas de optimización de turnos extraurbanos
MAIOR y el Politécnico di Milán colaboran en el proyecto de investigación de la "Programación de restricciones y algoritmos de ruta más corta dentro de un proceso de Column Generation para la optimización de turnos de personal en empresas de transporte público extraurbanas". Publicación: S. Gualandi, F. Malucelli, “Resource Constrained Shortest Paths with Super Additive Objective Functions, In Proc. of Principle and Practice of Constraint Programming (CP)” (EN), LNCS 7514, pp. 299-315, 2012.
Modelos para la optimización de horarios
MAIOR y la Universidad de Pisa colaboran en la investigación de la "Mejora de la velocidad y la precisión del rendimiento del algoritmo de optimización para problemas de grandes dimensiones", el "Análisis e implementación de modelos integrados para la optimización combinada de turnos de vehículos y turnos del conductor en una red extraurbana", y el "Análisis e implementación de modelos para la generación de horarios a frecuencia mientras se optimizan los recursos requeridos". Publicación: Alessandro Bertolini, “Algoritmi per l'ottimizzazione simultanea di orari and turni nel transporto pubblico urbano” (IT), Tesis de Grado. Relator: Antonio Frangioni, 2013.
Técnicas de optimización paralela
MAIOR y la Universidad de Pisa colaboran en el proyecto de "Investigación y reingeniería del algoritmo de generación de turnos para la introducción de técnicas de cálculo paralelo para procesadores de varios núcleos". Publicaciones: F. Bernazzani, S. Carosi, A. Frangioni, A. Gaffi, L. Girardi, “Miglioramenti Algoritmici nella Soluzione di Problemi di Schedulazione di Veicoli e Personale”(IT); G. Felici y A. Sciomachen eds., EGIC Genova, p.429–442, 2008; y A. Davini, A. Frangioni, “L'Ottimizzazione della Pianificazione Turni per il Trasporto Pubblico” (IT), p.35, 2008.
Modelos de simulación con zonas tarifarias
La Universidad de Florencia y MAIOR trabajaron en la evolución de las soluciones de MAIOR para la planificación de la programación del transporte público. El tema de la investigación es la "Evolución de los modelos para la simulación del transporte público urbano aplicado a las políticas de zona tarifarias. Re-formulación del modelo de asignación y modificación del algoritmo". Publicación: Arturo de Santis, “Modelli and algoritmi per i sistemi di transporto collettivo in presenza di zone arancelarie” (IT), Tesis de Grado. Relatores: Fabio Schoen, Paola Cappanera, Lorenzo Sassolini, 2005.
Algoritmos de optimización para empresas de transporte ferroviario
La Universidad de Bolonia y MAIOR trabajaron en la mejora de las soluciones de programación ferroviaria de MAIOR para las agencias en este sector. El tema de la investigación es la "Actividad de investigación para el desarrollo de algoritmos de optimización de la programación de creación de turnos para vehículos de compañías ferroviarias, que permitan la cobertura múltiple de viajes para satisfacer la demanda requerida a lo largo de la línea y del día".
Programación de turnos para aerolíneas
MAIOR y la Universidad de Pisa colaboran en el proyecto de investigación de la "Actividad de investigación para el desarrollo de algoritmos para la programación de tripulaciones de aerolíneas con emparejamientos, reservas, capacitaciones, días libres y vacaciones, respetando las restricciones del set de reglas y al mismo tiempo distribuyendo la carga de trabajo equitativamente y satisfaciendo las peticiones y preferencias del personal". Publicación: P. Cappanera, G. Gallo, “The Airline Crew Rostering Problem at Alitalia Express” (EN), Informe técnico, Universidad de Pisa, 2001.
El algoritmo de Machine Learning de MAIOR para la gestión de contratos
El nuevo algoritmo de Machine Learning desarrollado por MAIOR está transformando la gestión de contratos en el sector de transporte público al mejorar significativamente la relación entre las autoridades y los operadores. A nivel mundial, las autoridades de transporte público manejan contratos con operadores que especifican la compensación según las desviaciones entre el servicio planificado y el real, abordando situaciones como exceso de viajes planificados, cancelaciones o calidad inferior. En el centro de este proceso está la "Justification Code Review ", donde el personal de operadores analiza manualmente las discrepancias, clasificando viajes como Operados, Perdidos-Deducibles o Perdidos-No-Deducibles. Solo los viajes con el código Perdido-Deducible impactan la compensación del operador. Reconociendo la labor intensiva de este proceso, MAIOR ha creado un algoritmo de Machine Learning que logra hasta un 85% de precisión en la clasificación, reduciendo significativamente la carga de trabajo del personal. Esta innovación no solo aborda la tarea repetitiva, sino que también desempeña un papel clave en el cálculo preciso de la compensación del operador.
Nueva funcionalidad para la trazabilidad
Trace Manager es la nueva funcionalidad de la suite MAIOR que registra automáticamente y en background la información relacionada con la creación, modificación y eliminación de datos, como versiones, escenarios, tiempos de conducción, líneas, paradas, horarios, turnos de vehículos, turnos de conductores, y muchos otros elementos. El Trace Manager permite que los despachadores puedan reconstruir la historia de cualquier elemento presente en el sistema. Por ejemplo, es posible comprender cuándo un objeto determinado ha sido creado o modificado y por quién.
Nuevo algoritmo para el diseño de horarios
La nueva versión de la suite MAIOR pondrá a disposición el nuevo algoritmo para el diseño de horarios optimizados. Gracias a esta herramienta innovativa, las empresas de transporte público pueden generar horarios optimizados para una o para múltiples líneas usando estos inputs: Frecuencia del servicio deseada Flota de vehículos disponibles Pasajeros o demanda a transportar Número de viajes a realizar
Nuevo algoritmo para la programacion de turnos de vehiculos y de conductores
El nuevo algoritmo presente en la última versión de la suite MAIOR realiza la generación de turnos optimizados simultáneamente para vehículos y para conductores. Esta nueva funcionalidad permitirá a operadores y agencias de tránsito reducir los costos operacionales, al generar escenarios de servicio optimales y completos, con turnos de vehículos optimizados para turnos de conductores, y viceversa. Este nuevo algoritmo puede ser usado por empresas de servicios urbanos y extraurbanos, con incluso mayores potencialidades para servicios híbridos y suburbanos.
