Los sistemas de bicicletas públicas (SBC) son cada vez más populares en todo el mundo. De 2007 a 2017, el número de servicios SBC saltó de 48 a 1.766, y solo en 2017 aparecieron 444 nuevos servicios, es decir, hubo un crecimiento del 33% en nuevos servicios, como se muestra en la siguiente figura [1].
Figuras 1: Crecimiento del sistema de bicicletas compartidas en el mundo [1]
Una encuesta realizada por Citibike, empresa que brinda el servicio en Nueva York, arrojó que aunque el 91% [2] de los encuestados estaba satisfecho y deseaba que se ampliara el servicio, el 64% [2] señaló como un problema importante el hecho que las estaciones estén completamente llenas o vacías, al no poder devolver o recoger las bicicletas inmediatamente.
Esta insatisfacción está relacionada con el desequilibrio de bicicletas entre estaciones. El desequilibrio es uno de los mayores desafíos logísticos y financieros de este sistema, representando entre el 30 y el 50% de los costos operativos [3].
Una de las causas de este desequilibrio puede ser la orografía del lugar, ya que los usuarios suelen utilizar la bicicleta en los trayectos que parten de un punto más alto a un punto más bajo de la ciudad, y el trayecto inverso probablemente se hará en autobús, taxi u otro medio. de transporte que requiere menos esfuerzo. Otra causa es la rutina de los usuarios, generalmente durante la semana las personas tienen el trayecto casa – trabajo en la mañana y el trayecto trabajo – casa al final del día, por lo que en la mañana es más probable que las estaciones las áreas residenciales están vacías y las áreas comerciales están llenas, y por la noche sucede lo contrario [4].
El problema del desequilibrio no es fácil de resolver, ya que la solución no es solo predecir el número de bicicletas necesarias por estación, sino también minimizar los costes y el tiempo que se tarda en equilibrar el sistema. Debido a esta complejidad, las empresas han utilizado heurísticas, algoritmos e incluso “aprendizaje automático” para mejorar la previsión de la demanda [6], es decir, el número de bicicletas necesarias, las estaciones donde se deben ubicar las bicicletas, el período del día en el que se se debe realizar la reubicación, número de camionetas necesarias para llevar a cabo el reemplazo, entre otros parámetros.
Después de realizar la parte matemática, las bicicletas se pueden redistribuir directamente como en camiones, furgonetas o bicicletas. Y son las propias bicicletas las que han ganado protagonismo en el modelo de reubicación directa de los SBC [5], en primer lugar porque son mucho más económicas que los camiones y furgonetas y en segundo lugar porque se pueden desplazar más rápidamente a las estaciones que necesitan bicicletas, especialmente en grandes ciudades con altos índices de tráfico.
Paralelamente al sistema de reposición directa, con el objetivo de mitigar aún más el problema, las empresas han utilizado métodos indirectos como sistemas de bonificación para las personas que viajan a contracorriente o minutos de alquiler gratis para quienes devuelven bicicletas en lugares de mayor altitud [ 4].
Las empresas de bicicletas compartidas han hecho todo lo posible para resolver este complejo problema. Con el aumento del número de personas interesadas en el tema y el avance de los modelos de previsión, es probable que la satisfacción de los usuarios aumente y aproveche aún más el uso de un medio de transporte más ecológico y, en consecuencia, mejore el tráfico en las grandes ciudades.
Fontes:
[1] https://www.mobilize.org.br/midias/pesquisas/situacao-global-do-transporte-e-mudanca-climatica.pdf
[2] https://www.wnyc.org/story/survey-64-citibike-users-unhappy-about-full-and-empty-docks/
[3] http://itdpbrasil.org/wp-content/uploads/2019/05/2-BSPG_Portugu%C3%AAs-1.pdf
[4] https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3135/tde-22052018-092405/publico/RodolfoCelestinodosSantosSilvaCorr18.pdf
[5] https://bikeportland.org/2016/09/07/portland-now-using-pedal-powered-trikes-to-help-rebalance-bike-share-stations-191007
[6] https://www.citylab.com/transportation/2014/08/balancing-bike-share-stations-has-become-a-serious-scientific-endeavor/379188/
Alejandro Niyama
Desde 2017 trabaja en proyectos de consultoría y formación en Logística y Supply Chain para empresas de los sectores Retail, Alimentación y Bebidas, Química y Petroquímica, Salud y Análisis Clínicos, Higiene y Belleza, E-commerce y Siderurgia y Metalurgia. Clientes que ya han realizado un proyecto: GPA, Nestlé, Unilever, ICONIC Lubrificantes, DASA, Mercado Livre y Vale. Tipos de proyectos realizados: Modelado y Optimización de la Malla Logística, Estrategia de Contratación de Transporte y Estudio Ferroviario para Transporte de Carga
