Trasformazione digitale dei trasporti pubblici nella contea di Primorje-Gorski Kotar con il sostegno dell'EDIH Adria

Sfide

La contea di Primorje-Gorski Kotar si trova ad affrontare sfide nell'ottimizzazione dei trasporti pubblici, in particolare nelle zone rurali come il Gorski Kotar. La popolazione della zona ha limitate possibilità di utilizzare i trasporti pubblici a causa di rotte rare, orari non coordinati e la mancanza di sistemi integrati di pianificazione dei viaggi. Inoltre, non esisteva una banca dati dettagliata sull'offerta e sulla domanda di trasporto, il che ha reso difficile analizzare l'efficienza del sistema attuale e pianificare i miglioramenti.

Soluzioni

Attraverso il programma Test prima di investire e con il sostegno dell'EDIH Adria, la contea di Primorje-Gorski Kotar ha testato le possibilità di trasformazione digitale del trasporto pubblico attraverso l'analisi avanzata dei dati sul traffico e la simulazione di vari scenari di traffico. I test hanno riguardato diverse fasi chiave:

• Analisi della domanda di traffico utilizzando i dati della rete mobile per identificare i modelli di movimento della popolazione
• Creazione di un database GTFS (General Transit Feed Specification) che consente la modellizzazione standardizzata del trasporto pubblico
• Sviluppo di un modello di rete di trasporto digitale e sperimentazione di diversi scenari di trasporto
• Simulazione delle prestazioni del trasporto pubblico, compresi i tempi di viaggio, la copertura del percorso e le opzioni di trasferimento
• Proporre miglioramenti attraverso l'ottimizzazione delle rotte esistenti e la potenziale introduzione di un sistema di trasporto su richiesta (Trasporto Demand Responsive - DRT)

Risultati e benefici

I test hanno dimostrato che la digitalizzazione del sistema di trasporto pubblico apporterebbe notevoli vantaggi:

• Aumentare la disponibilità di trasporti ottimizzando percorsi e orari di guida in base alle reali esigenze della popolazione
• Analisi dei dati più rapida utilizzando strumenti digitali avanzati, che consentirebbero una pianificazione più efficiente delle soluzioni di trasporto
• Maggiore flessibilità del sistema grazie alla possibilità di introdurre soluzioni adattative come le ANR
• Ridurre i costi dell'operatore attraverso l'ottimizzazione delle rotte e ridurre la capacità inutilizzata
• Migliore esperienza utente grazie a dati di orario e opzioni di trasferimento più accurati e aggiornati

Insegnamenti tratti

I test hanno individuato le principali sfide e opportunità per migliorare il sistema:

• Convalida ed estensione della banca dati GTFS: l'attuale banca dati non è ancora pienamente conforme ai vettori, pertanto sono necessari ulteriori lavori sulla sua completezza e accuratezza
• Collegare tutte le parti interessate: la cooperazione tra tutti gli operatori dei trasporti, le autorità locali e le istituzioni competenti è essenziale per il successo della digitalizzazione
• Monitoraggio attivo della domanda: si raccomanda l'introduzione di sistemi di conteggio dei passeggeri e l'analisi periodica dei dati relativi all'utilizzo dei trasporti
• Digitalizzazione dell'orario di servizio in tempo reale: una banca dati GTFS dinamica consentirebbe ai cittadini di accedere alle informazioni sugli arrivi e le partenze effettivi dei veicoli

Dati misurabili

L'analisi del modello di prova ha prodotto diversi risultati chiave:

• Il database GTFS ora include più di 90% rotta in PGC, ma è necessario un ulteriore coordinamento con gli operatori
• L'analisi dei dati mobili ha rilevato più di 20.000 viaggi giornalieri all'interno del Gorski Kotar, il che consente una pianificazione del percorso più precisa
• Si stima che l'ottimizzazione dei programmi di guida potrebbe ridurre i tempi di attesa per il trasporto di 30-50%
• La simulazione ha dimostrato che l'introduzione del sistema NRA potrebbe coprire fino a 40% più utenti rispetto al sistema attuale

Conclusion

La sperimentazione di soluzioni digitali per il trasporto pubblico nella contea di Primorje-Gorski Kotar ha dimostrato che i moderni strumenti analitici possono migliorare in modo significativo la pianificazione e l'ottimizzazione del sistema di trasporto. Utilizzando il database GTFS e i modelli digitali, è possibile analizzare con precisione l'offerta e la domanda di trasporto, il che consente un migliore processo decisionale e l'introduzione di soluzioni innovative come il trasporto su richiesta.

Le prossime fasi di sviluppo se l'utente decide di farlo includono l'ulteriore miglioramento della banca dati GTFS, l'attuazione di progetti di test per il sistema delle ANR e lo sviluppo di una piattaforma digitale che consentirebbe ai passeggeri di accedere alle informazioni sul trasporto pubblico in tempo reale.