Cinco proyectos aplicados al transporte público buscan predecir la demanda, reducir recorridos improductivos y optimizar el mantenimiento y consumo de energía
Ciudad de México.— Datos generados por autobuses en circulación serán utilizados para anticipar fallas mecánicas, calcular la demanda de pasajeros, mejorar la programación de rutas y optimizar el consumo energético mediante cinco proyectos de investigación aplicada.
Las iniciativas, desarrolladas por Grupo CISA en colaboración con instituciones académicas, pretenden transformar los vehículos de transporte público en fuentes de información en tiempo real. Los primeros resultados se esperan en periodos de seis a 18 meses, por lo que sus beneficios todavía deberán comprobarse durante la operación.
Los proyectos fueron presentados durante el Tercer Congreso Nacional de Transporte Público, organizado por la Red Académica Mexicana por el Transporte Público (RedAMTP), realizado del 2 al 4 de septiembre de 2026.
La propuesta aprovecha información procedente de sistemas de recaudo, dispositivos GPS, sensores de los vehículos, sistemas eléctricos, historiales de mantenimiento, telefonía móvil y recorridos de las rutas.
Mediante herramientas de análisis e inteligencia artificial, los investigadores buscan pasar de una operación reactiva —en la que se interviene después de una falla o saturación— a modelos predictivos capaces de identificar riesgos y cambios en la demanda antes de que afecten el servicio.
Datos para ajustar rutas y unidades
El primer proyecto desarrolla matrices dinámicas de origen y destino, junto con modelos predictivos de demanda. El propósito es conocer con mayor precisión dónde y cuándo se desplazan los usuarios, para ajustar la cantidad de unidades y reducir kilómetros recorridos sin pasajeros.
Esta información también podría utilizarse para diseñar rutas con mayor correspondencia entre la oferta disponible y las necesidades reales de movilidad.
El segundo programa está enfocado en el mantenimiento predictivo. A través de los datos generados por los sensores y del historial de averías, se buscará detectar señales de desgaste antes de que una unidad presente una falla.
El objetivo es disminuir las interrupciones no programadas, elevar la disponibilidad de los autobuses y reducir los costos asociados con reparaciones de emergencia.
Analizarán consumo eléctrico y desgaste de baterías
Una tercera línea de investigación contempla la gestión inteligente de energía, con sistemas que permitan monitorear el consumo en tiempo real, calcular la demanda eléctrica y mejorar el aprovechamiento de los recursos energéticos.
El cuarto proyecto desarrollará herramientas para programar conjuntamente la flota y los horarios de los operadores. Los modelos incorporarán variables como demanda, unidades disponibles, trazado de rutas, condiciones laborales y estrés operativo.
La quinta iniciativa estudiará la degradación de las baterías de autobuses eléctricos en condiciones reales de circulación. Para ello se considerarán factores como clima, topografía, demanda de pasajeros, trayectos y estilo de conducción.
Los resultados podrían ayudar a determinar cuándo deben sustituirse las baterías, calcular el costo total de las unidades eléctricas y disminuir los riesgos financieros asociados con la renovación de las flotas.
Proyectos se aplican en sistemas de transporte
Los programas se desarrollan en corredores del Metrobús de la Ciudad de México, entre ellos Conexión Centro-Aeropuerto; rutas zonales y el sistema Movilidad Integral de Hermosillo, de acuerdo con información difundida por Grupo CISA.
La empresa reporta que opera 24 compañías de transporte y una flota cercana a 2 mil 200 autobuses con tecnologías diésel, gas natural y eléctrica.
Aunque los proyectos plantean posibles mejoras operativas, aún se encuentran en desarrollo. La información divulgada tampoco precisa los indicadores con los que se evaluarán sus resultados ni los protocolos de anonimización y protección aplicables a los datos relacionados con los desplazamientos de los usuarios.
La RedAMTP está integrada por instituciones como el Instituto Politécnico Nacional, la Universidad Nacional Autónoma de México, la Universidad Autónoma de la Ciudad de México y la Universidad Autónoma del Estado de México.
El desafío será convertir la información generada diariamente por los autobuses en decisiones que produzcan mejoras medibles para los pasajeros: menores tiempos de espera, reducción de interrupciones, rutas mejor planeadas y un uso más eficiente de las unidades.