Renfe pone a prueba la inteligencia artificial para aplacar la crisis de incidencias en el tren

El centro de gestión de operaciones (GCO) de Renfe, cerebro desde el que se ordena el tráfico ferroviario de la compañía pública, urge un nuevo apoyo tecnológico para anticiparse a los problemas en el tráfico y, de no poder evitarlos, dar respuesta con más agilidad. El desafío es atacar los puntos débiles y frenar la pérdida de crédito del tren ante millones de usuarios por las incidencias que se amontonan en los últimos años. Se apuesta por la inteligencia artificial (IA) y se ha seleccionado a la consultora PwC para integrar esta tecnología disruptiva como asistente para la toma de decisiones más rápidas, y reduciendo los efectos colaterales, ante alteraciones y situaciones complejas en la circulación.

Renfe, y por descontado los clientes, soportan una situación de alta tensión tanto en la alta velocidad como en los servicios convencionales ante el mayor tráfico tras la liberalización del transporte de viajeros, la avanzada edad de la flota y el estado mejorable de diversas líneas, como la de alta velocidad Madrid-Sevilla o las de Rodalíes en Cataluña. La IA irrumpirá en el centro de gestión de operaciones como un copiloto digital capaz de interpretar montañas de datos operativos en cuestión de segundos y plantear recomendaciones a los supervisores y operarios de Renfe. La empresa requiere a PwC que esas soluciones se jerarquicen en función del impacto operativo (ocupación de la red ferroviaria), recursos disponibles (trenes de reserva, talleres, priorización de rutas, etcétera) y el cumplimiento normativo.

La idea es que la futura aplicación salve situaciones de estrés, en las que deberá analizar múltiples variables operativas y aplicar lo aprendido en situaciones anteriores. El modelo de recomendaciones evolucionará con cada nuevo caso, pasándose se un modelo de actuación reactivo a otro proactivo.

El GCO de Renfe controla la circulación de trenes, el estado de toda la flota, cada una de las incidencias y la coordinación de la compañía con las estaciones, talleres y los sistemas de información al viajero. Funciona las 24 horas y se le exige “una capacidad de reacción rápida”, se explica desde la operadora. “La digitalización de la toma de decisiones, la integración de datos en tiempo real y el uso de inteligencia artificial no son solo una oportunidad, sino una necesidad urgente para garantizar una operación ferroviaria más eficiente, coherente y resiliente”, se puede leer en la documentación del concurso ganado por PwC.

En pleno temporal de incidencias, Renfe reconoce tener una visión operativa fragmentada; sufre la ausencia de recomendaciones automáticas basadas en datos, y carencias a la hora de estructurar lo aprendido en los incidentes. Utilizando modelos de IA, espera reducir al menos en un 25% el tiempo medio de decisión, confiando en que tres de cada cuatro recomendaciones del copiloto digital sean útiles o muy útiles para los operarios, que seguirán teniendo el mando.

Otro de los proyectos inmediatos relacionados con la IA es el de mejorar los sistemas de información a las estaciones, interventores y viajeros, para lo que entra en juego el análisis y verificación de la información en redes sociales, aplicaciones móviles de usuarios, medios de comunicación online, informes meteorológicos, etcétera. Con ello se actúa sobre los tiempos de reacción, la coordinación interna y, de nuevo, sobre la toma de decisiones. Además de anunciar las incidencias, Renfe aspira a recomendar de forma inmediata rutas alternativas y optimizar sus recursos, lo que en la actualidad depende de una actuación prácticamente manual y voluntaria. La compañía que preside Álvaro Fernández Heredia prevé recortar al menos en un 20% el tiempo de detección de incidencias, y subir diez puntos en la percepción del viajero sobre la calidad de la actuación de la operadora.

Decenas de propuestas

El pretendido salto tecnológico parte del concurso de proyectos del Laboratorio de IA puesto en marcha por la operadora. Media docena de empresas, entre 164 propuestas, van a poner a prueba la IA en áreas clave disfrutando de una pequeña financiación inicial (20.000 euros) para lanzar los test en un entorno operativo real. En octubre se esperan los primeros resultados, y avanzarán los proyectos con mayor potencial hasta integrarse en la infraestructura tecnológica de Renfe. Entre los finalistas han estado NTT Data, Indra Luce IT, Axpe Consulting, SDG o Eptisa.

Además de la modernización del GCO por PwC, y del sistema de información en tiempo real que se ha confiado a Plain Concepts, Renfe cuenta con Aunoa para poner en marcha un asistente de IA al empleado; ha adjudicado a Lucentia Lab el proyecto IA en Talleres para modernizar la labor crítica de mantenimiento; pondrá a prueba un modelo de supervisión inteligente de patrones de conducción de los trenes con la ayuda de Dive Tech, y trata de plantar cara a la lacra de los grafitis en su material rodante, también a través de la IA, con un desarrollo de Innova-TSN.

En este último caso del vandalismo, Renfe gasta unos 11 millones al año en limpieza de pintadas y reparación de daños, a lo que se suma el impacto de tener trenes parados en los talleres. “El fenómeno del grafiti ha evolucionado de actos esporádicos a acciones planificadas por grupos organizados, que operan con información previa sobre la ubicación de los trenes, la vigilancia presente y las condiciones del entorno”, argumenta la compañía. De la IA se espera un sistema predictivo capaz de anticipar, disuadir y reducir los actos de vandalismo.

Una vez procesados datos como los tipos de ataque, su ubicación o los días y horas en que se producen, se podrán identificar patrones de comportamiento y generar alertas con un mínimo de dos horas de anticipo sobre las zonas y franjas horarias de alto riesgo de vandalismo. Se persigue una reducción mínima del 20% en los ataques a través de una mejor organización de las rondas de vigilancia y de cámaras ya instaladas.

La entrada de la IA a los talleres intentará revolucionar a medio plazo la inspección, diagnóstico y gestión del mantenimiento de los trenes desde una situación actual de información técnica dispersa y necesidad de toma de decisiones más rápida. En una primera fase se desarrollará un sistema de revisión del material rodante basado en imágenes captadas por los operarios. Una vez detectado un fallo, la misma plataforma ha de recomendar la acción a realizar tomando como base los manuales de mantenimiento, la experiencia acumulada y la interacción con el personal de Renfe.

El proyecto de IA en Talleres tiene la misión de garantizar más fiabilidad en la disponibilidad de la flota, reduciendo los tiempos de parada. La empresa dice afrontar una “pérdida de conocimiento experto ante el relevo generacional” en sus dependencias, lo que espera amortiguar con la asistencia digital. La hipótesis inicial es que la IA ayudará a ahorrar hasta un 30% de tiempo de inspección, y que su precisión en el diagnóstico superará el 85%, lo que evitaría en el mayor número de los casos acudir a métodos tradicionales más trabajosos.

La IA se está integrando en el transporte ferroviario a pasos acelerados, con puntos a favor como el análisis instantáneo de datos, y otros críticos como es el de la ciberseguridad y los costes de implantación. Renfe dice ahora atraer el mejor talento tecnológico para diseñar y validar soluciones basadas en IA con alto impacto.