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De hecho, este concepto describe un cambio de los modos de transporte de propiedad personal hacia una solución MaaS. La movilidad como servicio (MaaS) es la integración de diversas formas de servicios de transporte en un único servicio de movilidad accesible bajo demanda.
El desafío para el tráfico y el transporte por carretera en los próximos años es hacer un uso más inteligente de la infraestructura existente. Los sistemas operativos y de información desempeñan un papel decisivo en este sentido. Se necesita un enfoque inteligente donde las organizaciones, el transporte, la tecnología y la TI se reúnan.
Turnn conecta a todo tipo de operadores de transporte a su plataforma para que los viajeros tengan un amplio espectro de modos de transporte entre los que elegir. Además, proporcionan a los empleadores una administración completa de la movilidad para que sus empleados puedan concentrarse en llegar al destino deseado sin ningún tipo de papeleo a la hora de declarar estos viajes de negocios.
Turnn utiliza todo tipo de datos sobre las rutas, incluido el transporte público, las distancias y los tiempos de viaje, los precios, los puntos de interés, el número de transferencias y las conexiones a diferentes medios de transporte. Uno de los componentes para sus cálculos son los datos de la API Distance Matrix, que puede predecir el tiempo necesario para un viaje en condiciones de tráfico en tiempo real. Estos datos se utilizan en el planificador de viajes de Turnn para que los viajeros puedan elegir el mejor modo de transporte en ese momento. Por ejemplo, cuando una parte de su ruta habitual está congestionada, pueden optar por ir en transporte público y luego coger un coche compartido para el resto de la ruta, evitando así la congestión y llegando a tiempo a su destino.
La matriz de distancias permite estimar los tiempos de viaje y las distancias entre los puntos. Puede utilizar la API para caminar, andar en bicicleta, conducir y en transporte público. La API acepta una lista de puntos y devuelve una matriz con filas que representan los orígenes, las filas que representan los destinos y los valores de las celdas que representan el tiempo de viaje y las distancias entre las ubicaciones. Los datos siguientes son necesarios para implementar un conjunto básico de escenarios: distancias en automóvil desde el origen/hasta el destino para cada parada de transporte público, distancias a pie desde/hasta las paradas de transporte público, distancias hasta el vehículo compartido, estación de estacionamiento o estaciones de bicicletas compartidas más cercanas, distancias a pie desde el origen/destino para cada estación de bicicletas compartidas y cada vehículo de uso compartido.
Luego, el usuario puede elegir su viaje preferido en función del costo, el tiempo y la conveniencia.
MaaS contribuye a un nuevo tipo de movilidad futura y Distancematrix.ai se complace en formar parte de ella.
