Los datos que generan los autobuses durante cada recorrido comienzan a utilizarse para anticipar fallas, estimar la demanda, optimizar el consumo de energía y mejorar la programación de flotas, en un intento por cambiar la forma en que se toman decisiones en el transporte público.
La estrategia forma parte de una agenda de investigación aplicada desarrollada por Grupo CISA en colaboración con instituciones académicas, presentada durante el 3er Congreso Nacional de Transporte Público de la Red Académica Mexicana por el Transporte Público (RedAMTP).
El planteamiento parte de aprovechar información que los sistemas de transporte ya generan durante su operación cotidiana: datos de recaudo, GPS, telefonía móvil, sensores de los vehículos, sistemas eléctricos, historiales de mantenimiento y trazados de rutas.
A través de herramientas de analítica e inteligencia artificial, estos datos pueden utilizarse no sólo para conocer qué ocurre en el sistema, sino para predecir escenarios y actuar antes de que aparezcan los problemas.
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La agenda contempla cinco proyectos que actualmente se encuentran en desarrollo y cuyos resultados podrían comenzar a evaluarse en periodos de entre seis y 18 meses.
Predecir la demanda para ajustar la oferta
Uno de los proyectos desarrolla matrices dinámicas de origen-destino y modelos predictivos de demanda, con los que se busca conocer con mayor precisión cómo se desplazan los usuarios.
El objetivo es utilizar esa información para mejorar la programación de la flota, reducir kilómetros improductivos y diseñar recorridos que tengan una mayor correspondencia entre la oferta de transporte y la demanda.
El cambio implica pasar de ajustar la operación después de detectar modificaciones en el comportamiento de los pasajeros a utilizar modelos que permitan anticipar esas variaciones.
Detectar fallas antes de que ocurran
Otra de las líneas de investigación está enfocada en el mantenimiento predictivo. El proyecto analiza la información generada por sensores instalados en los vehículos junto con los historiales de fallas para identificar condiciones que puedan representar un riesgo antes de que se produzca una avería.
La intención es reducir las paradas no planificadas y mejorar la disponibilidad de las unidades, al mismo tiempo que se disminuyen los costos asociados con el mantenimiento de las flotas.
Optimizar el consumo de energía
La tercera línea aborda la gestión inteligente de energía, particularmente relevante para los sistemas que incorporan vehículos eléctricos.
Los modelos buscan monitorear el consumo energético en tiempo real, predecir la demanda eléctrica y optimizar el uso de los recursos. Con ello se pretende reducir costos, mejorar la eficiencia operacional y facilitar una mayor integración de fuentes renovables.
Integrar flota, operadores y condiciones de operación
Un cuarto proyecto plantea una programación integral de flota y operadores que considere simultáneamente variables que tradicionalmente se analizan por separado.
Entre ellas se encuentran la demanda, la disponibilidad de vehículos, las condiciones laborales, el estrés operativo y las características de las rutas.
El propósito es generar esquemas de programación que incorporen una visión más amplia de las condiciones bajo las cuales funciona diariamente el transporte público.
Predecir la vida útil de las baterías
El quinto proyecto está relacionado con la expansión de las flotas eléctricas y busca desarrollar modelos predictivos sobre la degradación de las baterías bajo condiciones reales de operación.
Para ello se consideran factores como la topografía, el clima, las características de las rutas, los patrones de conducción y la demanda.
La información permitiría mejorar la planeación del reemplazo de baterías, optimizar el costo total de propiedad de las unidades eléctricas y reducir los riesgos financieros asociados con la operación de este tipo de flotas.
De la reacción a la anticipación
Los cinco proyectos se desarrollan actualmente en sistemas de transporte de la Ciudad de México, entre ellos corredores de Metrobús como el Centro-Aeropuerto, así como en rutas zonales y en el sistema de Movilidad Integral de Hermosillo.
Grupo CISA opera actualmente 24 empresas de transporte y una flota cercana a 2,200 autobuses de diferentes tecnologías, incluidos vehículos diésel, de gas natural y eléctricos.
El uso de los datos busca modificar una lógica todavía común en la operación del transporte: esperar a que una unidad falle para intervenirla, ajustar la oferta después de que cambia la demanda o revisar el consumo energético una vez que éste ya ocurrió.
La apuesta de estos proyectos es anticiparse.
En ese modelo, las señales provenientes de los vehículos pueden convertirse en alertas para mantenimiento; los patrones de viaje, en pronósticos de demanda; y el comportamiento energético, en información para tomar decisiones operativas en tiempo real.
La investigación aplicada busca así cerrar la brecha entre el conocimiento generado en las universidades y los problemas que enfrentan diariamente los sistemas de transporte.
El planteamiento fue presentado durante el 3er Congreso Nacional de Transporte Público de la RedAMTP, realizado del 2 al 4 de septiembre de 2026, con participación de instituciones académicas y especialistas en temas como profesionalización, movilidad incluyente y accesible, logística urbana, perspectiva de género, seguridad, tecnología, micromovilidad, movilidad del cuidado, energía y sostenibilidad.
El encuentro tuvo como sedes la Universidad Autónoma de Querétaro y la Universidad Autónoma del Estado de México, además de una jornada virtual, y reunió a representantes de la academia y del sector transporte.
La RedAMTP surgió a partir de una alianza vinculada con TranSIT, iniciativa bilateral entre México y Alemania orientada a transformar, digitalizar y hacer más eficiente el transporte público en el país.
Actualmente participan instituciones como el Instituto Politécnico Nacional, a través de UPIICSA, la UNAM, la UACM y la UAEMéx. La red busca consolidarse como un espacio nacional de investigación aplicada y cooperación entre universidades, sector público y empresas.
El objetivo de fondo es que los problemas cotidianos de la operación del transporte público se conviertan en preguntas de investigación y que los resultados regresen a los sistemas en forma de herramientas capaces de mejorar decisiones antes de que los problemas ocurran.
