Fonte dell'articolo uitp.org: Gran parte della ricerca condotta nell’ambito del progetto è costituita da un’analisi degli sviluppi rilevanti riconducibili alla transizione digitale nel trasporto pubblico urbano in quattro aree chiave: operatività, manutenzione, gestione HR, organizzazione del lavoro, nonché servizi al cliente.
Transizione digitale nel trasporto pubblico urbano
Sulla base di ricerche documentali, interviste con le parti sociali operanti nel settore, nonché contributi scritti e risultati di workshop (presentazioni di esempi di pratica, discussioni di gruppi di lavoro e altri contributi), il gruppo di ricerca ha identificato le tecnologie chiave e i driver della transizione digitale nel trasporto pubblico urbano. Questi sono elencati nella figura di seguito e descritti più dettagliatamente nelle prossime sezioni, anticipati da una breve introduzione sull’intelligenza artificiale, i Big Data e l’apprendimento automatizzato che dovrebbero essere considerati come un key driver di transizione di tipo orizzontale in tutte e quattro le aree del trasporto pubblico.
Intelligenza artificiale e suo impatto sul trasporto pubblico urbano
L’intelligenza artificiale (IA) è un’area dell’informatica che enfatizza la creazione di macchine intelligenti che funzionano e reagiscono come gli esseri umani. L’uso dell’intelligenza artificiale è presente in tutti i settori della vita quotidiana. Il trasporto è un importante campo di applicazione e sviluppo dell’IA con esempi quali veicoli autonomi che sono in grado di operare senza un conducente umano o assistere il conducente, veicoli aerei senza equipaggio (veicoli volanti in grado di operare senza un pilota umano, noti come droni), chatbot (sistemi IA progettati per simulare la conversazione con utenti umani) e automazione dei processi robotici (che replicano le azioni di un essere umano interagendo con le interfacce utente di altri sistemi software).L’IA e l’automazione dei processi, ad esempio, vengono applicate nel software HR che supporta il processo decisionale nel contesto dello screening delle candidature, della selezione dei dipendenti per la promozione o persino per il licenziamento.6 Uno studio sulle applicazioni di IA nel trasporto pubblico, pubblicato alla fine del 2018, ha identificato più di una dozzina di casi di applicazione di IA nei servizi al cliente nel settore dei trasporti pubblici, nei processi operativi e ingegneristici, nella gestione della tutela e sicurezza o nella manutenzione.
Tali applicazioni vanno dall’assistenza digitale che supporta o sostituisce il personale di servizio a chatbot che rispondono alle domande dei clienti o ai sistemi di supporto del personale nei call center. Utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento dei modelli, il software basato sull’IA analizza le domande dei clienti agli agenti dei call center e visualizza automaticamente le informazioni pertinenti sullo schermo degli agenti. Lo studio descrive esempi di pratica, come ad esempio presso il Gruppo RATP, dove è stato sviluppato un processo basato sull’IA che produce indagini automatiche sulla provenienza/destinazione e report mensili, consentendo al personale di focalizzarsi sulla pianificazione della rete e sulle questioni di gestione della congestione supportate da informazioni avanzate.
E a Hangzhou (Cina), i funzionari pubblici hanno adottato un sistema di controllo equipaggiato con tecnologie di riconoscimento facciale e apprendimento approfondito (deep learning) che fornisce raccomandazioni in tempo reale sul traffico e misure correttive per ridurre la congestione e ottimizzare le risposte in caso di disguidi o interruzioni. In base allo studio, le attuali applicazioni IA nel trasporto pubblico non sono state implementate con l’intenzione di sostituire il personale esistente, bensì di “rimuovere molte delle attività ripetitive poco qualificate, incrementando la competenza nel processo decisionale guidato dai dati”.
I sistemi di assistenza alla guida (anche DAS) sono utilizzati in autobus, metropolitane e metropolitane leggere. Le funzioni dei sistemi di assistenza alla guida sono molteplici, laddove la sicurezza è in cima alla lista dei motivi per cui le aziende di trasporto pubblico introducano tali funzioni. I sistemi intelligenti di adattamento della velocità (ISA) evitano il superamento di velocità e i sistemi di frenata avanzati migliorano la precisione di arresto nelle stazioni.
Tali sistemi sono disponibili in diverse versioni: mentre il sistema intelligente di adattamento della velocità informativo o consultivo fornisce al conducente un feedback attraverso un segnale visivo o audio, un sistema obbligatorio intelligente di adattamento alla velocità evita il superamento della velocità, ad esempio, riducendo l’iniezione di carburante oppure generando una pressione verso l’alto esercitata sul pedale dell’acceleratore.
Gli avvisi di ostacoli e collisioni, angoli ciechi e deviazione dalla corsia di marcia rappresentano un altro modo per ridurre gli incidenti. I promemoria che avvisano di allacciare le cinture di sicurezza sono una caratteristica comune negli autobus. I dispositivi Alcolock che impediscono l’accensione del veicolo in caso di mancato superamento dell’alcoltest rientrano nella categoria dei sistemi di assistenza alla guida.
Sono sistemi di controllo automatico progettati per impedire la guida in stato di ebrezza e che richiedono al conducente di soffiare in un etilometro installato a bordo del veicolo prima di mettersi alla guida. I sistemi di assistenza alla guida possono anche essere collegati alla guida ecologica supportata da un computer di bordo. L’accettazione di tali sistemi da parte degli utenti può essere migliorata con i sistemi di incentivazione sottostanti. Ad esempio, Bogestra (Bochum-Gelsenkirchener Strassenbahnen AG, Germania) ha sviluppato un sistema semaforico per una guida a basso consumo energetico, in cui il conducente
che guida con un maggiore risparmio energetico riceve un bonus. Il sistema premi è finanziato attraverso una riduzione dei costi del carburante grazie alla guida eco-compatibile. Tuttavia, è stato anche osservato che i sistemi di assistenza alla guida devono essere adattati alle esigenze dei conducenti e che occorre porre particolare enfasi sul garantire l’efficienza dell’interfaccia uomo/macchina.
Se non progettato correttamente, un sistema potrebbe confondere i conducenti invece di supportarli. Inoltre, poiché questi sistemi raccolgono dati sulle prestazioni, l’uso di questi dati dovrebbe essere oggetto di dialogo sociale all’interno dell’azienda in quanto potrebbero potenzialmente essere utilizzati per monitorare e disciplinare i conducenti. La messa a disposizione di tablet o altri dispositivi mobili per il personale di guida non è necessariamente parte di un sistema di assistenza alla guida, ma piuttosto uno strumento di assistenza alla guida.
Tali dispositivi sono principalmente finalizzati a migliorare la comunicazione e l’informazione poiché consentono ai conducenti di comunicare senza il coinvolgimento di spedizionieri o centri di controllo e di essere aggiornati sui dati relativi agli orari e sulle variazioni temporanee di percorso. Se paragonato al passato, il fatto di essere aggiornati e ben informati da tali dispositivi mobili è considerato essere dai conducenti un grande vantaggio.
Si sono verificati casi in cui i passeggeri dei trasporti pubblici sono stati informati più adeguatamente e rapidamente sulle variazioni e le interruzioni, ad esempio tramite app aziendali, piuttosto che dai conducenti stessi. I dispositivi mobili possono includere anche tecnologie per l’emissione di biglietti. Inoltre, tali dispositivi possono essere utilizzati anche per la pianificazione dei turni o per applicazioni inerenti a festività/ferie.
Alcuni di questi dispositivi possono essere utilizzati anche per uso privato, laddove tuttavia può sussistere il rischio che i confini tra vita privata e vita lavorativa diventino sempre più labili. I veicoli a guida automatica e autonoma sono disponibili nel settore delle metropolitane automatizzate e dei minibus a guida autonoma. L’automazione delle metropolitane si riferisce al processo mediante il quale la responsabilità della gestione delle operatività dei treni viene trasferita dal conducente al sistema digitale di controllo dei treni.
Ciò include il funzionamento del treno, l’avviamento e l’arresto, la chiusura delle porte e la gestione di guasti e altri malfunzionamenti. Sulla base di quali di questi processi vengono eseguiti automaticamente o dal conducente, è possibile distinguere quattro livelli di automazione (Grade of Automation, GoA). Metropolitane automatizzate o semi-automatizzate sono state introdotte in molte città europee in vari Paesi, dove le linee più datate, risalenti a oltre 20 anni fa, si trovano a Parigi.
In fase di costruzione di linee completamente nuove, i sistemi di metropolitana senza conducente sono utilizzati piuttosto frequentemente. La conversione di una linea esistente in una linea completamente automatizzata è, tuttavia, piuttosto dispendiosa in termini di costi e pertanto viene raramente presa in considerazione. Le metropolitane automatizzate offrono svariati vantaggi.
Tali vantaggi si concretizzano in un incremento nella capacità di trasporto dovuto a intervalli più brevi e maggiore flessibilità operativa nell’adeguarsi in tempo reale all’aumento o alla diminuzione del volume di passeggeri. Inoltre, la puntualità e la sicurezza migliorano. Di pari passo migliora anche l’efficienza economica ed energetica poiché, ad esempio, le informazioni sul percorso (pendenze, curve, limiti di velocità) vengono considerate nei calcoli relativi alla velocità. Nessuno degli operatori che ha partecipato a questo studio ha potuto affermare di aver riscontrato problemi di accettazione tra i passeggeri.
Per lo meno durante la fase introduttiva, gli steward facenti parte del personale di bordo (spesso ex conducenti) hanno viaggiato sulla metropolitana automatizzata. Nelle metropolitane semiautomatiche gli steward sono ancora a bordo e svolgono interventi, ad esempio, in caso un sistema non funzioni. Non è stato possibile constatare perdite di posti di lavoro a seguito dell’introduzione di metropolitane automatizzate nel settore dei fornitori di servizi di trasporto pubblico urbano. Tuttavia, sul lungo periodo si pone la questione se le metropolitane automatizzate faranno dei conducenti un personale in esubero.
Inoltre, i conducenti provenienti da una formazione operativa di guida classica, che nel processo di digitalizzazione vengono trasferiti ad occupare postazioni di lavoro nei servizi al cliente o in ambito di tutela della sicurezza, necessitano di un bagaglio di capacità e competenze del tutto diverso. Pertanto, e al fine di evitare frustrazione e demotivazione, il trasferimento di postazioni di lavoro nel contesto dell’automazione dei veicoli deve essere pianificato attentamente e inquadrato dal dialogo sociale e dagli accordi tra i rappresentanti dei lavoratori/sindacati e il fornitore di trasporti.
Nelle piattaforme operative completamente automatiche, le ferrovie e i veicoli devono essere dotati di vari componenti tecnici come la tecnologia di segnalazione e sensori per la raccolta dei dati lungo le tratte. Il distanziamento treni è considerato un elemento essenziale di informazioni per le metropolitane automatizzate. In tale contesto il Communication Based Train Control (CBTC), ovvero il sistema di controllo automatico del traffico ferroviario basato sulla comunicazione, scambia informazioni tra i treni senza conducente e garantisce uno scambio continuo tra i treni e i centri di controllo, che comunicano l’esatta posizione, la velocità, la direzione di viaggio e la distanza di frenata.
La tecnologia Automatic Train Protection (ATP) è un sistema di sicurezza per la circolazione dei treni che calcola le distanze del treno e controlla la velocità tramite il controllo automatico del treno (Automatic Train Control – ATO) che consente la guida autonoma. I Sistemi di Controllo Digitale, chiamati anche Sistemi di Controllo del Trasporto Intermodale (ITCS), sono utilizzati non solo nelle metropolitane automatizzate, ma sono abbastanza comuni anche negli autobus e in altre aree. Consentendo la determinazione esatta delle posizioni dei veicoli, i centri di controllo possono reagire abbastanza rapidamente a qualsiasi deviazione del veicolo dall’itinerario originario.
In caso di incidente, gli autobus e i treni possono essere deviati evitando il congestionamento. Gli autobus sono di solito seguiti da GPS, ma altri sistemi usufruiscono di schermi e telecamere. Il sistema di controllo del traffico adattivo (ATCS) è una soluzione di controllo autocalibrante che adatta automaticamente la temporizzazione, ad esempio un semaforo, per risolvere i problemi di congestione del traffico e migliorare i flussi di traffico, consentendo agli autobus di essere in orario. Esempi di sistemi di controllo digitale si possono trovare in tutte le aziende di trasporto pubblico urbano in Europa.
Con l’automazione delle linee metropolitane e dei sistemi di controllo digitale, sorge la questione della responsabilità e dell’affidabilità. Esempi del nostro studio mostrano che la suddivisione delle responsabilità tra i singoli dipendenti e i sistemi digitalizzati che eseguono processi autonomi non è ancora stata chiarita in tutti i casi. Per quanto concerne i veicoli autonomi, vi sono esempi di servizi navetta autonomi in progetti pilota in diverse città e cantieri privati. Il servizio navetta autonomo
riduce le lacune esistenti nel trasporto pubblico collegando aree poco sviluppate o fornendo un’integrazione operante 24 ore su 24 all’esistente trasporto pubblico urbano. Tuttavia, in Europa, i servizi navetta autonomi hanno sino ad oggi per lo più una capacità limitata, sia in termini di velocità che di numero di veicoli autonomi nel trasporto passeggeri su strada. Un campo di applicazione specifico della guida autonoma e delle attività di assistenza ai conducenti di autobus, mediante sistemi avanzati di assistenza alla guida è dato dalla gestione automatica dei depositi di autobus e agli stessi depositi automatici, vin cui gli autobus vengono parcheggiati automaticamente.
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