Modelado de sistemas de transporte masivo empleando dinámica

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La Dinámica de Sistemas: Un Paradigma de Pensamiento
9° Encuentro Colombiano de Dinámica de Sistemas
14 al 16 de septiembre del 2011
Universidad Colegio Mayor de Nuestra Señora del Rosario
Comunidad Colombiana de Dinámica de Sistemas
Bogotá – Colombia
Modelado de sistemas de transporte masivo empleando
dinámica de sistemas: caso Transmilenio S.A.
July Moscoso G.
Mileidy Perdomo M.
Universidad Libre
Estudiante de Ingeniería Industrial
(57) 3125331868
Universidad Libre
Estudiante de Ingeniería Industrial
(57) 3004317686
july.moscosg@unilibrebog.edu.co
mileidy.perdomom@unilibrebog.edu.co
Lady J. Perdomo P.
Oscar Mayorga T.
Universidad Libre
Estudiante de Ingeniería Industrial
(57) 3134737869
Universidad Libre
Ingeniero Industrial, Docente Investigador
(571) 4232726
ladyj.perdomop@unilibrebog.edu.co
oscar.mayorgat@unilibrebog.edu.co
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
In this paper, we describe the formatting guidelines for 9°
Encuentro Colombiano de Dinámica de Sistemas Proceedings.
Los sistemas de transporte masivo de las ciudades
Latinoamericanas enfrentan grandes polémicas por su problemas
de contaminación ambiental, auditiva y visual; calidad del
servicio; costo de mantenimiento; precio del pasaje; cobertura;
capacidad disponible, entre otros. Estas condiciones hace que los
sistemas no sean eficientes ni eficaces a la hora de ofrecer un
servicio que responda de forma efectiva a las necesidades de los
usuarios y habitantes de la ciudad, en este sentido se plantean
interrogantes acerca de la satisfacción y percepción del servicio
por parte de los actores que lo integran.
This research shows the model of a Mass Transit System using
System Dynamics (SD) in a particular scenario, and whose
objective criterion focuses on the system explain the discrepancies
in terms of available resources (supply Oi) and needs users of it
(Dj demand) for the actors who manage the system take the right
decisions (tn+1).
The methodology is divided into phases: I Concept, II Database;
III Formalization, IV Formulation, V Implementation in
Computer, VI Validation; VII Experiments, VIII Interpretation.
The DS modeling, was able to determine the overuse of the
resources of mass transit system, as the demand (Dj) is greater
than supply (Oi) which causes the system to lose effectiveness,
responsiveness, satisfaction the actors and increased operating
costs, on the other hand raises the possible strategies to follow to
optimize the available capacity (infrastructure) of the system
(tn+1).
Keywords
System Dynamics, Mass Transport, Modelling.
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9° Encuentro Colombiano de Dinámica de Sistemas – 14 al 16 de
septiembre de 2011, Bogotá - Colombia
Copyright 2011 Universidad del Rosario [ISSN 2027-7709] US $10.00
De acuerdo con la revisión documental; las investigaciones y
estudios realizados han permitido observar que el 47,6% de los
sistemas de transporte masivo Latinoamericanos se han convertido
en sistemas obsoletos, a consecuencia de la baja transferencia en
el recambio tecnológico, limitantes de infraestructura de las
ciudades, creciente cantidad de usuarios, parque automotor
deficiente y limitado.
En el caso particular, el Sistema de Transporte masivo
Transmilenio de la ciudad de Bogotá ha sido el que ha buscado
integrar los actores de la movilidad por medio de la arquitectura
de un sistema que brinde una cubertura total a todas las zonas de
la ciudad, por medio de la eliminación sistemática de rutas de
empresas de transporte público particular, esta eliminación de
rutas hizo que la demanda migrara al sistema de forma paulatina y
que este a través de los años se fortaleciera. Por otro lado las
obras civiles del sistema se planean por fases lo cual hace que este
ofrezca una infraestructura limitada y en el sentido contrario la
demanda crece.
En el desarrollo de la presente investigación se logró identificar
los actores, restricciones, recursos, indicadores, medios
tecnológicos y variables que integran la estructura del sistema de
transporte masivo Transmilenio obteniendo como resultado la
discrepancia que se presenta entre la oferta compuesta por la flota
transportadora, taquillas, estaciones y portales del sistema; por
otro lado la demanda compuesta por los usuarios/día que acceden
al sistema que en promedio es de 1.326.3661, al determinar la
discrepancia los actores que tienen la gobernabilidad del sistema
tienen de cerca la información necesaria para tomar las decisiones
pertinentes en cuanto al mismo refiere.
porta, también se puede adquirir el tiquete (pasaje) en diferentes
puntos autorizados tales como droguerías, universidades, entre
otros.
2. SISTEMAS INTEGRADOS DE
TRANSPORTE MASIVO EN COLOMBIA
El objetivo de la investigación es diseñar Un Modelo de Dinámica
de Sistemas que busque comprender el Sistema Transmilenio S.A.
con el fin de tomar las decisiones adecuadas en términos
económicos, logísticos, gubernamentales y sociales.
La movilidad es un tema fundamental para las políticas públicas
mundiales; hoy día los Sistemas Integrados de Transporte (SIT)
son los que afrontan el reto de dar soluciones técnicas,
financieras, sociales y medioambientalmente sostenibles en una
nación. Colombia se encuentra a la vanguardia de los Sistemas
Integrados de Transporte a nivel de Latinoamérica, contando en la
actualidad con 7 proyectos adelantados de manera simultánea en
diferentes ciudades del país, lo que hace que se presenten
problemas inesperados que requieren de soluciones de largo
plazo. Los sistemas integrados de transporte reconocidos que
actualmente funcionan en Colombia son:
•
Megabus S.A. - Pereira (Risaralda)
•
Metrocali S.A. - Cali (Valle del Cauca)
•
Metrolínea S.A. - Bucaramanga (Santander)
•
Transmetro S.A. - Barranquilla (Atlántico)
•
Transcaribe S.A. - Cartagena (Bolívar)
•
Empresa de Transporte Masivo del Valle de Aburrá
Ltda. – Medellín (Antioquia)
•
Transmilenio S.A.
(Cundinamarca).
–
Bogotá
D.C.
/
Transmilenio es un referente en el mundo, que también podría
llamarse “un producto tipo exportación de Colombia”, pues este
SITM es tomado como modelo para ser aplicado en ciudades
como Guadalajara, Milán, Ciudad de México, Chile, entre otras
[8].
3. SINOPSIS DE LA INVESTIGACIÓN
3.1 Objetivo
A partir de este planteamiento se toma como muestra el Portal del
Norte, del cual se conceptualizarán las variables, actores, recursos
y escenarios del Modelo Teórico.
3.2 Problema
3.2.1 Problema
Transmilenio S.A. es la primera empresa de transporte masivo de
la capital que posee la gobernabilidad sobre el sistema de
transporte. Desde hace 10 años la implementación del sistema
produjo la eliminación selectiva de rutas de transporte público
privado, lo que hace que Transmilenio sea prácticamente su única
opción de transporte; esta creciente demanda (ver Figura 1) hace
que la infraestructura del sistema se encuentre limitada, la
capacidad institucional sea deficiente y en consecuencia de esto se
incremente los niveles de insatisfacción de los usuarios.
Soacha
Es importante resaltar que la Nación ha asumido cuantías
importantes de inversión pública para la implementación de los
mencionados SITM [4].
2.1 Transmilenio S.A.
Transmilenio S.A. sistema de transporte autosostenible, el cual se
basa en un esquema de Buses de Transito Rápido (BTR) que
transitan por calzadas exclusivas, en los carriles centrales de las
principales avenidas de la ciudad, facilitando el rápido y
organizado abordaje, con portales principales y estaciones
cerradas que son los únicos puntos de parada de los servicios.
Adicional a los servicios troncales con BRT, funcionan los
servicios alimentadores los cuales apoyan las rutas troncales,
transportando y distribuyendo una parte de la demanda [7].
Transmilenio S.A. maneja una tarifa integral, con un sistema de
recaudo a través de taquillas en la entrada de cada estación o
1
Base de datos Transmilenio S.A. [Consultado en octubre de
2010]
Figura 1. Crecimiento Demanda Anual Sistema Transmilenio
S.A.
3.2.2 Formulación
¿Cómo optimizar la funcionalidad del Sistema Transmilenio S.A.
en el Portal Norte a partir del Modelamiento en Dinámica de
Sistemas DI?
4. DIAGNOSTICO
Para seleccionar el escenario objeto de estudio se realizo un
diagnostico del nivel de utilización de los portales del sistema
medido por número de usuarios.
A partir de este diagnostico se pudo establecer como escenario
muestral el portal del norte en razón a que el número de usuarios
que ingresa y salen de este es el mayor a todo el sistema. (ver
figuras 2, 3 y 4).
3.000.000
Cantidad de Usuarios
2.500.000
PORTAL 80
2.000.000
PORTAL DEL NORTE
PORTAL DE USME
1.500.000
PORTAL TUNAL
PORTAL AMERICAS
1.000.000
PORTAL SUR
PORTAL SUBA
500.000
Figura 5. Diagrama básico del sistema Transmilenio – Portal
Norte
0
ENERO
FEBRERO
MARZO
ABRIL
MAYO
JUNIO
Figura 2. Ingresos de usuarios al sistema Transmilenio S.A.
por medio de portales I semestre 2011
3.000.000
Cantidad de Usuarios
2.500.000
Conceptualizado el modelo se han identificado las variables entre
las cuales se producen influencias y de igual manera se han
clasificado en: variables de nivel, variables de flujo y variables
auxiliares como se observa en la tabla 1.
PORTAL 80
2.000.000
PORTAL DEL NORTE
Tabla 1. Parámetros del modelo
PORTAL DE USME
1.500.000
PORTAL TUNAL
PORTAL AMERICAS
1.000.000
PORTAL SUR
PORTAL SUBA
500.000
0
ENERO
FEBRERO
MARZO
ABRIL
MAYO
JUNIO
Figura 3. Salidas de usuarios al sistema Transmilenio S.A. por
medio de portales I semestre 2011
1.800.000,00
1.600.000,00
1.400.000,00
Número de Usuarios
5.2 Parámetros del Modelo
1.200.000,00
1.000.000,00
800.000,00
600.000,00
400.000,00
200.000,00
ENERO
FEBRERO
Ingreso Peatonal
Ingreso Intermunicipales
MARZO
ABRIL
MAYO
Ingreso Alimentadores
Figura 4. Ingresos de usuarios al sistema Transmilenio S.A.
por medio del portal Norte (Enero-Mayo/2011)
5. DESARROLLO DEL MODELO
5.1 Conceptualización del modelo
En este primer paso se identifica gráficamente los actores,
escenarios y relaciones del sistema (ver figura 5) con el fin de
entender la estructura del mismo, para el caso en particular se
describe la estructura del Portal Norte escenario seleccionado para
la investigación.
NOMBRE
PN
TA
TS
I
AP
AL
TQ
BH
PT
CM
PDI
AR
P
V
TM
M
PT
S
ETU
EA
IF
D
DS
DESCRIPCION
Portal Norte
Tasa de Arribos
Tasa de Servicio
Intermunicipales
Acceso Peatonal
Alimentadores
Taquilla
Bahias
Patio
Comunicaciones
Personal Directo e Indirecto
Articulados
Paseadores
Vias
Trafico Mixto
Mantenimiento
Policia de Transito
Semaforos
Espacio Transito de Usuarios
Estado de Animo
Infraestructura
Distancia
Discrepancia
TIPO
Variable de Nivel
Variable de Flujo
Variables Auxiliares
Constante
5.3 Diagrama DS del Modelo
Después de haber determinado las variables del modelo se
establecen sus diagramas DS (ver figura 6).
que se encuentran detrás de la problemática y los puntos donde se
pueden generar apalancamientos.
Observando la simulación realizada, donde la tasa de arribos es
alta, se comprueba como la creciente demanda no ha permitido
que haya estabilidad en el sistema para responder a la mejora del
mismo de manera oportuna.
Figura 6. Diagrama de Influencias o Causal
Con lo anterior, se pueden iniciar las réplicas en los demás
portales del sistema, de tal forma se tenga un completo análisis de
todas las entradas y salidas de los usuarios y así diseñar el modelo
general del mismo y entender holísticamente lo que el sistema de
transporte masivo Transmilenio aporta en términos de eficiencia y
competitividad a la ciudad.
8. CONCLUSIONES
6. VALIDACIÓN
El modelo fue planteado en el software VenSim® y con él se
obtiene el escenario “Base” o “Cero” para empezar el proceso de
consolidación del modelo del sistema, en esta primera
aproximación se obtuvo la siguiente simulación, donde es posible
observar todas las interrelaciones existentes entre las variables y
la discrepancia entre la oferta y la demanda (ver figura 7).
Planteado el modelo se ha logrado identificar de forma asertiva la
realidad del Sistema del transporte masivo Transmilenio S.A.
teniendo en cuenta que dicho modelo genera comportamientos
característicos del mismo, en razón que sus actores, restricciones,
variables, parámetros y escenarios son homogéneos para todo el
sistema, en esta primera aproximación se tomó el escenario
que
Figura 7. Simulación del Modelo – Software Vensin ®
7. DISCUSIÓN Y RESULTADOS
En el escenario base o cero se logran establecer las primeras
aproximaciones de la inestabilidad del sistema que generan la
discrepancia entre la oferta y demanda del mismo, en este sentido
se pueden establecer como decisiones inicial que el aumento de la
oferta en cuanto a taquillas, flota de buses, comunicaciones,
personal operativo y seguridad minimizaran el impacto de la
demanda; sin embargo esta decisión hace que la utilización del
sistema sea costosa en la medida que estas estrategias en términos
de costos se traducen en un aumento de tarifas de pasaje de los
usuarios.
Con la simulación se pudo evidenciar los principales bucles de
realimentación, demoras y la relación de proporcionalidad entre
las variables ayudando a percibir los elementos de la estructura
mas actuación tiene sobre el sistema en términos de entradas y
salidas de los usuarios del sistema.
Con la aplicación de Dinámica de Sistemas para el caso del
sistema de transporte masivo Transmilenio se logra comprender
holísticamente el sistema a partir de un escenario muestra, en este
sentido la técnica sirve para entender, interpretar y validar
sistemas o arquitecturas sistémicas complejas por el número de
actores, variables o restricciones que en ella misma intervienen.
Ha sido posible identificar como al intervenir un mayor numero
de variables dentro del modelo es posible llegar a comprender el
Sistema Transmilenio S.A. de manera que los actores que tienen
la gobernabilidad del sistema pueden tomar las mejores decisiones
en términos del servicio, la satisfacción y percepción buscando
incrementar la competitividad del sistema a nivel local. De igual
manera es posible determinar cómo reducir el efecto dominó
existente.
[4] Carrillo U. Gloria A., Estudio Sectorial: Sistemas Integrados
de Transporte Masivo en Colombia: avances, retos y
perspectivas en el marco de la política nacional de transporte
urbano. Contraloría General de la República de Colombia.
Jul. 2010.
Al realizar la programación del modelo en el software VenSim ha
sido posible observar diferentes simulaciones, con las cuales es
viable continuar documentando la presente investigación,
realizando los respectivos análisis estadísticos y con ello lograr la
comprensión máxima del sistema.
[5] Forrester, J. W. (1971). World Dynamics. Norwalk, CT:
Productivity Press.
9. REFERENCIAS
[6] Forrester, J. W. (1975). Collected Papers of Jay W. Forrester.
Norwalk, CT: Productivity Press.
[1] Aracil, J. Gordillo F. (1997) Dinámica de Sistemas. Alianza
Universidad Textos. Madrid.
[2] Ballou R.H. (2001) Logística empresarial: control y
planificación. Ed. Diaz de Santos.
[3] Bertalanffy L.W. (1999) Perspectivas en la Teoria General de
Sistemas. Alianza Editorial. Madrid.
[7] Garzón, Luis E., Martinez O. Astrid, Cinco años
construyendo futuro: Transmilenio S.A. Panamericana
Formas e Impresos, S.A. 2005.
[8] Sociedad Colombiana de Ingenieros. Movilidad El Gran
Dilema. Revisa Anales de Ingeniería. R Año 121 – 2009.
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