Predição de atrasos e perturbações

Contexto

Operador de transporte urbano (metrô, ônibus, VLT) de uma grande metrópole, gerenciando 5 milhões de deslocamentos diários. As perturbações (panes de equipamento, incidentes com passageiros, greves parciais) provocam em média 200 atrasos significativos por semana. A informação ao passageiro é difundida manualmente pelos reguladores, frequentemente 15-30 minutos após o início da perturbação.

Problema & Desafio

Informação ao passageiro divulgada com 15-30 min de atraso em relação à perturbação real. 200 atrasos significativos por semana dos quais 60% previsíveis (manutenção, histórico, clima). NPS em queda de 8 pontos em 1 ano, principalmente ligado à qualidade da informação ao passageiro. Nenhuma proposta de rerouting: os passageiros descobrem os atrasos ao chegar na plataforma. Impossível dimensionar reforços de serviço: os picos de demanda pós-perturbação não são antecipados.

Solução & Entregas

Modelo preditivo de atrasos e perturbações treinado em 3 anos de dados operacionais, meteorológicos e de eventos. Previsão em H-30min dos atrasos prováveis por linha com probabilidade e duração estimada. Informação proativa ao passageiro: notificação push aos passageiros afetados antes de saírem. Recomendação de rerouting personalizada de acordo com a origem/destino do passageiro. API em tempo real para os painéis em estação e o aplicativo móvel com tempos de espera previstos. Bases padronizadas (70%) + valor agregado de negócio (30%).

Tecnologias