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Un futuro intelligente per la gestione della mobilità urbana: ecco come i dati possono migliorare la sicurezza e la sostenibilità.

La corretta gestione della mobilità di persone e merci è uno degli strumenti fondamentali per ridurre costi e sprechi da parte delle pubbliche amministrazioni.

È importante adottare l’approccio giusto e coinvolgere nel modo corretto tanto le aziende quanto i cittadini.

E, naturalmente, utilizzare al meglio i “Big Data” oggi disponibili.

Ecco alcune indicazioni tratte dalla mia esperienza.


Nelle grandi città, con l’aumento della popolazione, delle attività e del turismo, la complessità dei sistemi urbani sta crescendo. Le amministrazioni che non affrontano questa complessità causano inefficienze e problemi a residenti e visitatori, danneggiando l’immagine della città stessa. Come gestire adeguatamente questo aspetto?

Occorre intervenire con la buona pianificazione dei trasporti e della mobilità urbana, intervenendo sia sull’offerta (cioè su “cosa” si mette a disposizione per consentire e facilitare gli spostamenti di persone e merci) che sulla domanda (cioè sull’analisi e sulla gestione di “come” e “perché” si generano i vari spostamenti). Vanno quindi potenziate e migliorate sia la pianificazione urbanistica, che le strategie e le azioni di mobility management urbano e territoriale. Questo tipo di strategie ed azioni, per poter manifestare compiutamente le proprie potenzialità, necessitano di una forte istituzionalizzazione e di un esteso riconoscimento da parte di tutti i portatori di interessi (i cosiddetti stakeholder). Ricordo agli addetti ai lavori che le iniziative di mobility management hanno spesso alla base cambiamenti di stili di vita ed abitudini consolidate, e il ruolo delle pubbliche amministrazioni è fondamentale per il successo di queste iniziative.

Smart City e Smart Mobility: l’importanza dell’uso dei dati.

Con le possibilità oggi offerte dalla grande quantità di dati disponibili (e qui entriamo nel mondo dei Big Data) è possibile ottenere risultati una volta impensabili. Come è noto, ci sono forti dipendenze tra uso del territorio e pianificazione dei trasporti, dal momento che l’uso del territorio determina la distribuzione spaziale e temporale delle attività socioeconomiche (che a loro volta generano le esigenze del viaggio che deve essere “servito” dal sistema di trasporto). Tanto migliore è la conoscenza dei modelli di viaggio e di ciò che li genera, tanto maggiori saranno le probabilità di prendere le giuste decisioni.

In questo contesto, le applicazioni delle ICT (tecnologie di informazione e comunicazione) consentono oggi una stima tempestiva e accurata della domanda di trasporto, che porta ad una migliore comprensione delle implicazioni reciproche tra uso del suolo e uso dei trasporti. Il modo migliore per le amministrazioni di affrontare la questione è procedere passo dopo passo, in quanto le città sono sistemi complessi, e per gestire adeguatamente un sistema complesso è necessario sviluppare una buona comprensione di come il sistema stesso si comporta ed evolve. In altre parole, è necessario che il sistema urbano e territoriale diventi “osservabile”, e che consenta di ricavare dati sufficienti per stimare tanto il suo stato quanto la sua probabile evoluzione a breve termine.

Una delle principali strade che una città deve seguire per diventare “intelligente” (smart) è creare un ambiente ricco di reti di comunicazione che supporti applicazioni digitali. E consideriamo che i dispositivi mobili e vari altri sistemi consentono già oggi la raccolta e l’analisi dei dati in modo massiccio, la cui analisi permette di migliorare notevolmente la capacità di gestione e previsione dei flussi urbani, e dunque di promuovere una gestione intelligente delle città. Esiste una vasta gamma di fonti di dati per misurare le variabili di traffico (sensori sulle strade, immagini video, antenne Bluetooth / WiFi, fonti GPS, ecc.…). Tali dati devono poi essere “puliti”, filtrati e opportunamente aggregati per sfruttare appieno le informazioni che da essi possono essere ottenute. Diventa quindi fondamentale l’analisi dei dati, da cui deriva il vero valore, che porta alla conoscenza dei fenomeni del sistema e quindi alla possibilità di poterlo gestire.

Nel caso dei flussi veicolari, la possibilità di conoscere (e prevedere) in tempo reale il traffico gravante su ogni ramo stradale (rilevato o stimato) offre informazioni preziose a diversi soggetti: cittadini, gestori delle flotte, operatori dei servizi, ecc. Gia oggi percepiamo molti benefici da tutto questo (ad esempio grazie ad applicazioni come Google Maps o Moovit), e dobbiamo considerare che in futuro saranno ancora maggiori, anche se non siamo in grado di prevedere in anticipo la maggior parte di essi. Quali sono nel concreto i possibili benefici?

L’insieme delle informazioni, della loro gestione e delle applicazioni dedicate migliora di molto l’uso della capacità della rete in diversi modi ed ambiti, come ad esempio:

  • sistemi di gestione proattiva di massimizzazione dei flussi;
  • supporto nella fase pre-viaggio (es. la pianificazione del viaggio multimodale con informazioni in tempo reale aiuta a decidere il momento della giornata e la scelta del modo di trasporto);
  • supporto nella fase di viaggio (es. chi si muove in auto è in grado di evitare le zone troppo dense, contribuendo a ridurre la congestione usando percorsi alternativi);
  • ottimizzazione dei servizi (es. i soggetti interessati, come gli operatori della logistica, sono in grado di massimizzare il loro rendimento, riducendo al minimo l’interferenza con il resto del traffico).

Non solo i dati raccolti in tempo reale possono aiutare a gestire la mobilità delle città: molto può essere fatto anche attraverso una analisi di dati ed informazioni raccolte in modo pianificato. A questo link, ad esempio, trovate un ottimo questionario predisposto dalla Regione Emilia-Romagna per analizzare le abitudini di mobilità dei residenti. Iniziativa che andrebbe imitata anche da tutte le altre Regioni.

E, di seguito, tre esempi di applicazioni sulle quali ho lavorato in prima persona.

Tre esempi di utilizzo dei dati per il miglioramento della mobilità urbana.

  1. Primo esempio: la raccolta e l’analisi dei dati sulla mobilità dei lavoratori, da effettuarsi tramite i Piani Spostamento Casa-Lavoro (o per mezzo di altre indagini) e da analizzare a cura dei Mobility Manager di Area. Questo tipo di attività può poi portare allo sviluppo di un ulteriore strumento, mai applicato quanto meriterebbe: il Piano dei Tempi e degli Orari. Tale strumento interviene nella redistribuzione ragionata degli orari delle città (es. ingresso e uscita di uffici e scuole, orari di distribuzione delle merci, ecc.) allo scopo di ridurre i fenomeni di congestione stradale che si generano nelle ore di punta. Piano che può essere applicato, naturalmente, solo attraverso la concertazione e il confronto con le diverse parti interessate, in modo da conciliare esigenze e interessi differenti. E ricordando che l’impostazione di un progetto di questo tipo va orientata su due fronti, in quanto non basta lavorare sull’organizzazione dei tempi della città, ma occorre farlo anche sul contesto aziendale, promuovendo delle tecniche di gestione flessibile dell’orario di lavoro, fino ad arrivare alle moderne forme di smart working. Iniziative come quella del Piano dei Tempi e degli Orari, seppure fossero anche dotate di una coerente cornice normativa (Legge 8 marzo 2000, n. 53), non si sono diffuse nella pratica quanto avrebbero potuto e dovuto.
  2. Secondo esempio: il trasporto delle merci pericolose in ambito urbano. Molte città vedono infatti oggi la presenza di importanti (ed impattanti!) poli industriali a ridosso dei centri abitati, con tutte le problematiche che ne derivano. Ed una delle principali esigenze è garantire la sicurezza e la salute non solo delle persone che lavorano in tali siti, ma anche dei residenti che vivono a stretto contatto con queste realtà. E diventa fondamentale in tali casi, da parte delle amministrazioni, dotarsi di un Piano specifico per la gestione dei trasporti delle merci pericolose in ambito urbano, in mancanza del quale si corre il rischio di correre seri rischi legati a situazioni di difficile gestione.
  3. Terzo esempio: l’analisi dell’incidentalità su una rete stradale. Per prevenire gli incidenti e migliorare la sicurezza stradale, è importante raccogliere e analizzare i dati sugli incidenti. Utilizzando tecnologie avanzate di elaborazione dei dati e analisi geospaziale, si possono identificare le aree ad alto rischio e pianificare interventi mirati per prevenire gli incidenti. Inoltre, conoscere i tipi di incidenti che si verificano in una determinata area, come ad esempio gli incidenti causati da distrazione al volante o condizioni meteorologiche avverse, per adottare misure di sicurezza più efficaci.

Conclusioni

Le azioni di mobility management urbano e territoriale agiscono anche sui processi di sviluppo locale, in quanto si pongono, se riconosciute e valorizzate dai soggetti locali, come valide risorse per lo sviluppo e la competitività. L’uso corretto e ragionato delle enormi quantità di dati oggi disponibili consente l’acquisizione di preziose informazioni e l’attivazione di misure con livelli di efficacia e precisione un tempo impensabili, a beneficio di residenti, operatori economici e visitatori.

È bene che chi ha il compito di gestire una Pubblica Amministrazione a livello locale ne tenga conto con la dovuta attenzione.



Per approfondire: