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Presentamos Miovision® Traffic Optimization

Por: Matthew Muresan, ingeniero colegiado | 20 de mayo de 2026

La primera solución del sector basada en IA de primera generación para la optimización y la reprogramación del tráfico de extremo a extremo

Replanteamiento del flujo de trabajo de las operaciones de tráfico

La gestión de las redes de tráfico se vuelve cada día más compleja. Los ingenieros de tráfico y los responsables de operaciones ya no se centran únicamente en el flujo de vehículos, sino que deben equilibrar las demandas multimodales dinámicas, la seguridad de los peatones y los estrictos controles de emisiones. Sin embargo, a pesar de la evolución de estos objetivos, las herramientas utilizadas para gestionar los semáforos se han quedado, en gran medida, ancladas en el pasado.

Hoy en día, la sincronización de las señales es extremadamente lenta, manual y costosa. Un ciclo típico de sincronización se lleva a cabo solo cada 3 a 5 años, tarda meses en completarse y, a menudo, obliga a las agencias a subcontratar el servicio. Cuando se realizan cambios, suelen requerir una introducción manual de datos propensa a errores, seguida de costosas visitas de los técnicos para implementar las actualizaciones sobre el terreno. Se trata de un enfoque reactivo, en el que las agencias, con frecuencia, solo corrigen los planes de sincronización obsoletos tras recibir quejas de los ciudadanos.

Miovision está reduciendo la brecha entre las operaciones de tráfico complejas, manuales y que requieren mucho tiempo y la actuación sobre el terreno con Miovision® Traffic Optimization. Esta solución ofrece un flujo de trabajo operativo completo e integral que ayuda a las ciudades a comprender la demanda de tráfico y a mejorar la fluidez del mismo en una única plataforma unificada.

Una solución unificada. Cuatro pasos sencillos:

  • Analizar: Aprovecha la información proporcionada por GenAI para determinar con exactitud dónde es necesario modificar el plan de sincronización. Mediante el uso de datos históricos y en tiempo real de la red, se identifican intersecciones o tramos específicos que requieren optimización. 
  • Optimizar: Importa automáticamente los datos de geometría, recuento y plan de tiempos actual de tu red y aprovecha el motor de algoritmos genéticos basado en IA para generar planes de tiempos prácticos y adaptados a los objetivos de tu ciudad. Elige entre retrasos, progresión en los corredores, consumo de combustible o prioridad multimodal, o define tu propio objetivo.
  • Revisión e implementación: Nuestra plataforma se basa en la metodología HCM, lo que le permite comparar y editar con total confianza las recomendaciones de los planes de programación. Envíe los planes de programación directamente al terreno sin necesidad de volver a introducir los datos manualmente, sin importaciones de archivos complejas ni integraciones fragmentadas de terceros, lo que elimina la ineficiencia y las desplazamientos innecesarios.
  • Validar: Cierre el ciclo con informes listos para auditoría que cumplan con los estándares del sector en cada etapa, y verifique las mejoras en el flujo, la seguridad y la sostenibilidad en toda la red mediante análisis de rendimiento posteriores a los cambios.

Perspectivas de la IA generativa sobre el rendimiento de la red

La solución parte del agente GenAI de Miovision, Mateo, que analiza el rendimiento de la red utilizando datos en tiempo real e históricos para identificar los cruces y los tramos que requieren optimización. Mediante consultas en lenguaje natural y análisis instantáneos y prácticos, Mateo ayuda a los equipos de ingeniería de tráfico a comprender dónde falla el rendimiento de los semáforos y por qué, convirtiendo los datos brutos de tráfico en información priorizada y lista para su uso por parte de los ingenieros, sin necesidad de preparar los datos manualmente.

Gestiona las señales de forma remota con Controller Manager

Miovision Controller Manager moderniza el funcionamiento de los semáforos al ofrecer supervisión en tiempo real y acceso remoto. Los ingenieros ya no tienen que recurrir a costosas visitas in situ ni a desplazamientos manuales para diagnosticar problemas o actualizar los planes de sincronización.

Entre las principales ventajas se incluyen:

  • Visibilidad en tiempo real: Consulte la telemetría en directo y el estado de los detectores para resolver rápidamente los fallos de los dispositivos o los casos en los que se superan los umbrales.
  • Edición sencilla: Una interfaz tipo hoja de cálculo te permite editar, comparar e implementar planes de sincronización en cuestión de minutos con un control total de las versiones.
  • Soporte independiente del fabricante: Basado en los protocolos NTCIP, se integra a la perfección con los principales controladores.

Optimiza la resincronización con Signal Optimizer

Miovision Signal Optimizer ayuda a las agencias a automatizar las partes más laboriosas del flujo de trabajo de reajuste de semáforos: desde identificar dónde intervenir, hasta generar nuevos planes de sincronización de semáforos y, por último, implementarlos sobre el terreno mediante Miovision Controller Manager.

Entre sus principales capacidades se incluyen:

  • Proceso automatizado de importación de datos: Conecta sin problemas todos tus datos, desde la geometría hasta los recuentos de movimientos de giro y los planes de cronometraje existentes, para ahorrar un sinfín de horas en la configuración de modelos. 
  • Optimización del plan de sincronización: Generar tiempos de paso, duraciones de ciclo, desfases y secuencias de fases actualizados tanto para cruces aislados y corredores como para semáforos de tiempo fijo y semáforos activados.
  • Modelo de tráfico conforme a HCM: Basado en una metodología HCM que ofrece estimaciones precisas del impacto que tendrán los cambios en la sincronización de los semáforos. Obtenga estimaciones del retraso en los semáforos, el nivel de servicio, la longitud de las colas y la capacidad.
  • Optimización basada en objetivos: Optimizar para obtener resultados específicos, como minimizar el consumo de combustible, maximizar el avance en el corredor o dar prioridad a los usuarios multimodales de la vía pública, como los peatones y los ciclistas. 
  • Exportaciones preparadas para ingenieros: Genera informes exhaustivos para facilitar la validación y la implementación de nuevos planos. Exporta los resultados de la optimización en formatos PDF, CSV y UTDF.

Mantén siempre al ser humano en el proceso 

La implantación de nuevos planes de sincronización conlleva riesgos, por lo que la confianza es fundamental. Por eso, esta solución se ha diseñado con un estricto control «human-in-the-loop». Signal Optimizer ofrece informes exhaustivos y listos para su uso por parte de los ingenieros (PDF, CSV, UTDF) que prevén claramente el impacto de los cambios sugeridos. Antes de que cualquier plan se aplique a un cruce a través de Controller Manager, un ingeniero de tráfico debe revisar los cambios, validar los datos introducidos según las prácticas operativas estándar de su organismo y dejar notas detalladas sobre la implementación en el registro de auditoría del sistema.

Un futuro proactivo para la movilidad inteligente

Al combinar estas herramientas con nuestras soluciones existentes de rendimiento y detección, Miovision ofrece una herramienta proactiva para el ingeniero de tráfico moderno. Esta solución de optimización del tráfico, integral y basada en datos, permite a las agencias analizar el estado de la red, optimizar la sincronización, revisar y implementar los cambios, y validar con informes listos para auditorías, todo ello en una única plataforma.

No se trata solo de disponer de mejores datos, sino de obtener mejores resultados para la comunidad. Ahora es posible mejorar la circulación, reforzar la seguridad y contar con ciudades más inteligentes y mejor conectadas, sin tener que levantarse del escritorio.

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Matthew Muresan, ingeniero colegiado
Escrito por

Matthew Muresan, ingeniero colegiado Responsable técnico - Ciencia de datos

Matthew Muresan es ingeniero profesional colegiado en Ontario (Canadá). Actualmente trabaja como responsable técnico en Miovision Technologies, donde se dedica a desarrollar nuevos enfoques y productos que aprovechan el amplio catálogo de datos de Miovision y ayudan a las ciudades a resolver problemas. Ha participado en proyectos relacionados con la prioridad de semáforos para el transporte público, el aprendizaje automático, la simulación del tráfico y la optimización de semáforos. Antes de incorporarse a Miovision, Matthew completó su doctorado en Ingeniería del Tráfico en el Laboratorio de Soluciones Innovadoras de Transporte de la Universidad de Waterloo, bajo la supervisión de la Dra. Liping Fu. Durante sus estudios en la Universidad de Waterloo, Matthew ha publicado artículos en revistas especializadas y ha presentado ponencias en congresos académicos sobre temas que incluyen el aprendizaje automático, el control de semáforos y la modelización de emisiones del transporte.

Evento

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