A Ford apresentou esta semana no Congresso Mundial da Mobilidade em Xangai um experimento de transporte público inteligente e flexível realizado na China, com uso de um aplicativo de agendamento. O projeto é um dos vários que a empresa desenvolve em todo o mundo para buscar novas soluções de mobilidade.
O experimento, chamado Panda Dynamic Shuttle, foi desenvolvido em parceria com a empresa de ônibus Panda Shuttle e a Universidade de Tsinghua. Ele usa um aplicativo móvel com algoritmo que permite otimizar as rotas, horários e paradas de uma frota de vans Ford Transit, na cidade de Dalian, nos períodos de alto e baixo movimento de passageiros.
O sistema é programado para atender três diferentes condições: nas horas de pico, no meio do dia quando a demanda é menor e na madrugada, quando o transporte público é limitado. Nos horários de pico as vans seguem uma rota fixa, como os ônibus tradicionais, mas com uma diferença: os usuários podem reservar assentos com antecedência, indicando onde vão entrar e sair, o que permite aos veículos parar só o necessário.
As vans podem usar os corredores de ônibus da cidade, mas como variam as rotas de acordo com as solicitações dos usuários e fazem em média só seis ou sete paradas por viagem – comparado a 13 paradas dos ônibus regulares –, completam a sua rota 35% mais rápido.
Nos horários fora de pico, durante o dia, o serviço opera em duas áreas chaves sem uma rota fixa, com base nas reservas feitas pelo aplicativo, de modo semelhante a um serviço de carona. À noite, quando o transporte público para, ele continua a funcionar. As vans fazem rotas similares às dos ônibus, mas com paradas flexíveis dependendo das necessidades dos passageiros. O aplicativo também mostra, a qualquer hora, a localização em tempo real dos veículos, uma informação útil principalmente para aqueles que viajam à noite ou têm pressa.
"Um dos objetivos principais dessa experiência é ver como podemos usar os recursos existentes de forma mais eficiente", diz John Larsen, diretor da Ford Ásia-Pacífico. "Estamos aprendendo que, com modelos de serviço diferentes a cada hora do dia, com base na localização e quantidade de passageiros, podemos oferecer um transporte mais eficaz."
