Utilización de simulaciones para evaluar el rendimiento de los autobuses lanzadera en función del número de pasajeros afectados por la COVID-19

El reto

Al igual que muchas organizaciones, los Institutos Nacionales de Salud (NIH) han experimentado un cambio drástico hacia el trabajo a distancia debido a la pandemia de COVID-19. El campus principal de los NIH en Bethesda, Maryland, cuenta con un sistema de autobuses lanzadera para trasladar a los empleados entre los principales edificios, además de transportar a los empleados desde ubicaciones externas en el condado de Montgomery, Maryland. Los NIH han utilizado modelos de simulación para comprender el impacto de los cambios en los horarios de los autobuses y la reducción de la capacidad de los vehículos en función de la demanda de pasajeros. Esta herramienta de simulación se puede utilizar para entender cómo los horarios de los autobuses pueden necesitar ser alterados para acomodar patrones de trabajo escalonados y cómo la frecuencia de los autobuses debe aumentar a medida que los trabajadores comienzan a regresar al campus de los NIH.

Introducción

El campus principal de los NIH se encuentra en Bethesda, MD. Alberga más de 75 edificios en más de 300 acres. Los servicios de lanzadera ayudan a los empleados, pacientes, contratistas y visitantes a desplazarse por el campus. El servicio de transporte también ofrece rutas adicionales entre lugares clave fuera del campus, como aeropuertos, paradas de metro e instalaciones satélite.

Al igual que muchas organizaciones, el campus de los NIH cambió rápidamente a un modelo de trabajo a distancia en la primavera de 2020, cuando la pandemia de COVID-19 comenzó a afectar a los Estados Unidos. Esto dio lugar a una menor demanda de autobuses lanzadera.

A medida que los NIH formulan planes para traer a los empleados de vuelta al campus de una manera segura, la Oficina de Servicios de Investigación (ORS), que proporciona servicios de apoyo para permitir la misión de investigación de los NIH, se dio cuenta de que la demanda de servicios de transporte puede ser muy diferente en un entorno posterior a COVID o en transición a un entorno posterior a COVID. Algunas de las diferencias pueden ser

• Disminución general del número de usuarios debido al trabajo a distancia o a empleados que desean evitar el transporte público.
• Cambios en el patrón de demanda a lo largo del día, ya que los horarios de trabajo se escalonan para reducir la congestión en áreas clave.
• Cambios en los patrones de origen-destino de los usuarios, ya que algunos departamentos/edificios pueden ser más propensos a trabajar a distancia que otros.
• Necesidad de limitar de forma proactiva la capacidad de los autobuses para garantizar un espacio adecuado entre los usuarios.

ORS y MOSIMTEC construyeron un modelo de simulación de eventos discretos en SIMIO con el fin de comprender el impacto de diversas estrategias de autobuses lanzadera para una amplia variedad de patrones de demanda.

La solución

El modelo de simulación basado en SIMIO incluye una animación en 3D del campus de los NIH, con rutas y paradas de lanzadera dibujadas a escala. Las entidades de pasajeros llegan con un patrón de demanda que varía a lo largo del día. Las entidades seleccionan aleatoriamente una parada de lanzadera de origen y un destino requerido. La lógica es lo suficientemente inteligente como para que los pasajeros no se suban a una lanzadera que les lleve a su destino con el fin de esperar a otra lanzadera que llegará pronto y poder llegar a su destino más rápidamente gracias a recorrer un camino diferente.

Las lanzaderas siguen un horario detallado con horas de inicio y parada, junto con controles horarios detallados de las paradas de las que saldrán. Esto imita el sistema real, en el que los autobuses pueden permanecer en una parada hasta su hora de salida publicada. El modelo está programado para elaborar un horario de autobuses completo basado en datos definidos por el usuario, como el número de autobuses de una ruta, la hora de inicio y parada de los autobuses de una ruta y las paradas a lo largo de una ruta.

El modelo también tiene en cuenta a los usuarios de sillas de ruedas y scooters. Cada lanzadera tiene una capacidad definida por el usuario para cada tipo de viajero, así como tiempos separados para que cada tipo de viajero suba o baje.

Todos los datos de entrada del modelo, incluidos los parámetros de programación de las lanzaderas, los patrones de llegada, la demanda global y los tiempos de retraso, se podían configurar mediante parámetros de entrada del modelo o tablas de entrada de Excel. Esto era muy importante dado el nivel de flexibilidad que el NIH necesitaba para evaluar los patrones de demanda extrema que podrían desencadenar los patrones de trabajo de COVID.

Las métricas clave reportadas por el modelo incluían:

• Tiempos de espera de los pasajeros por parada de autobús y tipo de pasajero
• Índices de ocupación de autobuses por ruta cronológica
• Recuento de veces que los pasajeros no subieron a un autobús porque estaba lleno

Impacto empresarial

El modelo de simulación de autobuses lanzadera de los NIH permitió a los NIH probar diversas estrategias de lanzadera para una variedad de patrones de demanda. Dada la naturaleza desconocida del impacto de COVID en los patrones de trabajo, el modelado de simulación fue un enfoque ideal, ya que las entradas del modelo se pueden cambiar para realizar análisis hipotéticos y comprender el rendimiento bajo una amplia gama de escenarios de demanda.

Actas de la Conferencia de Simulación de Invierno de 2020 K.-H. Bae, B. Feng, S. Kim, S. Lazarova-Molnar, Z. Zheng, T. Roeder y R. Thiesing, eds.

Yusuke Legard
Nate Ivey

MOSIMTEC, LLC
297 Herndon Parkway, Suite 302
Herndon, VA 20170, EE.UU.

Antonio R. Rodríguez
Joseph Wolski

Oficina de Servicios de Investigación
Institutos Nacionales de Salud
31 Center Dr. Bethesda, MD 20892, EE.UU.