Gestire i picchi di domanda e gli eventi nei campus universitari grazie al parcheggio intelligente

L’elevata variabilità dell’occupazione, causata dagli orari delle lezioni non uniformi e dalla diversità degli utenti, tra gli altri fattori, genera un picco di domanda nel parcheggio del campus universitario, oltre a un sottoutilizzo dei posti disponibili che può arrivare a ripercuotersi persino sulla reputazione del campus. Grazie a un sistema di parcheggio intelligente è possibile monitorare l’occupazione in tempo reale e applicare modelli predittivi.

La natura del problema nei campus universitari

L’attività nei campus universitari non è costante: la domanda di parcheggi varia notevolmente a seconda del giorno della settimana e persino del periodo dell’anno accademico. Questa variabilità causa tre problemi: picchi di domanda in determinate fasce orarie, sottoutilizzo e mancanza di visibilità in tempo reale sull’occupazione dei posti auto.

1. Picchi di domanda prevedibili

Di solito, i picchi di domanda prevedibili si verificano nei periodi degli esami, all’inizio dell’anno scolastico o in occasione di conferenze in programma. Quando ci sono questi eventi, l’afflusso di veicoli è maggiore del solito e può saturare il parcheggio del campus in determinate fasce orarie.

2. Variabilità dell’orario delle lezioni

A questo si aggiunge la mancanza di uniformità negli orari delle lezioni, che non sono distribuiti in modo uniforme nell’arco della giornata. Questo comporta un continuo alternarsi tra fasce orarie di forte affluenza e altre con minore richiesta, rendendo più complicata la gestione anticipata delle risorse disponibili.

3. Diversità degli utenti

All’interno dello stesso campus universitario convivono studenti, docenti, personale amministrativo, ricercatori, visitatori e fornitori. Ognuno di questi gruppi ha modelli di mobilità diversi, il che aumenta la complessità della gestione dei parcheggi.

4. Limiti strutturali dello spazio

La possibilità di ampliare le infrastrutture di un campus universitario è spesso limitata da vincoli fisici e di bilancio, il che in molti casi la rende limitata o addirittura impossibile. Tuttavia, la domanda di posti è instabile e dipende dalla crescita stessa dell’ateneo.

5. Esperienza utente

La difficoltà a trovare parcheggio influisce sui tempi di accesso e sulla percezione che gli utenti hanno della struttura. È importante non cadere nell’errore di pensare che gli ingorghi incidano solo sul funzionamento: è in gioco anche la reputazione del campus universitario.

Architettura di un sistema di parcheggio intelligente

1. Livello di rilevamento

Questo sistema ti permette di sapere in tempo reale quali posti auto sono occupati e quali sono liberi grazie all’uso di tecnologie avanzate. Inoltre, integra sistemi di controllo degli accessi che incrociano le informazioni raccolte con database di utenti autorizzati (liste bianche) o soggetti a restrizioni (liste nere), facilitando l’automazione delle autorizzazioni. Queste informazioni sono alla base dell’intero sistema di parcheggio intelligente.

2. Livello di connettività

Le informazioni raccolte dai dispositivi di rilevamento arrivano ai sistemi centrali attraverso diverse reti e tecnologie di comunicazione, tra cui le reti LoRaWAN o NB-IoT, che consentono di inviare dati con un consumo energetico ridotto. Questo livello garantisce che i dati vengano trasmessi in modo continuo, oltre ad assicurare una bassa latenza.

3. Livello di elaborazione dei dati

Qui vengono archiviati ed elaborati i dati raccolti per trasformarli in informazioni utili alla gestione del parcheggio. Vengono applicate regole automatiche che aiutano a gestire l’assegnazione dei posti in base alla domanda; ad esempio, possono dare la priorità ad alcuni utenti rispetto ad altri o attivare zone aggiuntive nei momenti di forte affluenza. Inoltre, rileva i modelli di utilizzo.

Questo livello integra sistemi come i pannelli di segnaletica dinamica per la guida intelligente, che indirizzano i conducenti e le conducenti verso i posti liberi.

4. Livello di intelligenza

In questo livello si prendono decisioni sulla base dei dati elaborati nel livello precedente. Sono inclusi modelli predittivi per anticipare la domanda in base alle variabili e algoritmi che ottimizzano l’assegnazione dei posti in tempo reale, tenendo conto del tipo di utente e della disponibilità. A questo si aggiungono sistemi di raccomandazione che guidano gli utenti.

Progettazione delle aree di parcheggio intelligenti

1. Segmentazione funzionale

Per facilitarne la gestione, il parcheggio del campus universitario può essere suddiviso in diverse zone a cui verrà poi assegnata una funzione specifica.

Zona A: Prioritaria	Riservata a docenti e dirigenti. Da collocare, se possibile, vicino agli edifici principali per facilitarne l’accesso.
Zona B: Uso generico	Destinata a studenti e ricercatori. L’uso può essere organizzato in base a orari o fasce orarie di accesso per bilanciare l’affluenza durante la giornata.
Zona C: Ospiti	Pensata per chi viene dall’esterno: visitatori, relatori, fornitori, ecc. Può essere un’assegnazione flessibile e subordinata alla disponibilità effettiva.
Zona D: Emergenza	Viene attivata nei momenti di forte domanda, quando le altre zone stanno per riempirsi. Assorbe i picchi di occupazione senza mandare in tilt il sistema.

2. Zone dinamiche adattive

A differenza dei modelli statici tradizionali, le zone in un sistema intelligente possono cambiare in base alle esigenze del campus. Si adattano automaticamente in base alla cronologia di utilizzo del parcheggio, agli eventi in programma nella struttura e alle previsioni di occupazione per le prossime ore o i prossimi giorni. Le modifiche possono essere applicate in tempo reale, quindi non c’è bisogno di affidarsi a una pianificazione anticipata.

Analisi avanzata e modelli predittivi

Quando parliamo di capacità di anticipare la domanda, non ci riferiamo solo al sapere quanti posti sono disponibili in quel preciso momento, ma anche a prevedere cosa succederà in futuro per prendere decisioni migliori.

1. Dati utilizzati dal sistema

Per le previsioni, puoi tenere conto delle informazioni relative al calendario accademico, come l’inizio dell’anno accademico o le date degli esami, gli orari delle lezioni, i dati storici sull’affluenza e gli eventi in programma durante l’anno accademico. A questo si aggiungono fattori come le condizioni meteorologiche. Più informazioni inserisci, maggiore è la capacità del sistema di anticipare gli eventi.

2. Come si fanno le previsioni

Il sistema usa l’intelligenza artificiale per analizzare i dati e vedere come cambiano nel tempo. Gli algoritmi di apprendimento automatico individuano comportamenti ricorrenti per individuare possibili schemi e combinano diversi modelli per garantire risultati precisi. In questo modo, si adatta meglio a diversi scenari e si riduce il margine di errore.

3. Previsione dei picchi di domanda

Grazie ai modelli precedenti, il sistema è in grado di anticipare la domanda di posti auto: ad esempio, può rilevare che durante il periodo delle immatricolazioni l’afflusso di veicoli potrebbe aumentare dal 30% al 60%, mentre durante gli eventi organizzati nel campus universitario potrebbero verificarsi situazioni di saturazione in determinati momenti della giornata.

4. Ottimizzazione in tempo reale

Come abbiamo già detto, oltre a fare previsioni, il sistema può intervenire in tempo reale per migliorare la situazione dei parcheggi nel campus universitario: riassegnare i posti in base alla domanda, ridistribuire i flussi di ingresso per evitare ingorghi, ecc. Il sistema è in grado di adattarsi continuamente.

Sicurezza dei dati con il sistema di parcheggio intelligente

Nei sistemi di parcheggio intelligenti come quelli sviluppati da Urbiotica, il trattamento dei dati è molto più semplice perché non vengono memorizzati dati personali dei conducenti né viene effettuato il riconoscimento delle targhe. Si limita a rilevare l’occupazione dei posti auto, nonché gli ingressi e le uscite dagli accessi, se configurato in tal senso.

Implementazione passo dopo passo nelle università

Fase 1: Diagnosi

Il primo passo è capire come viene utilizzato oggi il parcheggio del campus universitario. Comprendendo le reali esigenze del complesso e le infrastrutture esistenti, anche se non ci sono dati storici sull’occupazione, si può fare una stima dei principali problemi da risolvere per scegliere la tecnologia IoT più adatta in ogni caso.

Fase 2: Digitalizzazione

Una volta capito il punto di partenza, si integrano i dispositivi scelti, che possono andare dai sensori installati posto per posto per rilevare l’occupazione fino a sistemi più completi con telecamere di videosorveglianza. Si collega anche ai sistemi del campus, creando una piattaforma centrale da cui verrà gestito il parcheggio.

Non c’è l’obbligo di implementare il sistema di parcheggio intelligente tutto in una volta in tutto il campus universitario; si può fare per fasi senza problemi. L’ideale è iniziare dalle zone in cui si è rilevata maggiore attività o dagli edifici chiave. Questo progetto pilota permette di stabilizzare la mobilità all’interno del campus e, allo stesso tempo, di individuare esigenze che non erano state prese in considerazione.

Fase 3: Previsione

Con i primi dati disponibili, vengono sviluppati modelli che permettono di prevedere la domanda di parcheggi nel campus. Questi modelli vengono addestrati con le informazioni storiche raccolte, adattandosi automaticamente ai fattori interni ed esterni che si verificano nell’area assegnata, in modo da affinare sempre di più la precisione dei risultati.

Fase 4: Miglioramento continuo

Visto che, una volta messi in funzione, i modelli intelligenti continuano ad aggiornarsi, non si tratta di una soluzione statica. La gestione si evolve in base al comportamento effettivo del parcheggio. Le esigenze del campus possono cambiare nel corso dello stesso anno accademico o di anno in anno, quindi è fondamentale che ci sia questo processo di apprendimento continuo.