Visión del riesgo a escala de cartera en torno a infraestructuras críticas
SAMRoute ayuda a los equipos de infraestructura de transporte a construir una visión compartida, a escala de cartera en torno a infraestructuras críticas, haciendo visible el contexto circundante y aclarando las dependencias.
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Hacer visible el contexto. Aclarar las dependencias.
Las revisiones locales son esenciales, pero no ofrecen una visión coherente a nivel de cartera.
Hoy, puntos críticos de infraestructura como los pasos a nivel (LX) se entienden punto por punto. Existen estudios, revisiones y aforos de tráfico obligatorios, pero la cobertura es desigual. La visión operativa es un mosaico.
Lo que falta es una visión a nivel de cartera que sea sistemática, homogénea y más fácil de mantener—una visión que añada color a la imagen al hacer visible el contexto circundante. Pero lo que se necesita es también una manera sistemática de revelar dependencias funcionales, para que quede más claro qué flujos clave dependen de qué puntos.
Convertir esa visión de contexto y dependencias en indicadores crearía una base compartida para comparar puntos a nivel de cartera y ayudar a priorizar áreas de enfoque y programas de inversión.
Lo que falta es una visión a nivel de cartera que sea sistemática, homogénea y más fácil de mantener—una visión que añada color a la imagen al hacer visible el contexto circundante. Pero lo que se necesita es también una manera sistemática de revelar dependencias funcionales, para que quede más claro qué flujos clave dependen de qué puntos.
Convertir esa visión de contexto y dependencias en indicadores crearía una base compartida para comparar puntos a nivel de cartera y ayudar a priorizar áreas de enfoque y programas de inversión.
Los inventarios punto a punto suelen quedar dispersos e incompletos, por lo que gran parte del contexto circundante sigue sin verse. Un escaneo sistemático hace visible ese contexto, aportando color y coherencia al conjunto.
SAMRoute analiza su red y hace comparables los puntos críticos.
Hace visible el contexto y modela las dependencias, y convierte ambos en indicadores de cartera.
Escaneamos la cartera, integramos los emisores de flujos de riesgo y miramos más allá del radio habitual para añadir color y revelar el contexto más amplio. Combinado con la modelización de dependencias, esto crea una base más coherente y comparable para priorizar áreas de enfoque y programas de inversión.
SAMRoute ayuda a convertir información dispersa y desigual en una visión compartida y comparable, para que los equipos dediquen menos tiempo a conciliar y más tiempo a decidir qué hacer primero en toda la red.
Primero, amplía el contexto situacional escaneando muy más allá del radio habitual, para que el entorno circundante sea más fácil de ver de forma consistente a escala.
Luego, aclara las dependencias funcionales al poner de relieve qué flujos clave están probablemente vinculados a qué puntos (bajo supuestos explícitos), de modo que las discusiones de cartera puedan apoyarse en una base más consistente junto con estudios, revisiones y conocimiento local existentes.
Primero, amplía el contexto situacional escaneando muy más allá del radio habitual, para que el entorno circundante sea más fácil de ver de forma consistente a escala.
Luego, aclara las dependencias funcionales al poner de relieve qué flujos clave están probablemente vinculados a qué puntos (bajo supuestos explícitos), de modo que las discusiones de cartera puedan apoyarse en una base más consistente junto con estudios, revisiones y conocimiento local existentes.
SAMRoute ejecuta una cadena trazable desde los datos hasta los resultados.
Escaneamos el contexto y modelamos las dependencias, y luego agregamos por punto crítico.
SAMRoute integra datos geoespaciales de propósito general (topología de la red, capas de referencia, datos de contexto) y añade entradas específicas de la tarea como inventarios de emisores y puntos críticos (y, cuando estén disponibles, datos del cliente). Las decisiones de modelado se basan en supuestos explícitos que pueden revisarse y ajustarse.
Genera pares origen–destino (OD) y calcula rutas modeladas, incluyendo una ruta primaria y una ruta alternativa que evita un punto crítico determinado. Conserva solo los pares OD que realmente atraviesan el punto, agrega resultados por punto crítico y los almacena para consulta en vivo en la interfaz.
La cadena es trazable de extremo a extremo (entradas → supuestos → resultados). Permite compartir. Y ofrecerá conexiones máquina a máquina cuando sea necesario, manteniendo los resultados actualizados a medida que cambian los datos.
Genera pares origen–destino (OD) y calcula rutas modeladas, incluyendo una ruta primaria y una ruta alternativa que evita un punto crítico determinado. Conserva solo los pares OD que realmente atraviesan el punto, agrega resultados por punto crítico y los almacena para consulta en vivo en la interfaz.
La cadena es trazable de extremo a extremo (entradas → supuestos → resultados). Permite compartir. Y ofrecerá conexiones máquina a máquina cuando sea necesario, manteniendo los resultados actualizados a medida que cambian los datos.
Una visión en 5 pasos de la cadena: (1) entradas de datos — capas geoespaciales genéricas + datos específicos/de cliente; (2) motor geoespacial — descubrimiento de contexto a mayor escala + cálculos de rutas; (3) procesamiento backend y la interfaz de cartera; (4) acceso compartido para revisión interna/externa; (5) capacidades futuras — notificaciones (sistema a sistema) y actualización continua a medida que cambian los datos (reanálisis casi en tiempo real).
Ver la demo de paso a nivel en acción
Hacer visible el contexto local. Aclarar las dependencias de los flujos viarios de riesgo. Alinear a los actores con un referencial común.
Esta demo está pensada para equipos de infraestructura ferroviaria. Muestra cómo el contexto local alrededor de un paso a nivel—y las dependencias de los flujos viarios de riesgo—pueden describirse sobre una base coherente, y luego consolidarse en una vista de cartera que puede ordenar y comparar para apoyar la priorización.
— Para verlo en acción, solicite una demo guiada.
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