Oggi parcheggiare in Italia, soprattutto nei grandi centri urbani, è sempre più dispendioso in termini sia di tempo sia di denaro, spesso con risvolti pittoreschi per quel che riguarda la gestione delle aree di sosta e della viabilità: parcheggi abusivi e in doppia fila, utilizzo creativo di marciapiedi e aree pedonali, ricerche infruttuose di parchimetri o “grattini” per pagare la sosta.

È pertanto indubbio come il tema del Parking Management sia di particolare interesse per tutti i comuni italiani e le aziende preposte, che si trovano a svolgere un’attività strettamente correlata alla qualità della vita dei cittadini. A questo riguardo, in alcuni contesti internazionali sono stati sviluppati progetti pilota e pratiche che hanno fatto leva su tecnologie e innovazione digitale per sviluppare sistemi di gestione del traffico più efficienti e “smart”. Una best practice di particolare rilevanza riguarda il progetto SFpark promosso dall’Agenzia Municipale per i Trasporti di San Francisco (SFMTA –  San Francisco Municipal Trasportation Agency). Questa agenzia, in collaborazione con diversi partner operativi, un team di consiglieri accademici e partner tecnologici (tra cui Oracle, che ha messo a disposizione tecnologia, know-how  e consulenza in ambito Data Warehouse e Business Intelligence) ha sviluppato un sistema per rendere più immediata la disponibilità di parcheggio, facendo leva sulla domanda e sui relativi prezzi della sosta, e per migliorare la viabilità della città di San Francisco.

Sfruttando le tecnologie IoT, l’agenzia SFMTA ha infatti, da un lato, sensorizzato e reso intelligenti le componenti fisiche all’interno della aree di sosta nella rete stradale, mentre dall’altro ha sviluppato ed implementato la propria infrastruttura per la gestione e l’analisi dei dati, così da disporre degli strumenti necessari al raggiungimento degli obiettivi che si è prefissata.

In particolare, il progetto SFpark è finalizzato sia ad obiettivi che riguardano i cittadini e i singoli conducenti, sia ad obiettivi più sistemici, che riguardano la competitività e il tessuto socio- economico della città. Nel primo caso, i principali obiettivi del progetto riguardano:

• La definizione di dinamiche di prezzo variabili in funzione della domanda, applicando adeguamenti tariffari graduali e periodici per trovare la tariffa più bassa possibile per raggiungere gli obiettivi di disponibilità di parcheggi: le tariffe aumentano quando è difficile trovare parcheggio e si abbassano quando la domanda diminuisce;
• Metodi di pagamento più semplici e user-friendly:  i nuovi parchimetri accettano non solo contanti e carte di credito, ma anche smart card e sistemi di mobile payment;
• La messa a disposizione di informazioni in tempo reale in merito alla disponibilità di aree di sosta, tramite pannelli e cartelli continuamente aggiornati, SMS e applicazioni web/ mobile; la messa a disposizione dei dati in modalità open consente inoltre ad attori terzi di sviluppare servizi e applicazioni sulla base di tali dati;

Per quel che riguarda invece il “sistema città” nel suo complesso, gli obiettivi che SFpark si pone riguardano:

• La riduzione del traffico congestionato e miglioramento della viabilità, nonché conseguente riduzione delle emissioni di gas serra (migliore qualità dell’aria) e miglioramento della qualità della vita;
• La maggiore velocità e affidabilità del trasporto pubblico: la riduzione del traffico e il miglioramento della viabilità consente al trasporto pubblico di diventare più rapido e affidabile, soprattutto sui corridoi commerciali affollati;
• L’aumento della vitalità economica e della competitività della città facilitando l’accesso alle aree e ai distretti commerciali.

Questo progetto si propone quindi di affrontare il tema del Parking Management da diversi punti di vista, coinvolgendo sia aspetti economico- organizzativi sia tecnologici. In quest’ottica, il tema della raccolta, gestione e analisi dei dati provenienti dai parchimetri, dalle sbarre automatiche dei parcheggi e dai sensori stradali (circa 12 mila sensori sparsi in tutta l’area) diventa centrale. Questi dati, attraverso una struttura in grado di integrarli ed analizzarli, possono infatti fornire gli insight indispensabili perché l’intero progetto venga implementato con successo.

Fig. 1 – Data Flow Diagram

In Figura 1 viene  riportato il percorso che porta i dati dal field urbano ai sistemi centrali della SFMTA per poi arrivare agli end-user, cittadini e conducenti: è un sistema complesso che le tecnologie IT e digitali consentono di integrare ed abilitare allo scopo di fornire una piattaforma di dati che fluiscono in modo continuo tra i sensori e gli oggetti e i conducenti.

Va comunque tenuto presente che occorre affiancare il know how tecnologico con le conoscenze operative di tutte le entità coinvolte, creando sinergie imprescindibili all’interno di un progetto complesso e multiplayer come quelli in ambito Smart City.

Leggi tutti i dettagli sull’implementazione del pilota SFpark sul Rapporto ufficiale del progetto