![\"Ocupaci\u00f3n](\"https:\/\/fleximodo.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-1791279770777-1024x543.png\")
<\/figure>\n\n\n\n- \n
- Rotaci\u00f3n.<\/strong> Cu\u00e1ntos veh\u00edculos distintos usan una plaza al d\u00eda. Una rotaci\u00f3n alta significa que la plaza trabaja; una baja puede indicar abuso o una tarifa mal fijada.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
![\"Llegadas](\"https:\/\/fleximodo.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Parking-turnover-across-the-day-1024x563.png\")
En las plazas que supervisamos, cada plaza registr\u00f3 unas seis llegadas al d\u00eda, concentradas a media ma\u00f1ana. Un conteo manual trimestral nunca capta este ritmo; un sensor registra cada llegada y cada salida.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n - \n
- Duraci\u00f3n de la estancia.<\/strong> Cu\u00e1nto tiempo se quedan los veh\u00edculos. Las estancias largas en zonas de corta duraci\u00f3n se\u00f1alan problemas de control o de tarifas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
![\"Distribuci\u00f3n](\"https:\/\/fleximodo.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/dwell-time-1024x675.png\")
Dos de cada tres estancias duraron menos de 30 minutos y casi cuatro de cada cinco menos de una hora, con unas seis rotaciones por plaza al d\u00eda. Un parqu\u00edmetro no registra nada de esto.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n - \n
- Pico de demanda.<\/strong> Cu\u00e1ndo y d\u00f3nde la ocupaci\u00f3n llega a su l\u00edmite. El dato de partida para las tarifas din\u00e1micas y la planificaci\u00f3n de la capacidad.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
![\"Ocupaci\u00f3n](\"https:\/\/fleximodo.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/when-parking-demand-peaks-1024x563.png\")
La demanda se concentra durante el d\u00eda y alcanza un pico de alrededor del 56 %. Incluso en la hora punta, unas dos de cada cinco plazas estaban libres, justo la se\u00f1al que necesitan las tarifas din\u00e1micas y la planificaci\u00f3n de la capacidad.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n As\u00ed son estas cuatro cifras en nuestra propia red. En las plazas de Fleximodo que enviaron datos durante una semana de septiembre de 2026, la ocupaci\u00f3n alcanz\u00f3 un m\u00e1ximo de alrededor del 56 % incluso en las horas diurnas de m\u00e1s actividad, as\u00ed que en el pico unas dos de cada cinco plazas estaban libres. Cada plaza cambi\u00f3 de ocupante unas seis veces al d\u00eda. La estancia media dur\u00f3 algo m\u00e1s de una hora, con casi cuatro de cada cinco por debajo de la hora. Y la demanda se concentr\u00f3 durante el d\u00eda, de media ma\u00f1ana a primera hora de la tarde. Nada de esto se ve sin sensores, y todo cambia lo que una ciudad deber\u00eda tarificar, controlar o construir.<\/p>\n\n\n\n
![\"Datos](\"https:\/\/fleximodo.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/image-1791310770818-1024x577.png\")
<\/figure>\n\n\n\nC\u00f3mo se recogen los datos de aparcamiento<\/h2>\n\n\n\n
Los datos nacen en la plaza. Un sensor de aparcamiento<\/a> registra cada llegada y salida con su hora, con una precisi\u00f3n del 99,96 %, y la env\u00eda a trav\u00e9s de una red de bajo consumo. Una plataforma como CityPortal agrega todas las plazas en mapas en tiempo real, gr\u00e1ficos hist\u00f3ricos y alertas, y las ofrece mediante una API para alimentar apps, paneles y sistemas municipales. Como la detecci\u00f3n es magn\u00e9tica, los datos se refieren a veh\u00edculos y plazas, no a personas, lo que los hace compatibles con el RGPD.<\/p>\n\n\n\n
Para saber c\u00f3mo funciona esa detecci\u00f3n, lea c\u00f3mo funcionan los sensores de aparcamiento<\/a> y nuestro art\u00edculo sobre c\u00f3mo probamos la precisi\u00f3n de los sensores de aparcamiento<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
Qu\u00e9 hacen con ellos las ciudades y los operadores<\/h2>\n\n\n\n
Los datos de aparcamiento responden a preguntas que antes se resolv\u00edan con opiniones. \u00bfDeber\u00eda esta calle tener tarifas din\u00e1micas? Los datos de ocupaci\u00f3n y de pico dicen si est\u00e1 realmente llena. \u00bfSe respeta el sistema de permisos? La rotaci\u00f3n y la duraci\u00f3n de la estancia lo muestran. \u00bfNecesitamos construir m\u00e1s aparcamiento? Los datos de utilizaci\u00f3n suelen revelar que la oferta existente no est\u00e1 llena, sino mal distribuida, lo que puede aplazar construcciones de entre 20.000 y 50.000 \u20ac por plaza.<\/p>\n\n\n\n
El control tambi\u00e9n gana precisi\u00f3n. Los mismos datos se\u00f1alan d\u00f3nde se concentran los incumplimientos, para que los agentes vayan donde est\u00e1 el problema.<\/p>\n\n\n\n
Para una gu\u00eda pr\u00e1ctica, propietario por propietario, sobre c\u00f3mo convertir estas m\u00e9tricas en ingresos, lea c\u00f3mo usar los datos de aparcamiento<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
Preguntas frecuentes<\/h2>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 son los datos de aparcamiento?<\/strong>
Los datos de aparcamiento son el registro de c\u00f3mo se usan las plazas: ocupaci\u00f3n, rotaci\u00f3n, duraci\u00f3n de la estancia y pico de demanda, captados plaza a plaza por sensores IoT. Convierten las suposiciones sobre el aparcamiento en hechos medidos sobre los que una ciudad u operador puede actuar.<\/p>\n\n\n\n\u00bfQu\u00e9 se puede hacer con la anal\u00edtica de aparcamiento?<\/strong>
La anal\u00edtica de aparcamiento respalda las decisiones de tarifas, la planificaci\u00f3n de la capacidad, la orientaci\u00f3n del control y la gesti\u00f3n de permisos. Revela si una zona est\u00e1 realmente llena, si las plazas rotan y d\u00f3nde se concentran los incumplimientos, para que las decisiones se basen en datos y no en quejas.<\/p>\n\n\n\n\u00bfC\u00f3mo se recogen los datos de aparcamiento?<\/strong>
Sensores IoT instalados en el suelo registran cada llegada y salida de un veh\u00edculo con su hora y la env\u00edan a trav\u00e9s de una red de bajo consumo a una plataforma. La plataforma la agrega en mapas en tiempo real, estad\u00edsticas hist\u00f3ricas y una API. Los sensores de Fleximodo lo hacen con una precisi\u00f3n del 99,96 %.<\/p>\n\n\n\n\u00bfCumplen los datos de aparcamiento con el RGPD?<\/strong>
S\u00ed. Los datos de aparcamiento basados en sensores registran la presencia y la duraci\u00f3n de un veh\u00edculo en una plaza, no a una persona ni una matr\u00edcula, por lo que no tratan datos personales. Eso los hace intr\u00ednsecamente m\u00e1s respetuosos con la privacidad que la recogida mediante c\u00e1maras.<\/p>\n\n\n\n\u00bfPueden los datos de aparcamiento reducir la necesidad de construir aparcamientos?<\/strong>
A menudo, s\u00ed. Los datos de utilizaci\u00f3n muestran con frecuencia que la oferta existente no est\u00e1 llena, sino mal distribuida. Como construir una plaza subterr\u00e1nea cuesta entre 20.000 y 50.000 \u20ac, aplazar construcciones gracias a los datos suele ser el mayor retorno econ\u00f3mico de una implantaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
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- Pico de demanda.<\/strong> Cu\u00e1ndo y d\u00f3nde la ocupaci\u00f3n llega a su l\u00edmite. El dato de partida para las tarifas din\u00e1micas y la planificaci\u00f3n de la capacidad.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Duraci\u00f3n de la estancia.<\/strong> Cu\u00e1nto tiempo se quedan los veh\u00edculos. Las estancias largas en zonas de corta duraci\u00f3n se\u00f1alan problemas de control o de tarifas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n