La industria del reciclaje enfrenta desafíos sin precedentes debido a la creciente producción de residuos y la necesidad de prácticas sostenibles. Y sí, la previsión mediante aprendizaje automático (ML) con análisis avanzados surge como una herramienta poderosa para abordar estos problemas.
Pero espera, ¿qué es la previsión con aprendizaje automático?
Es un subconjunto de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender de los datos y mejorar y comprender el rendimiento con el tiempo, ofreciendo ventajas significativas sobre los métodos de previsión tradicionales.
Vamos a profundizar...
¿Por qué son interesantes las aplicaciones de esta previsión con ML en la industria del reciclaje? Aquí tienes algunos ejemplos y casos de uso:
Optimización de la recogida de residuos
Predice la generación de residuos con precisión
Optimiza las rutas de recolección, reduciendo el consumo de combustible y mejorando la eficiencia
Operaciones de plantas de reciclaje
Predice los tipos y cantidades de materiales reciclables entrantes
Permite una mejor asignación de recursos y gestión de almacenamiento
Reduce los cuellos de botella y mejora la eficiencia del procesamiento
Información de mercado para materiales reciclados
Predice las fluctuaciones de precios de los materiales reciclados
Ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas sobre la venta de materiales y negociaciones
Mantenimiento predictivo
Pronostica posibles fallos en maquinaria
Permite el mantenimiento proactivo
Reduce el tiempo de inactividad, disminuye costos y aumenta la eficacia operativa
Control de calidad
Predice niveles de contaminación en la corriente de residuos entrantes
Permite ajustes en los procesos para obtener materiales reciclados de mayor calidad
Reduce los costos de procesamiento
Planificación a largo plazo
Analiza tendencias en generación y composición de residuos
Considera cambios demográficos y políticas
Asiste en la planificación estratégica para el desarrollo de infraestructuras y políticas
Por supuesto, también existen desafíos potenciales que enfrentar, como:
Garantizar la calidad de los datos proporcionados
Adquirir los recursos computacionales necesarios para entrenar los modelos
Fomentar la colaboración intersectorial
En Intemic, nos esforzamos por abordar estos desafíos y ofrecer servicios excepcionales. Nos encantaría programar una consulta telefónica gratuita contigo para discutir estos temas en detalle aquí.
La previsión con ML representa una nueva frontera en la industria del reciclaje, ofreciendo una precisión, eficiencia e información sin precedentes. Su integración jugará un papel crucial en la optimización de la recuperación de recursos, la reducción de residuos y el avance hacia una economía circular.
———-
Referencias
Barletta, I., et al. (2021). "Un enfoque de aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo en la recogida de residuos." Journal of Cleaner Production, 294, 126144. (Estudio sueco)
Anh Vu, H., et al. (2019). "Predicción de la generación de residuos sólidos urbanos utilizando máquina de soporte vectorial: el caso de la ciudad de Da Nang." Journal of Environmental Management, 238, 109-118. (Estudio de República Checa)
Nowakowski, P., et al. (2018). "Analítica predictiva en la gestión de residuos electrónicos." Waste Management & Research, 36(6), 536-545. (Investigación polaca)
Pernelle, P., et al. (2020). "Inteligencia artificial para la clasificación de residuos: Estado del arte y perspectivas." Proceedings of the 2020 European Conference on Computing in Construction. (Estudio francés)
Shahab, S., et al. (2021). "Predicción de residuos y optimización de rutas usando aprendizaje automático." Sustainability, 13(3), 1208. (Estudio irlandés)
Massaro, A., et al. (2019). "Mantenimiento predictivo en la era de la Industria 4.0: el caso de una fábrica de papel." 2019 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC), 4008-4013. (Investigación italiana)
García-García, G., et al. (2019). "Gestión de recursos y residuos en una economía circular: un nuevo benchmarking." Sustainability, 11(6), 1644. (Estudio español)
Levis, J. W., et al. (2017). "Un marco generalizado de modelización de optimización multietapa para la gestión integrada de residuos sólidos basada en la evaluación del ciclo de vida." Environmental Modelling & Software, 90, 213-229. (Colaboración que incluye investigadores alemanes)
Sarc, R., et al. (2019). "Digitalización y robótica inteligente en la gestión de residuos y reciclaje." Waste Management & Research, 37(5), 459-460. (Perspectiva austríaca)
