El papel de los macrodatos en la optimización de la gestión de residuos industriales

En el mundo actual, estamos rodeados de datos, incluso en ámbitos en los que no lo esperaríamos. Pero cuando pensamos en la gestión de residuos, ¿es lo primero que nos viene a la mente el uso de datos? Si no es así, debería serlo, porque el big data ha hecho que este trabajo sea más sencillo y transparente. Aunque pueda sonar complicado, en realidad logra exactamente lo contrario: ordena procesos empresariales desorganizados y contribuye a una gestión más eficiente de los residuos industriales. ¿Te interesa saber cómo? Profundicemos en este tema y exploremos cuestiones como: ¿qué es el big data?, ¿cuáles son ejemplos típicos de situaciones en las que no se implementan datos? y ¿cuáles podrían ser las soluciones a esos problemas?

¿Qué es el big data?

El big data se refiere a conjuntos de datos masivos y complejos que los sistemas tradicionales de gestión de datos no pueden manejar. Cuando se recopila, gestiona y analiza correctamente, el big data puede ayudar a las organizaciones a descubrir nuevos conocimientos y a tomar mejores decisiones empresariales.– IBM

Para explicar y diferenciar el big data de otros tipos de datos, se utiliza el concepto de las «V del Big Data»:

Volumen

La enorme cantidad de datos procedentes de dispositivos IoT, aplicaciones web y transacciones puede sobrecargar los sistemas tradicionales de almacenamiento y procesamiento. Las soluciones basadas en la nube ayudan a gestionar de forma eficiente estos conjuntos de datos en constante crecimiento, garantizando que la información valiosa no se pierda.

Velocidad

Los datos se generan a velocidades sin precedentes, desde la recolección de residuos con seguimiento por GPS y contenedores habilitados con IoT hasta sistemas de monitorización inteligente, lo que requiere un procesamiento rápido. Las organizaciones utilizan el procesamiento de flujos y sistemas en memoria para una captura, análisis y acción de datos ágiles.

Variedad

El big data se presenta en diversos formatos: estructurados, semiestructurados (JSON, XML) y no estructurados (texto, imágenes, vídeos). Gestionar esta diversidad requiere soluciones flexibles como bases de datos NoSQL y data lakes para integrar y analizar eficazmente distintos tipos de datos.

Veracidad

Con grandes volúmenes de datos procedentes de múltiples fuentes, las inconsistencias y los errores son habituales, lo que puede conducir a una mala toma de decisiones. Las organizaciones utilizan herramientas de validación, depuración y verificación para mejorar la precisión y la fiabilidad de los datos.

Valor

El verdadero poder del big data reside en su capacidad para impulsar la eficiencia, la innovación y la toma de decisiones estratégicas. Los análisis avanzados, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático transforman los datos brutos en información accionable que optimiza las operaciones y descubre nuevas oportunidades.

¿Por qué deberían implementarse estrategias basadas en datos?

En las empresas industriales donde los residuos se generan rápidamente, el big data desempeña un papel crucial. Al igual que los residuos industriales deben clasificarse y gestionarse adecuadamente para reducir el impacto ambiental, la enorme cantidad de datos generados en la gestión de residuos también debe procesarse y analizarse. Con el aumento de la producción de residuos, las industrias necesitan apoyarse en datos en tiempo real para tomar decisiones informadas y mejorar la eficiencia. Es como transformar los residuos en materiales reutilizables.

Los errores más comunes de no utilizar datos en la gestión de residuos industriales son:

1. Desbordamiento

Sin una gestión basada en datos, pueden producirse desbordamientos de residuos industriales debido a la falta de monitorización en tiempo real y de planificación predictiva. Sin datos precisos, los niveles de residuos pueden superar la capacidad disponible, lo que provoca recogidas fallidas, derrames y riesgos ambientales. La información en tiempo real ayuda a optimizar los calendarios de recogida, anticipar períodos de alta generación de residuos y garantizar una eliminación eficiente, evitando desbordamientos y problemas regulatorios.

2. Ineficiencia

Sin datos, la gestión de residuos industriales se vuelve ineficiente, lo que provoca recogidas omitidas, rutas de recolección mal planificadas y calendarios de eliminación ineficaces. Esto puede dar lugar a mayores costes operativos, un aumento del consumo de combustible y un impacto ambiental innecesario. Los enfoques basados en datos permiten una programación optimizada, el seguimiento en tiempo real y una asignación más inteligente de los recursos, garantizando que los residuos se recojan y procesen de manera eficiente.

3.Riesgos derivados de informes inexactos sobre residuos 

Los informes inexactos sobre residuos, a menudo causados por errores humanos, pueden dar lugar a sanciones regulatorias, daños ambientales y al incumplimiento de objetivos de sostenibilidad. Los errores en la clasificación de residuos o en el seguimiento de su eliminación generan ineficiencias y riesgos de incumplimiento. Los sistemas basados en datos ayudan a eliminar estos errores mediante la automatización, garantizando informes precisos, transparencia y cumplimiento normativo.

4. Problemas en la integración de la economía circular 

La integración de la economía circular en la gestión de residuos industriales requiere datos precisos para rastrear materiales, optimizar el uso de recursos y minimizar los residuos. Sin datos, materiales valiosos pueden desecharse en lugar de reutilizarse o reciclarse. Los enfoques basados en datos ayudan a las industrias a identificar oportunidades de recuperación de materiales, optimizar los procesos de reciclaje y garantizar una gestión sostenible de los recursos, reduciendo los residuos y fomentando un sistema más circular.

¿Cuáles son las soluciones clave?

Sin el uso adecuado de los datos en la gestión de residuos industriales, las empresas suelen enfrentarse a estos desafíos. Para superarlos y optimizar los procesos de gestión de residuos, diversas soluciones basadas en datos pueden aportar información en tiempo real y accionable. Algunas de las soluciones clave incluyen:

1. Sensores inteligentes e IoT para la monitorización de residuos en tiempo real

Los sensores habilitados con IoT controlan los niveles de residuos, permitiendo la monitorización en tiempo real y alertas automatizadas para prevenir desbordamientos. Estos datos ayudan a optimizar los calendarios de recogida, reduciendo recogidas innecesarias y mejorando la eficiencia operativa.

2. Clasificación e identificación de residuos impulsadas por IA 

Los sistemas de clasificación impulsados por IA utilizan aprendizaje automático y reconocimiento de imágenes para clasificar y separar materiales con precisión. Esto mejora las tasas de reciclaje, minimiza la contaminación y garantiza que los recursos valiosos se recuperen en lugar de desecharse.

3. Analítica predictiva para el cumplimiento normativo

Los análisis avanzados evalúan datos históricos para predecir patrones de generación de residuos y garantizar el cumplimiento de la normativa ambiental. El seguimiento y la elaboración de informes automatizados reducen los errores humanos, evitando sanciones y riesgos legales.

4. Software inteligente de gestión de residuos para la toma de decisiones basada en datos

Las soluciones de software integradas centralizan los datos sobre residuos y ofrecen información en tiempo real para una mejor toma de decisiones. Estas plataformas mejoran la transparencia, optimizan la asignación de recursos y respaldan las iniciativas de economía circular al mejorar la recuperación de materiales y la sostenibilidad.

Caso de éxito

Un excelente ejemplo de toma de decisiones basada en datos en la gestión de residuos proviene de una fábrica alemana de tractores. La empresa implementó el sistema inteligente de gestión de residuos de Sensoneo, utilizando sensores IoT y software para supervisar más de 400 contenedores de residuos. Este cambio, de una recogida manual e ineficiente a una monitorización de residuos basada en datos, proporcionó una visión precisa de los residuos generados en la producción. No solo ofrece una base sólida para los informes ESG, sino que también sirve como una herramienta eficaz para mejorar las tasas de reciclaje, realizar un seguimiento de los residuos y reducir costes. Para leer el caso de éxito completo, haz clic aquí. 

Otro gran ejemplo es la transformación digital de la gestión de residuos en la planta de producción de Schaeffler con la ayuda de soluciones basadas en datos de Sensoneo. Los informes analíticos detallados proporcionaron a Schaeffler información accionable sobre los volúmenes de residuos, los niveles de contaminación y la frecuencia de recogida.

En resumen, el big data se ha convertido en una herramienta esencial para optimizar la gestión de residuos industriales. No obstante, para aprovechar plenamente su potencial, las industrias —incluida la gestión de residuos industriales— deben integrar tecnologías avanzadas como sensores IoT y analítica predictiva en sus procesos. Sin embargo, la adopción de los datos requiere una adaptación a nivel sectorial, que incluye dotar a la maquinaria existente de capacidades de recopilación de datos. El futuro de la gestión de residuos dependerá de la eficacia con la que las empresas incorporen el big data en sus estrategias.

Sources: ibm.com, wastetodaymagazine.com