Tendencias en la gestión de residuos industriales a tener en cuenta en 2025

El año 2025 estará lleno de innovaciones y cambios, con un aumento de nuevas restricciones y políticas más estrictas en la gestión de residuos. Muchas empresas están adoptando sistemas inteligentes de gestión de residuos para manejar los desechos de forma más sencilla y eficiente. Esto es especialmente importante para las empresas manufactureras, ya que en la UE la industria y la minería generan nueve veces más residuos que los hogares, y solo la industria manufacturera produce más residuos que todos los hogares juntos. Además, según un informe, se prevé que la generación mundial de residuos aumente en un 70 % de aquí a 2050 WorldBank.

Cuando pensamos en los residuos, a menudo imaginamos la basura doméstica y, aunque se trata de un problema importante, representa solo una fracción del total. Cada año se generan en el mundo aproximadamente 2.000 millones de toneladas de residuos municipales, siendo Estados Unidos y la Unión Europea algunos de los mayores productores per cápita. La gestión de estos residuos sigue siendo un gran desafío para las ciudades de todo el mundo. Sin embargo, los residuos municipales son solo la punta del iceberg. En la UE, la industria y la minería generan nueve veces más residuos que los hogares, y la industria manufacturera por sí sola produce más residuos que todos los hogares juntos. Abordar los residuos industriales es fundamental para lograr un sistema de gestión de residuos verdaderamente sostenible.

Esta situación es alarmante y exige una acción y una innovación urgentes. Inspirémonos en las nuevas tendencias y prácticas de 2025 y afrontemos esta situación de manera responsable y conjunta.

1. Inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es una herramienta poderosa en la gestión de residuos industriales, ya que puede aprender procesos complejos si se invierte tiempo en su entrenamiento. Como es bien sabido, la gestión de residuos es una tarea exigente que requiere esfuerzo y tiempo. Sin embargo, el uso de la IA puede ahorrar tanto tiempo como energía.

En la actualidad, la IA se utiliza principalmente en la gestión de residuos industriales como herramienta de clasificación, incluyendo:

Reconocimiento de imágenes impulsado por IA

Esta tarea, cuando era realizada por personas, estaba sujeta a errores humanos. Ahora, al utilizar inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar datos visuales —identificando objetos, patrones e incluso texto—, la calidad de la clasificación ha mejorado. Las tecnologías clave que respaldan este proceso incluyen la detección de objetos, el etiquetado de imágenes y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR).

Clasificación de materiales reciclables y no reciclables

En ocasiones, los materiales reciclables y no reciclables terminan mezclados, por ejemplo, cuando una botella de vidrio se arroja accidentalmente junto con plásticos reciclables. Mediante modelos avanzados de aprendizaje automático, estos sistemas pueden identificar rápidamente distintos materiales, como plásticos, metales, vidrio, residuos orgánicos e incluso elementos peligrosos como baterías o dispositivos electrónicos. Al analizar datos visuales, la IA puede distinguir entre materiales reciclables y no reciclables, reduciendo la contaminación en los procesos de reciclaje.

Detección de residuos peligrosos o contaminados

Lo último que se desea al manipular residuos es contaminarlos. Gracias a los sistemas de reconocimiento de imágenes impulsados por IA, las instalaciones de gestión de residuos pueden escanear y detectar automáticamente materiales peligrosos dentro de los flujos de residuos. Estos sistemas pueden entrenarse para reconocer características visuales específicas de los residuos peligrosos, como etiquetas químicas, formas inusuales o materiales que requieren un manejo especial.

Una de las integraciones exitosas de la IA en los sistemas de gestión de residuos es Greyparrot. Greyparrot se especializa en analítica de residuos impulsada por IA para mejorar la eficiencia del reciclaje y reducir el impacto ambiental. Su producto principal, el Greyparrot Analyzer, es una plataforma de analítica de residuos basada en IA que utiliza sistemas de cámaras para capturar imágenes en tiempo real de los flujos de residuos y generar información a través de paneles intuitivos. Este sistema tiene la capacidad de identificar características como masa, marca, potencial de emisiones y más, en más de 89 categorías de materiales. Los datos recopilados proporcionan información valiosa sobre la composición de los residuos, ayudando a las instalaciones a optimizar las operaciones de clasificación, aumentar las tasas de reciclaje y reducir la contaminación. Además, Greyparrot ofrece Greyparrot Sync, un sistema de integración que conecta su IA con maquinaria y software de terceros (robots, PLC, prensas, NIR), lo que lo hace aún más útil.

2. Robótica

Aunque el uso de robots pueda sonar a ciencia ficción, con la tecnología actual se ha vuelto bastante común. Los robots entregan comida en restaurantes, asisten en diversas industrias e incluso gestionan residuos. La IA mencionada anteriormente suele actuar como el “cerebro”, controlando brazos robóticos o herramientas para llevar a cabo prácticas de gestión de residuos previamente aprendidas. Los brazos robóticos trabajan más rápido y pueden levantar objetos más pesados que los humanos. A continuación, se presentan algunos de los robots más interesantes utilizados en la gestión de residuos industriales:

AMP Robotics (USA):

Su sistema robótico de clasificación procesa materiales hasta cuatro veces más rápido que los métodos manuales. AMP Vision captura imágenes y las envía a la IA, que identifica cada elemento según el tipo de material, la forma, el color, el polímero e incluso la marca. A continuación, la IA dirige al robot para clasificar los residuos con gran precisión.

ZenRobotics Recycler (Finland):

Llámalos robots,

llámalos clasificadores,

llámalos recicladores.

Lo que hacen es un trabajo impecable de clasificación de residuos.

Han desarrollado brazos robóticos especializados para la clasificación de residuos: Heavy Picker para residuos voluminosos y Fast Picker para materiales más ligeros. Su sistema de IA, ZenBrain, ayuda a clasificar residuos de construcción y demolición, incluidos madera, metal y piedra.

3. Internet de las cosas

El Internet de las cosas (IoT) se refiere a una red de dispositivos conectados que se comunican y comparten datos entre sí. En la gestión de residuos, el IoT se utiliza para supervisar los niveles de residuos, optimizar las rutas de recogida y rastrear los tipos de residuos, mejorando la eficiencia y reduciendo costes. Los contenedores equipados con esta tecnología avanzada se conocen como contenedores inteligentes.

Contenedores inteligentes que utilizan IoT

Los contenedores inteligentes habilitados con IoT utilizan tecnologías avanzadas sensores ultrasónicos para revolucionar la recogida y gestión de residuos. Estos sensores supervisan los niveles de llenado en tiempo real, detectando cuándo los contenedores se acercan a su capacidad y enviando alertas automatizadas a los operadores de gestión de residuos. Mediante el uso de analítica de datos, los contenedores inteligentes optimizan las rutas de recogida, reduciendo recogidas innecesarias y disminuyendo el consumo de combustible. Además, estos sistemas pueden detectar cambios de temperatura, identificar residuos peligrosos y prevenir desbordamientos, contribuyendo a entornos urbanos más limpios y eficientes.

4. Economía circular

Como su nombre indica, la economía circular es un sistema económico basado en un enfoque de ciclo cerrado. Pero ¿qué significa exactamente esto, especialmente en la gestión de residuos? Puede compararse con la economía lineal, en la que los residuos suelen terminar en vertederos, sin cumplir ningún propósito adicional y dañando el medio ambiente. En cambio, la economía circular se centra en reutilizar, reciclar y reintegrar los residuos de nuevo en el ciclo económico, creando un bucle continuo que minimiza los desechos y maximiza la eficiencia de los recursos.

La economía circular sigue 4 principios llamados las 4R:

Reducir: Prevenir la generación de residuos desde el inicio mediante un diseño sostenible y prácticas de producción que aumenten la durabilidad de los productos.

Reutilizar: Reaprovechar productos o materiales para prolongar su vida útil, manteniéndolos en circulación dentro de la economía el mayor tiempo posible.

Reciclar: Procesar los materiales desechados para convertirlos en materias primas con las que crear nuevos productos. Aunque está ampliamente promovido, el reciclaje se considera un último recurso dentro de la jerarquía de la economía circular.

Recuperar: Extraer materiales o energía de aquellos elementos que ya no pueden reutilizarse ni reciclarse, como el compostaje de residuos orgánicos o la conversión de residuos en energía.

5. Reciclaje avanzado

El reciclaje avanzado en la gestión de residuos está ganando una atención significativa gracias a nuevos experimentos y métodos innovadores para convertir los residuos en materiales reutilizables. A continuación, se presenta una lista interesante de tecnologías innovadoras que descomponen los materiales de desecho:

Reciclaje químico:

• Quimiólisis: En la quimiólisis, los polímeros se descomponen en monómeros o materias primas mediante el uso de disolventes, catalizadores, calor y, en algunos casos, presión. La pirólisis descompone los polímeros en bloques más pequeños bajo condiciones inertes a temperaturas de entre 500 y 800 °C.
• Reciclaje basado en enzimas: Los investigadores están desarrollando enzimas capaces de descomponer plásticos, especialmente PET, en sus monómeros originales. Esto podría permitir reciclar los plásticos hasta su forma virgen, reduciendo los residuos y fomentando una economía circular.
• Pirólisis: Método que utiliza calor en ausencia de oxígeno para descomponer plásticos y otros materiales de desecho en productos valiosos como aceite, gas y carbón. Puede emplearse para reciclar plásticos que, de otro modo, serían difíciles de procesar.

Gasificación:

La gasificación es un proceso que convierte los residuos en syngas (una mezcla de hidrógeno y monóxido de carbono) mediante reacciones químicas a altas temperaturas, sin combustión. Este syngas puede utilizarse para generar energía, combustibles o productos químicos. El método es más eficiente y respetuoso con el medio ambiente que la incineración, ya que produce menos emisiones nocivas y permite un mejor aprovechamiento de los residuos.

6. Analítica de Big Data

«La analítica de big data implica enormes volúmenes de datos en diversos formatos, incluidos datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. La complejidad de estos datos requiere técnicas de análisis más sofisticadas. La analítica de big data emplea técnicas avanzadas como aprendizaje automático y minería de datos o extraer información de conjuntos de datos complejos». según IBM.

Al considerar la gestión de residuos industriales, puede surgir la pregunta de qué papel puede desempeñar la analítica de big data. A continuación, se presentan algunas de las principales ventajas de integrar el big data en los procesos de gestión de residuos:

• Calidad de los datos: El big data garantiza que los datos relacionados con los residuos sean precisos, oportunos y coherentes, lo que respalda una mejor toma de decisiones y operaciones más eficientes.
• Estadísticas sobre el uso de vehículos: El big data permite seguir el uso de los vehículos, ayudando a optimizar la gestión de flotas, reducir el consumo de combustible y mejorar los planes de mantenimiento.
• Estadísticas sobre el nivel de llenado de contenedores: Los datos en tiempo real sobre los niveles de llenado permiten optimizar los calendarios de recogida, prevenir desbordamientos y mejorar la eficiencia.
• Estadísticas sobre los costes de recogida: El big data analiza los costes de recogida, ayudando a identificar oportunidades de ahorro en combustible, mano de obra y mantenimiento de vehículos.
• Estadísticas sobre la distribución de contenedores: El big data ayuda a optimizar la ubicación de los contenedores mediante el análisis de los patrones de generación de residuos y el comportamiento de los usuarios, mejorando la accesibilidad y las tasas de reciclaje.
• Estadísticas sobre la eficiencia de las rutas: El big data optimiza las rutas de recogida, reduciendo el consumo de combustible, el tiempo de desplazamiento y las emisiones, al tiempo que garantiza recogidas puntuales.

Sources: medium.com, bridgera.com