Le rôle du big data dans l’optimisation de la gestion des déchets industriels

Dans le monde d’aujourd’hui, nous sommes entourés de données, même dans des domaines où on ne les attendrait pas. Mais lorsque l’on pense à la gestion des déchets, les données viennent-elles spontanément à l’esprit ? Si ce n’est pas le cas, elles devraient, car le big data a rendu ce travail plus simple et plus transparent. Même si cela peut paraître complexe, c’est en réalité tout le contraire : il permet de clarifier des processus métier désorganisés et d’améliorer la gestion des déchets industriels. Curieux de savoir comment ? Approfondissons ce sujet et explorons des questions telles que : qu’est-ce que le big data ? Quels sont des exemples typiques de situations où les données ne sont pas mises en œuvre ? Et quelles pourraient être les solutions à ces problèmes ?

Qu’est-ce que le big data ?

Le big data désigne des ensembles de données massifs et complexes que les systèmes traditionnels de gestion des données ne peuvent pas traiter. Lorsqu’elles sont correctement collectées, gérées et analysées, les données massives peuvent aider les organisations à découvrir de nouveaux enseignements et à prendre de meilleures décisions commerciales. – IBM

Pour expliquer et différencier le big data des autres types de données, on utilise le concept des « V du big data » :

Volume

Le volume considérable de données provenant des appareils IoT, des applications web et des transactions peut dépasser les capacités des systèmes traditionnels de stockage et de traitement. Les solutions basées sur le cloud permettent de gérer efficacement ces ensembles de données en constante croissance, en garantissant que les informations précieuses ne soient pas perdues.

Vélocité

Les données sont générées à des vitesses sans précédent, qu’il s’agisse de la collecte des déchets suivie par GPS, de bacs équipés d’IoT ou de systèmes de surveillance intelligents, ce qui nécessite un traitement rapide. Les organisations utilisent le traitement des flux et des systèmes en mémoire pour capter, analyser et exploiter les données rapidement.

Variété

Le big data se présente sous de multiples formats — structurés, semi-structurés (JSON, XML) et non structurés (texte, images, vidéos). La gestion de cette diversité nécessite des solutions flexibles telles que les bases de données NoSQL et les lacs de données, afin d’intégrer et d’analyser efficacement différents types de données.

Véracité

Avec d’énormes volumes de données provenant de sources multiples, les incohérences et les erreurs sont fréquentes, ce qui peut conduire à de mauvaises prises de décision. Les organisations utilisent des outils de validation, de nettoyage et de vérification afin d’améliorer la précision et la fiabilité des données.

Valeur

La véritable puissance du big data réside dans sa capacité à favoriser l’efficacité, l’innovation et la prise de décision stratégique. Les analyses avancées, l’intelligence artificielle et le machine learning transforment les données brutes en informations exploitables, permettant d’optimiser les opérations et de révéler de nouvelles opportunités.

Pourquoi mettre en œuvre des stratégies fondées sur les données ?

Dans les entreprises industrielles où les déchets sont produits rapidement, le big data joue un rôle crucial. De la même manière que les déchets industriels doivent être correctement triés et gérés afin de réduire leur impact environnemental, les volumes considérables de données générées par la gestion des déchets doivent également être traités et analysés. Face à l’augmentation de la production de déchets, les industries doivent s’appuyer sur des données en temps réel pour prendre des décisions éclairées et améliorer leur efficacité. C’est comparable à la transformation des déchets en matières réutilisables.

Les écueils typiques liés à l’absence d’utilisation des données dans la gestion des déchets industriels sont :

1. Débordement

Sans une gestion fondée sur les données, des débordements de déchets industriels peuvent survenir en raison de l’absence de surveillance en temps réel et de planification prédictive. Sans données précises, les niveaux de déchets peuvent dépasser les capacités, entraînant des collectes manquées, des déversements et des risques environnementaux. Les informations en temps réel permettent d’optimiser les calendriers de collecte, d’anticiper les périodes de forte production de déchets et d’assurer une élimination efficace, évitant ainsi les débordements et les problèmes de conformité réglementaire.

2. Inefficacité

Sans données, la gestion des déchets industriels devient inefficace, entraînant des collectes manquées, des itinéraires de ramassage mal planifiés et des calendriers d’élimination inadaptés. Cela peut se traduire par des coûts opérationnels plus élevés, une consommation de carburant accrue et un impact environnemental inutile. Les analyses fondées sur les données permettent d’optimiser la planification, le suivi en temps réel et l’allocation des ressources, garantissant une collecte et un traitement efficaces des déchets.

3. Risques liés à des déclarations de déchets inexactes

Des déclarations de déchets inexactes, souvent dues à des erreurs humaines, peuvent entraîner des amendes réglementaires, des dommages environnementaux et le non-respect des objectifs de durabilité. Des erreurs dans la classification des déchets ou le suivi de leur élimination génèrent des inefficacités et des risques de non-conformité. Les systèmes fondés sur les données permettent de réduire ces erreurs grâce à l’automatisation, en assurant une déclaration précise, une meilleure transparence et le respect des exigences réglementaires.

4. Problèmes liés à l’intégration de l’économie circulaire

L’intégration de l’économie circulaire dans la gestion des déchets industriels nécessite des données précises pour suivre les matériaux, optimiser l’utilisation des ressources et réduire les déchets. Sans données, des matériaux de valeur peuvent être éliminés au lieu d’être réutilisés ou recyclés. Les analyses fondées sur les données aident les industries à identifier des opportunités de récupération des matériaux, à rationaliser les processus de recyclage et à garantir une gestion durable des ressources, réduisant ainsi les déchets et favorisant un système plus circulaire.

Quelles sont les solutions clés ?

Sans une utilisation appropriée des données dans la gestion des déchets industriels, les entreprises sont souvent confrontées à ces défis. Pour les surmonter et optimiser les processus de gestion des déchets, plusieurs solutions fondées sur les données peuvent fournir des informations exploitables en temps réel. Parmi les solutions clés figurent :

1. Capteurs intelligents et IoT pour la surveillance des déchets en temps réel

Des capteurs compatibles IoT suivent les niveaux de déchets, permettant une surveillance en temps réel et des alertes automatisées afin de prévenir les débordements. Ces données aident à optimiser les calendriers de collecte, à réduire les ramassages inutiles et à améliorer l’efficacité opérationnelle.

2. Tri et identification des déchets assistés par l’intelligence artificielle

Les systèmes de tri pilotés par l’intelligence artificielle utilisent le machine learning et la reconnaissance d’images pour classifier et séparer les matériaux avec précision. Cela améliore les taux de recyclage, réduit la contamination et garantit que les ressources de valeur soient récupérées plutôt que jetées.

3. Analyse prédictive pour la conformité réglementaire

Les analyses avancées exploitent les données historiques pour prédire les schémas de production de déchets et garantir le respect des réglementations environnementales. Le suivi et le reporting automatisés réduisent les erreurs humaines, permettant d’éviter les amendes et les risques juridiques.

4. Logiciels intelligents de gestion des déchets pour une prise de décision fondée sur les données

Les solutions logicielles intégrées centralisent les données relatives aux déchets et offrent des informations en temps réel pour une meilleure prise de décision. Ces plateformes renforcent la transparence, optimisent l’allocation des ressources et soutiennent les initiatives d’économie circulaire en améliorant la récupération des matériaux et la durabilité.

Cas de réussite

Un excellent exemple de prise de décision fondée sur les données dans la gestion des déchets provient d’une usine allemande de fabrication de tracteurs. L’entreprise a mis en place le système intelligent de gestion des déchets de Sensoneo, utilisant des capteurs IoT et un logiciel pour suivre plus de 400 conteneurs de déchets. Ce passage d’une collecte manuelle et inefficace à une surveillance des déchets pilotée par les données a permis d’obtenir une vision précise des déchets générés lors de la production. Cela constitue non seulement une base solide pour le reporting ESG, mais aussi un outil puissant pour améliorer les taux de recyclage, assurer le suivi des déchets et réduire les coûts. Pour lire l’étude de cas complète, cliquez ici.

Un autre excellent exemple est la transformation numérique de la gestion des déchets sur le site de production de Schaeffler, réalisée grâce aux solutions fondées sur les données de Sensoneo. Des rapports analytiques détaillés ont fourni à Schaeffler des informations exploitables sur les volumes de déchets, les niveaux de contamination et les fréquences de collecte.

Pour résumer, le big data est devenu un outil essentiel pour optimiser la gestion des déchets industriels. Toutefois, pour exploiter pleinement son potentiel, les industries — y compris celles de la gestion des déchets industriels — doivent intégrer des technologies avancées telles que les capteurs IoT et l’analyse prédictive dans leurs processus. L’adoption des données nécessite néanmoins une adaptation à l’échelle du secteur, notamment l’équipement des machines existantes de capacités de collecte de données. L’avenir de la gestion des déchets dépendra de l’efficacité avec laquelle les entreprises intégreront le big data dans leurs stratégies.

Sources: ibm.com, wastetodaymagazine.com