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Transformando la recogida en las ciudades

El proyecto TrisTrash optimiza la gestión de desbordamientos en contenedores mediante IA y visión por computación. Una cámara instalada en vehículos captura video en tiempo real, detectando y geolocalizando desbordes y objetos abandonados con una precisión del 80%. Las alertas se integran en plataforma ArcGIS, generando rutas dinámicas y cuadros de mando. TrisTrash mejora la eficiencia en la recogida de residuos urbanos a través de la planificación inteligente y el uso de tecnologías avanzadas.

Más información en: https://www.valorizasm.com/es
Indicadores y procesos de mejora

Indicadores y procesos de mejora

Indicadores:

-Reducción del 20% en desplazamientos por rutas dinámicas de recogida.

-Ahorro del 15% en emisiones de CO₂ por optimización de rutas.

-Disminución del 30% en desbordamientos no gestionados.

Procesos de mejora:

-Reentrenamiento del modelo IA para reducir falsos positivos.

-Integración de sensores para predicción de desbordes.

-Optimización continua de algoritmos de detección para mejorar la precisión y eficiencia​.

Cuantificación/Estimación reducción consumo

Cuantificación/Estimación reducción consumo

Indicadores:

-Reducción del 25% en consumo de combustible por rutas optimizadas.

-Ahorro del 18% en horas de operación de vehículos por mejora en planificación.

-10% menos en uso de recursos humanos por gestión automatizada.

-Estos datos destacan el impacto positivo en la reducción de consumo energético y de recursos, promoviendo la sostenibilidad del proyecto.

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

-Reducción del 20% en emisiones de CO₂ por optimización de rutas dinámicas.

-Disminución del 15% en huella de carbono al evitar desplazamientos innecesarios.

-Reducción del 10% en emisiones por la disminución del tiempo de operación de vehículos.

Innovación aplicada y buenas prácticas

Innovación aplicada y buenas prácticas

Aspectos innovadores:

-Uso de IA y visión por computadora en tiempo real para la detección de desbordes.

-Algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la precisión con cada reentrenamiento.

-Integración con GIS para generar rutas dinámicas y planificación optimizada.

Buenas prácticas:

-Reducción de emisiones mediante la optimización de rutas.

-Mejora en la eficiencia operativa con el uso de plataformas tecnológicas avanzadas​.

Uso de tecnologías (TICs)

Uso de tecnologías (TICs)

-Integración de sistemas de visión por computación e inteligencia artificial para la detección automática de desbordes.

-Uso de plataformas GIS (ArcGIS Online) para la visualización y gestión en tiempo real de alertas y rutas.

-Conectividad en la nube para sincronización y acceso remoto a datos operacionales, mejorando la toma de decisiones.

Implementado en:

Valoriza

Periodo de ejecución:

03/10/2022 - 07/04/2025

Socio tecnológico destacado:

Esri España

Otros socios tecnológicos:

Turing AI