TrisTrash de la basura al éxito

Indicadores y procesos de mejora

– Reducción de kilómetros recorridos por flota gracias a recogidas dinámicas.

– Disminución de incidencias ciudadanas relacionadas con desbordamientos (>70%).

– Mejora en tiempos de respuesta a incidencias detectadas en vía pública.

– Integración en plataformas GIS para planificación avanzada y toma de decisiones.

– KPIs en tiempo real: ocupación media de contenedores, ratio de incidencias resueltas, ahorro de combustible.

– Procesos de mejora continua mediante Machine Learning, que incrementa la precisión del modelo y ajusta patrones de recogida.

Cuantificación/Estimación reducción consumo

La optimización de rutas y la recogida bajo demanda permite reducir en torno a un 15–20% el consumo de combustible de la flota de recogida. En una ciudad tipo (200 contenedores monitorizados, 10 vehículos), esto supone más de 20.000 litros de gasoil ahorrados anualmente. Para flotas eléctricas, implica un menor número de recargas y mayor vida útil de baterías, con una reducción significativa en la huella energética del servicio.

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

La reducción de desplazamientos evita aproximadamente 55 toneladas de CO₂ al año por municipio piloto, equivalente a plantar más de 2.500 árboles. Además, el sistema evita emisiones difusas derivadas de residuos no gestionados correctamente (fermentación, lixiviados). En entornos urbanos, la mejora de la calidad del aire tiene un impacto directo en salud pública y en el cumplimiento de objetivos de neutralidad climática.

Innovación aplicada y buenas prácticas

– Visión artificial aplicada al sector residuos para detectar incidencias en entornos reales.

– Integración con sistemas GIS y plataformas de smart city.

– Modelo escalable y replicable en cualquier municipio, independientemente de tamaño o tipología de contenedores.

– Buenas prácticas: gobernanza de datos, uso de IA responsable, involucración ciudadana mediante notificaciones y transparencia en la gestión.

– Inspiración para otras organizaciones al demostrar que la digitalización puede reducir costes y mejorar la sostenibilidad de servicios urbanos.

Uso de tecnologías (TICs)

TrisTrash combina sensores IoT, analítica avanzada en la nube y modelos de IA accesibles desde una interfaz GIS corporativa. Los equipos municipales pueden visualizar en tiempo real el estado de la ciudad, recibir alertas automáticas y planificar rutas optimizadas. La solución es accesible desde web y dispositivos móviles, integra APIs abiertas y fomenta la interoperabilidad con otras plataformas de smart city, garantizando seguridad, escalabilidad y facilidad de uso.