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CASE STUDY
AI-Waste Engine: Caso de éxito
Digitalización de la gestión de residuos: cómo la IA impulsa la economía circular
Resumen
Pixelabs colabora con una planta de RSU para mejorar los procesos de gestión de residuos utilizando AI-Waste Engine. La planta procesa aproximadamente 200 toneladas de residuos sólidos urbanos al día, operando con dos líneas de tratamiento: una para residuos mixtos y otra dedicada a la recogida selectiva de envases y papel. AI-Waste Engine desempeña un papel clave en la digitalización de la economía circular, especialmente en la caracterización de los materiales de los residuos.
Retos
Un desafío importante que enfrentan muchas plantas de RSU es la dependencia de la separación manual de residuos, que resulta menos eficiente y limita las tasas de recuperación. La modernización con sistemas automáticos y tecnología avanzada de visión artificial es esencial para cumplir los objetivos de reciclaje de la UE para 2035.
Además, la gestión adecuada de los residuos orgánicos, y la inversión en nueva infraestructura son factores críticos para avanzar en España hacia una economía circular sostenible.
Las plantas de RSU son entornos complejos para la implantación de equipos. Pixelabs tuvo que garantizar que AI-Waste Engine funcionara de manera efectiva en estas condiciones. Se implementaron el sistema de IA Visual capaz de reconocer la tipología y composición de los materiales, mostrando los datos en tiempo real a través de un panel de control.
Soluciones
AI-Waste Engine, junto con tecnología de visión por ordenador de última generación, identifica diferentes materiales en tiempo real, incluyendo PET, PE, PAPEL, BRIK, PP y METAL entre otros. Entre los desafíos clave se incluyen la implantación de los puntos de cámara y su implementación posterior en la planta.
La tecnología utiliza un sistema de cámaras de precisión diseñado para entornos de RSU exigentes, capaz de reconocer y diferenciar los residuos según su tipo y composición. Su valor diferencial radica en el uso de cámaras de color y/o hiperespectrales, análisis molecular, procesamiento de flujos densos de residuos y la predicción de residuos visualmente similares.
La automatización y agilidad de la solución mejora significativamente la operación general, reduciendo la dependencia del trabajo manual y aumentando la precisión en la clasificación.
Resultados
La implementación de AI-Waste Engine produjo mejoras medibles en la operación de la planta de RSU. Los impactos más significativos incluyen:
- Reducción del tiempo operativo.
- Mayor precisión en la clasificación de residuos.
- Ahorro de costes.
Al mejorar los procesos, la infraestructura y la eficiencia operativa, la solución contribuye directamente a una gestión de residuos más efectiva y respalda los objetivos generales de la economía circular.
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