Recogida de residuos 2.0

La limpieza de la ciudad se ha convertido en uno de los temas que más importan a los ciudadanos de las ciudades. En ciudades como Madrid (España) la limpieza ha pasado a ser la primera preocupación de los ciudadanos y la gestión de estos servicios suelen ser parte fundamental de los programas políticos de las diferentes agrupaciones. En los últimos años se están realizando diferentes iniciativas para tratar de mejorar esta limpieza a través de la sensibilización ciudadana, partidas vecinales, aumento del número de barrenderos, pero parece complejo incrementar las partidas presupuestarias que ya de por sí son elevadas (en torno a los 700 millones de euros). Al mismo tiempo hay que considerar que el inevitable aumento de población de la ciudad solo puede agravar esta problemática.

Es por ello que hay que buscar un modo de gestionar la limpieza de la ciudad de un modo más eficiente utilizando los nuevos recursos tecnológicos que existen en la actualidad. Puesto que la problemática de la limpieza en general es amplia, en este proyecto nos centraremos en los sistemas de recogidas. El presente proyecto tratará de aumentar la eficacia de los sistemas de recogidas de basuras por medio del uso de sistemas electrónicos, TIC y de Big Data.

Los contenedores remitirán información de la cantidad de residuos que tienen y la recogida de dichos residuos adaptará su ruta en función de lo llenos o vacíos que estén dichos contenedores. De este modo el servicio de recogidas tendrá automatizado el proceso pudiéndose optimizar cada recogida. Esto no solo lleva a una mejora del servicio sino también una mejora en el ahorro energético al economizar los desplazamientos. Por otro lado, también se favorece la movilidad en las ciudades al reducir los desplazamientos innecesarios. El proyecto se complementaría con aplicaciones web y de teléfono móvil para que los ciudadanos puedan remitir sugerencias o incidencias acerca de la recogida lo cual redunda en una mejora del servicio.

Por último, es importante que se gestionen los datos de un modo histórico que no sólo permitirá la modificación de las rutas en función de los llenados de los cubos, incidencias, etc. sino que también permitirá realizar una planificación de los recursos en función de los datos obtenidos. Por ejemplo, puede hacerse una planificación de servicios especiales en función de épocas de pico que puede ayudar a RRHH a saber qué periodo debe reforzarse la plantilla o saber las zonas de menor volumen y por lo tanto enfocar las vacaciones de los trabajadores a estas épocas.