L’avvento delle nuove tecnologie ha profondamente cambiato il servizio di raccolta rifiuti permettendo agli operatori del settore di adeguarsi ed entrare a pieno titolo nel mondo della gestione rifiuti 4.0. Oggi parliamo di come ottimizzare questi processi con l’aiuto della Machine learning.
Prima di proseguire è necessario comprendere fino in fondo cos’è la Machine learning, perché è così importante e quanto riesca a migliorare un gestionale rifiuti in ottica 4.0.
Cos’è la Machine learning?
La Machine learning in pratica è quello che possiamo definire come “apprendimento automatico”, la capacità di un software di apprendere compiti specifici per i quali non è stato programmato attraverso il riconoscimento di determinati schemi all’interno dei dati elaborati.
Questa definizione si deve allo scienziato americano Arthur Lee Samuel, il pioniere di quella che oggi conosciamo come Intelligenza Artificiale.
Attualmente i campi di applicazione della Machine learning sono diventati sempre maggiori, sopratutto grazie all’evoluzione tecnologica conosciuta come Industria 4.0 che ha definitivamente rivoluzionato il mondo industriale come siamo abituati a conoscerlo.
Scendendo più nel dettaglio gli algoritmi di Machine learning usano modelli matematici per apprendere in modo diretto dalle informazioni che hanno a disposizione, senza il bisogno di equazioni e/o algoritmi predeterminati.
Nell’ambito della gestione rifiuti l’interazione tra uomo e macchina permette ai software di gestire ed elaborare una grande quantità di dati con estrema precisione, riuscendo a prevedere e coordinare le diverse attività.
Machine learning e gestione rifiuti: il vantaggio della performance
Lo scambio di informazioni di cui parlavamo in precedenza è uno dei punti chiave su cui si basa l’attuale tecnologia di un software gestione rifiuti 4.0. In questo senso la Machine learning è in grado di amplificare ulteriormente il concetto di performance nel servizio di raccolta e smaltimento rifiuti.
Questo accade perché integrando i due componenti siamo in grado di elaborare numerose informazioni grazie alle quali è possibile suggerire interazioni migliori in maniera automatizzata. Migliorando le performance.
Come possiamo spiegarlo meglio? Con un esempio: immaginiamo di dover gestire il servizio di raccolta rifiuti di centinaia di cassonetti dislocati all’interno della stessa città. Questi sono i fattori da considerare:
– Distanze differenti tra i diversi centri di raccolta
– Tempistiche e spostamenti non omogenei
– Organizzazione del personale
– Gestione degli automezzi preposti alla raccolta
Partendo da questi elementi dobbiamo considerare, inoltre, che ogni singolo contenitore avrà una performance differente a seconda del numero di utenti che lo utilizza. Di conseguenza alcuni cassonetti si riempiranno prima ed altri di meno.
Come procedere? Grazie alla tecnologia presente in ognuno di essi che permette di tenere sotto controllo i livelli di riempimento comunicando in modo autonomo al software gestione rifiuti dove e quando intervenire, gli svuotamenti effettuati e gli interventi necessari.
In questo caso è anche possibile tracciare il miglior tragitto per gli automezzi intervenendo di fatto nell’ottimizzazione dei costi degli automezzi e del personale.
Tutto ciò è possibile grazie ad un sistema di apprendimento automatico che, in base alla gestione di ogni singola informazione, stabilisce qual è la migliore soluzione da applicare per migliorare le performance.
L’automazione di questi processi digitalizzati permette al software di gestione rifiuti di offrire prestazioni elevate ottimizzando i servizi e garantendo contestualmente precisione e puntualità.
