Distromel y la Universidad de Zaragoza premiados por el Ministerio de Ciencia e Innovación-Agencia Estatal de Investigación
El Ministerio de Ciencia e Innovación-Agencia Estatal de Investigación premia a Distromel en la concesión de ayudas de Proyectos de I+D+i “Retos-Colaboración” 2019 dentro del Programa Estatal de Investigación, Desarrollo e Innovación Orientada a los Retos de la Sociedad. El proyecto seleccionado es el desarrollado por la empresa Distromel, S.A. junto con la Universidad de Zaragoza, a través del BIFI (Instituto Universitario de Investigación en Biocomputación y Física de Sistemas Complejos) y denominado RTC2019-007124-5 Modelos Machine Learning para la previsión y optimización de recursos en la gestión de residuos (Optiwaste).
El proyecto que se llevará a cabo pretende elaborar un nuevo escenario en la gestión inteligente de la recogida de residuos. Distromel junto con la Universidad de Zaragoza implantará, a través de técnicas en Machine Learning y Big Data, nuevas funcionalidades que, unidas al actual software de gestión siGEUS y al Centro de Procesamiento de Datos de la empresa, configurarán un amplio abanico de posibilidades y avances en la optimización definitiva de la recogida de residuos.
Actualmente Distromel dispone de un evolucionado sistema para el sector de los servicios urbanos y medio ambiente compuesto por equipos de pesaje e identificación de contenedores por RFID en vehículos de recogida de residuos, además de dispositivos de localización GPS o sensores volumétricos en contenedores entre otros. Estos sistemas obtienen unos valiosos datos para el control y gestión de la recogida de residuos a través del software de gestión siGEUS, evolucionado desde su creación en 2014. No obstante, este pionero desarrollo podrá posicionar a la empresa como líder en cuanto a vanguardia tecnológica en la recogida de residuos.
La implantación de sistemas de control como sistemas de pesaje, identificación de contenedores por RFID o localización GPS en los vehículos reportan todos los datos necesarios para el control de los servicios de recogida de residuos y limpieza viaria. No obstante, es necesario un software de gestión que permita monitorizar toda esta información. Esta conexión de sistemas la ha proveído Distromel en numerosas entidades públicas y empresas privadas de servicios urbanos como herramienta de gestión y control desde el 1999. Para alcanzar una notable eficiencia con este tipo de sistemas es de vital importancia implantar programas o módulos que permitan analizar esta información. Estas automatizaciones generadas a través de técnicas en Machine Learning y Big Data son las que realmente permitirán lograr un nivel de control y optimización máximo en la recogida de residuos y limpieza viaria. El objetivo de Distromel en este proyecto es convertir el siGEUS de Distromel en el sistema referente en cuanto a cálculo predictivo en servicios urbanos se refiere.
Este desarrollo se suma a los presentados el pasado año por Distromel, cuando lanzó el nuevo módulo de Business Intelligence en siGEUS, el nuevo sensor volumétrico para contenedores con comunicaciones NB-IoT y un novedoso sistema de control para la recogida de residuos puerta a puerta, el denominado SmartDTD. Estos últimos desarrollos unidos al actual son un claro ejemplo del espíritu innovador que prevalece en la empresa Distromel y el mejor aval para acometer los futuros proyectos que se presentarán.
