モノのインターネットは廃棄物管理プロセスを改善するソリューションをどのように解決しますか

ゴミ箱にゴミを捨てるたびに、ゴミは特定の場所に流れていき、環境に悪影響を与えないように処理する必要があります。 多くの都市の廃棄物処理プロセスは、高度にインテリジェントな運営および管理活動に変わりました。 モノのインターネット、ML ベースの廃棄物管理プラットフォームには、柔軟なリアルタイムのマッピングおよび追跡機能が追加され、廃棄物管理の結果を向上させることができます。ゴミ処理は大都市にとって大きな課題です。 現在、シンガポール、ドバイ、香港、アムステルダム、ストックホルム、東京、メルボルン、シアトル、シカゴ、ソウルなどのスマートシティの政府部門は、都市のあらゆる側面へのテクノロジーの統合を精力的に推進しています。 多くの都市では、廃棄物処理プロセスが高度にインテリジェントな運営および管理活動に変わりました。都市廃棄物管理現在、どのスマートシティでも都市廃棄物管理は、ネットワーク化されて何百万ものデータポイントを生成するフィールドデバイスやセンサーの相互作用によって行われています。 次に、そこから得られたデータはクラウド プラットフォームに取り込まれ、複雑な分析フレームワークを介して分析され、都市住民により良いサービスを提供するために賢明で実行可能な推論が導き出されます。 プロセス全体は自動化されており、人の介入はほとんどありません。廃棄物の分類廃棄物がいくつかのカテゴリに分類できることは誰もが知っています。 紙くず、プラスチックくず、食品廃棄物、水溶性廃棄物、水不溶性廃棄物、動物排泄物、衛生廃棄物、家庭廃棄物、産業廃棄物など。生分解性のものとそうでないものがあります。 中には、毒性が高く危険を引き起こす可能性のある放射性廃棄物も含まれる場合があります。インテリジェントなソリューション私たちは、意識の高い市民が道路上の廃棄物や過積載のゴミ箱の画像を撮影し、クロスプラットフォームの指令センターに送信すると警告を発するアプリケーションを開発しました。 コマンド センターが受信した画像は、画像ポイントおよびベクトル フレーム アナライザーを使用して分析され、画像内に捕捉されたさまざまな廃棄物のおおよその数と考えられるカテゴリが決定されます。 このプロセスには人間の介入は必要ありません。 インテリジェントなアルゴリズムを使用して、過去のデータと既存のデータを照合します。 時間が経つにつれて、このアクティビティの精度は 90% 近くになりました。モノのインターネットによるデータ分析と機械学習道路脇のゴミ箱に設置されたセンサーは、モノのインターネット統合システムを利用してゴミ箱内のゴミの収集を追跡し、自動的にゴミ収集車に警報を送信することができますが、道路に直接捨てられたゴミはセンサーのデジタルビジョンから逃れてしまいます* * *。 異常な市民が道路に投げ捨てたゴミを隠すには、警戒と意識的な市民または人間の介入が必要です。 警戒心と意識の高い国民は、写真に関する基本的な知識を持ち、スマートフォンのアプリケーションを上手に使いこなすことができなければならないことを思い出すべきです。 警報や意識のある市民によって送信されたセンサーや画像からのデータは、複雑な多点および多層の分析システムを通じて完成されます。 過去の廃棄物データを使用して機械学習 (ML) プラットフォーム上でシステムをトレーニングし、廃棄物を特定して分類し、廃棄物の重量を大まかに評価します。 ML プラットフォームは、過去に市内の 60 以上のゴミ箱から 1 日の時間ごとに収集された廃棄物の画像を使用します。 機械学習プラットフォームは、ゴミ箱の中やその周囲によくある従来のアイテムについてもトレーニングされているため、それらを簡単に識別できます。ラストワンマイルの廃棄物処理能力管理ゴミがゴミ箱に捨てられるたびに、ゴミは特定の場所に流れ、環境や都市住民に害を及ぼさないように処理する必要があります。 したがって、廃棄物を適切に処理することが重要です。 廃棄物を適切に処理するためには、まずそれがどのような廃棄物であるかを把握することが不可欠です。処分能力管理廃棄物処理の一般的な戦略には、リサイクル、減容、またはエネルギーへの変換を行って埋め立て地に投棄すること、または焼却炉で処理した後、焼却不可能な廃棄物を埋め立て地に投棄することが含まれます。 当社のアプリケーションとバックエンド ml 分析を使用すると、焼却センターと埋立地は時間単位で処理能力を管理し、ダッシュボードを使用して各活動を追跡し、毎日の生産量と埋立地の使用状況をマッピングできます。 これにより、燃焼プロセスを賢明に使用し、使用される排ガスの量を把握し、必要な電力を把握することで、正確な計画を立てることができます。 収集された排ガス副生成物、生成された灰および未燃の無機成分固体ブロックの数もプロットされます。 廃棄物が焼却センターに到達する前に、自治体の他の部門と協力して適切な措置を講じることができます。 熱分解は本質的に、追加の空気や酸素を加えずに熱を加えて固形廃棄物の熱分解を行い、副生成物として水素、メタン、一酸化炭素、タール、その他の不活性物質を生成します。 これらの副産物の重量も追跡され、健康や環境に重大な危険を及ぼさないことが確認されます。 焼却センターからの副産物には低品位コンクリートが含まれており、政府当局が定めた規格に従ってレンガやその他の建築用ブロックや製造用ブロックとして販売されます。 キャパシティ管理と最終処理プロセスは、指令センターの廃棄物全体像の段階から非常に早い段階で策定できます。従来のプロセス管理に付加価値を与える歴史的に、キャパシティー管理という用語は、「製造工場のさまざまな在庫を管理すること」または「現在および将来のビジネス目標を達成するために内部サービス提供の規模を正しく決定すること」を意味していました。 これは一種のプロセス管理です。 実際の使用では、レガシー システムは、製品の可用性、市場の活力、需要予測、内部リソースの割り当てなどの外部要因を組み合わせます。 しかし、モノのインターネットに基づく ML 廃棄物管理プラットフォームは、インテリジェントな使用テクノロジー、ネットワーク、デバイスまたはセンサーの管理、および機械の自動化を通じて、機敏でリアルタイムのマッピングと追跡の範囲を拡大します。 これらすべての機能を統合するには、手動による介入はほとんど必要ありません。 ほとんどのアクティビティは自動化されており、インテリジェントなマシンによって 24 時間監視されています。 インテリジェントなマシンはグラフィック データを分析し、必要に応じてデジタル操作を実行できます。