Caso de uso
Analítica espacial predictiva para optimizar la separación de residuos
Análisis Govtech
Public Readiness
Problema
- Baja visibilidad sobre generación y calidad de separación en origen: muchos municipios no saben con precisión cuánto residuo se genera ni cómo está separando la ciudadanía, lo que dificulta diagnosticar la situación y prepararse para modelos de tasa por uso.
- Falta de lectura microterritorial del rendimiento de la recogida selectiva: los datos suelen estar agregados por distrito o contrato con la empresa encargada de la recogida, sin detalle suficiente para identificar barrios o zonas con peor desempeño.
- Dificultad para imputar residuos e impropios a ciudadanos y comercios: sin sistemas de identificación individual, la Administración no puede atribuir directamente la generación de residuos ni los impropios a cada tipo de generador.
- Escasa capacidad para diferenciar el peso de residentes y actividad económica: la falta de identificación de usuarios impide separar con claridad qué parte del residuo procede de hogares y cuál de comercios o servicios.
- Baja capacidad para anticipar demanda e impacto de cambios operativos: las Administraciones tienen dificultades para prever la evolución futura de los residuos y para estimar el efecto de cambios en contenedores, rutas, frecuencias o campañas.
- Datos dispersos y difícil acceso al conocimiento para usuarios no técnicos: la información relevante está fragmentada entre sistemas y los modelos avanzados resultan poco accesibles para perfiles de negocio o gestión.
Solución
- Analítica avanzada del servicio de residuos: el análisis de los datos generados por el servicio permite estimar volúmenes, calidad de separación y patrones de comportamiento, creando una base objetiva para diagnóstico, seguimiento y comunicación pública.
- Analítica espacial y modelización microterritorial: la combinación de location intelligence, variables sociodemográficas y tipologías urbanas permite estimar resultados a escala microterritorial y localizar con precisión las áreas donde la recogida selectiva funciona peor.
- Modelos de imputación probabilística a generadores: el uso de sistemas de ecuaciones y analítica avanzada permite estimar residuos e impropios atribuibles a ciudadanos y comercios, con resultados segmentados por barrio y perfil sociodemográfico.
- Segmentación analítica por tipología de generador: la modelización permite estimar la contribución relativa de residentes y comercios, mejorando el diagnóstico y apoyando decisiones sobre fiscalidad y diseño del servicio.
- Predicción y simulación de escenarios con IA: el uso de series temporales, machine learning y simulación permite anticipar la producción futura y comparar el efecto esperado de distintas configuraciones del servicio antes de implantarlas.
- Integración de datos y acceso en lenguaje natural: la unificación de fuentes heterogéneas junto con interfaces GenAI-LLM permite consultar datos, generar mapas e informes y acceder a insights de forma más intuitiva para usuarios no técnicos.
Modelo de despliegue
Región de alojamiento de datos
Modelo de venta
Aplicaciones reales
Nº de aplicaciones
1
Aplicaciones destacadas en clientes
Sistema de análisis de volumetría y calidad de Residuos Sólidos Urbanos para Ayuntamiento de Madrid (proyecto piloto)
- Cliente: Fomento de Construcciones y Contratas (FCC)
- Link aplicación: Pliego Prescripciones Técnicas Particulares Contrato Contenerización Recogida Transporte Residuos
CPVs
Solución desarrollada por
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Unica360 es una pyme tecnológica especializada en consultoría analítica y soluciones basadas en datos que combina una sólida experiencia con grandes empresas privadas de distintos sectores como retail (Carrefour, Alcampo), banca (Ibercaja, Caja Navarra) y farmacéutica (Cinfa) con una trayectoria pública con más de 11 contratos ejecutados con administraciones como el Ministerio de Transportes, Ministerio de Transición Ecológica, Gobierno Vasco o Ayuntamiento de Madrid.
Su valor diferencial radica en trasladar capacidades ya probadas en modelización espacial, análisis avanzado de datos, Machine/Deep learning y simulación del comportamiento humano a retos públicos concretos como los Planes de Movilidad Urbana Sostenible, la gestión de residuos, las zonas de bajas emisiones o la vulnerabilidad territorial. Este enfoque permite ir más allá de análisis descriptivos o cartográficos, generando modelos predictivos y escenarios de decisión. Además, sus métodos de simulación por agentes hacen realidad el paradigma del Gemelo Digital en el ámbito urbano y territorial. Estas capacidades se apoyan en herramientas propias de generación y procesamiento de datos, que eliminan la dependencia de la calidad del dato del cliente o fuentes externas.