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
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.