Caso de uso
Detección inteligente de residuos y optimización de la recogida urbana
Problema
- Planificación ineficiente basada en rutas fijas: la recogida se organiza con horarios predefinidos sin considerar el nivel real de llenado, generando desplazamientos innecesarios y desbordes en zonas de alta demanda.
- Detección tardía y reactiva de incidencias: la identificación de problemas depende de llamadas ciudadanas o de la observación manual, provocando retrasos y falta de registro sistemático.
- Falta de visibilidad sobre puntos críticos: las administraciones no disponen de una visión estructurada de dónde y cuándo se acumulan residuos fuera de contenedor.
- Déficit de datos integrados para la toma de decisiones: la ausencia de mapas y datos en tiempo real dificulta coordinar de forma eficiente a concesionarias y servicios municipales.
- Impacto en costes, sostenibilidad y percepción del servicio: esta falta de optimización genera mayores costes operativos, impacto ambiental innecesario y una percepción negativa por parte de la ciudadanía.
Solución
- Detección automática de residuos y contenedores: permitió utilizar modelos de deep learning para identificar en tiempo real contenedores desbordados y residuos fuera de los puntos de depósito a partir de imágenes urbanas.
- Alertas georreferenciadas en tiempo real: facilitó el envío automático de avisos con posición exacta, tipo de incidencia y nivel de criticidad a un centro de control.
- Panel de control para servicios de limpieza: permitió supervisar mediante cuadros de mando con mapas de calor, histórico de incidencias e indicadores de saturación para priorizar intervenciones.
- Integración con rutas y recursos de recogida: permitió conectar las alertas con sistemas de planificación y flota para reordenar rutas y optimizar recursos según la demanda real.
- Cumplimiento de privacidad por diseño: garantizó el cumplimiento de RGPD mediante técnicas de anonimización impulsadas por IA que evitan la identificación de personas y vehículos.
- Arquitectura escalable y reutilizable: permitió desplegar la solución sobre infraestructuras existentes e integrar dispositivos IoT adicionales, ampliando su uso a otros servicios urbanos.
Aplicaciones reales
Solución desarrollada por
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Seevia desarrolla y comercializa soluciones tecnológicas de alto valor añadido con foco en la aplicación de Inteligencia Artificial y Sistemas de Percepción en tres líneas de negocio:
Seevia Auto: enfocada en el sector automoción y de movilidad conectada y autónoma.
Seevia City: enfocada en el desarrollo del concepto Smart City en ciudades y grandes infraestructuras (puertos, mercados centrales, estaciones, aeropuertos, etc.)
Seevia Industry: enfocada en procesos de inspección, automatización y virtualización desarrollando el concepto de industria 4.0.
Su modelo de negocio está basado en la generación de una propuesta de valor de productos y servicios diferencial desarrollada a partir de la innovación surgida a raíz de la tecnología y los avances científicos aplicada a los retos y demandas del mercado y sus clientes. Así aplican su know-how tecnológico en el desarrollo de productos escalables propios que puedan ser vendidos mediante licencias de uso o mediante servicios profesionales.