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El crecimiento urbano y los nuevos hábitos de consumo han incrementado el volumen y la complejidad de los residuos municipales, mientras los ayuntamientos deben cumplir objetivos exigentes de economía circular y reducción de emisiones. Al mismo tiempo, la ciudadanía reclama calles más limpias y una respuesta más rápida ante contenedores desbordados y puntos negros de vertidos. En paralelo, muchas ciudades están lanzando programas de innovación en inteligencia artificial y tecnologías avanzadas para mejorar sus servicios públicos, incluyendo la recogida de residuos urbanos. En este marco, disponer de herramientas que conviertan las escenas urbanas en datos accionables se vuelve clave para tomar decisiones informadas y anticipar problemas antes de que se hagan visibles en la calle.

La planificación tradicional de la recogida se ha basado en rutas fijas y horarios predefinidos, independientemente de si un contenedor está vacío o rebosando, lo que genera desplazamientos innecesarios y contenedores desbordados en zonas de alta demanda. La detección de incidencias depende a menudo de llamadas ciudadanas o de la observación manual de operarios, lo que introduce retrasos y deja muchos puntos problemáticos sin registrar. Las administraciones carecen de una visión sistemática de dónde y cuándo se acumulan residuos fuera de contenedor, dificultando el diseño de políticas y refuerzos específicos. Además, la toma de decisiones se realiza sin datos integrados ni mapas en tiempo real, lo que impide coordinar de forma eficiente a concesionarias, servicios municipales y otras áreas urbanas. Todo ello provoca costes operativos elevados, impacto ambiental innecesario y una percepción negativa del servicio.

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, listo para orquestar la respuesta operativa.

Panel de control para servicios de limpieza
Agilizó la supervisión mediante cuadros de mando con mapas de calor, histórico de incidencias y indicadores de saturación, que ayudan a priorizar intervenciones y ajustar frecuencias de recogida.

Integración con rutas y recursos de recogida
Permitió conectar las alertas con sistemas de planificación y flota para reordenar rutas, incorporar recogidas adicionales o reubicar medios allí donde la demanda es real.

Cumplimiento de privacidad por diseño
Garantizó el cumplimiento de RGPD gracias a técnicas de anonimización impulsadas por IA, que impiden identificar a peatones y vehículos en las escenas analizadas.

Arquitectura escalable y reutilizable
Facilitó desplegar la solución sobre infraestructuras existentes e integrar dispositivos IoT adicionales, ampliando su uso a otros verticales urbanos más allá de residuos.

Eficiencia y sostenibilidad
Reducción de recorridos innecesarios al concentrar los recursos en contenedores e incidencias detectadas como críticas, disminuyendo kilómetros recorridos y emisiones asociadas a la flota de recogida.

Menos incidencias visibles en calle
Disminución de episodios de contenedores desbordados y bolsas fuera de contenedor al activar alertas antes de la saturación, mejorando la limpieza percibida por la ciudadanía.

Decisiones basadas en datos
Mayor capacidad para rediseñar rutas, dimensionar contratos y ajustar frecuencias en función de patrones reales de generación de residuos y puntos negros recurrentes identificados por la plataforma.

Confianza y transparencia
Refuerzo de la confianza ciudadana al poder demostrar, con datos objetivos, dónde se actúa, con qué frecuencia y con qué resultados, alineando el servicio con las metas de sostenibilidad urbana.

Los grandes centros mayoristas y logísticos concentran en pocas horas miles de desplazamientos de vehículos pesados, lo que tensiona accesos, viales internos y puntos de carga y descarga. A la vez, las administraciones y gestoras de estos recintos están sometidas a una creciente presión para mejorar la eficiencia logística, reducir emisiones y garantizar tiempos de operación competitivos. Estrategias urbanas de movilidad sostenible y proyectos europeos de innovación impulsan la implantación de tecnologías avanzadas para gestionar el tráfico en tiempo real y preparar estos espacios para la movilidad conectada y autónoma. En este contexto, disponer de datos fiables y continuos sobre cómo se mueven los vehículos dentro del recinto deja de ser un lujo y pasa a ser una necesidad estratégica.

La operativa diaria del recinto se sustentaba en accesos saturados en horas punta, con colas descoordinadas que se extendían a otras vías internas y generaban retrasos en cascada. La gestión del tráfico se realizaba con información fragmentada y observación manual, sin un sistema que permitiera seguir de manera automática los recorridos de los vehículos ni entender los patrones de uso del espacio. Esto hacía imposible identificar con precisión qué viales, rotondas o zonas de espera eran realmente cuellos de botella. Las decisiones sobre movilidad interna se tomaban con datos incompletos, sin una base georreferenciada y en tiempo real que permitiera reaccionar ante picos de actividad o incidencias imprevistas. Como resultado, se acumulaban tiempos muertos en accesos y zonas de carga/descarga, se aceleraba el desgaste del firme y aumentaban los costes operativos sin una visión clara de dónde actuar primero.

Trazabilidad vehicular automatizada
Permitió identificar, seguir y analizar en tiempo real el recorrido de cada vehículo desde su entrada hasta su salida, sin instalar sensores a bordo.

Sensores distribuidos en accesos y puntos críticos
Facilitó la captura continua de datos mediante cámaras y LiDAR, detectando colas, maniobras irregulares, ocupaciones indebidas y densidad por carril o zona.

Clasificación avanzada de vehículos y mercancías
Automatizó la detección de matrículas y la lectura de códigos BIC/IMO, diferenciando tipos de vehículo y flujos de transporte para un análisis logístico fino.

Analítica en tiempo real y modelos predictivos
Agilizó la generación de indicadores sobre tiempos de permanencia, longitud de colas y patrones históricos, anticipando episodios de congestión y proponiendo rutas internas alternativas. seeviatech.com+2seeviatech.com+2

Panel operativo unificado para gestores
Garantizó una visualización clara mediante dashboards web con mapas de calor, alertas, histogramas de uso de carriles y trazabilidad completa de recorridos.

Recomendaciones dinámicas para usuarios
Permitió ofrecer a transportistas y operadores sugerencias de acceso, vías alternativas y zonas de estacionamiento adecuadas, reduciendo tiempos de búsqueda y espera.

Arquitectura por fases y baja intrusión
Facilitó un despliegue gradual empezando por un piloto en accesos principales, reutilizando cámaras existentes e integrándose con sistemas de cobro, logística y seguridad ya implantados.

Eficiencia operativa
Reducción de los tiempos de espera en accesos y áreas de espera, gracias a la monitorización continua de colas y tiempos de permanencia y a la reconfiguración dinámica de rutas internas.

Uso optimizado del espacio y de la infraestructura vial
Mejor aprovechamiento de carriles, rotondas y zonas de estacionamiento al disponer de métricas objetivas sobre densidad, ocupación indebida y recorridos más frecuentes.

Decisiones basadas en datos
Mejora de la planificación logística y de la programación de franjas horarias críticas, apoyada en indicadores históricos y en mapas de calor del tráfico interno.

Sostenibilidad y reducción de emisiones
Disminución de recorridos innecesarios y tiempos de motor al ralentí en colas, gracias a la recomendación de accesos y rutas alternativas más eficientes.

Mejor experiencia para transportistas y operadores
Menos incertidumbre en accesos, mayor previsibilidad de los tiempos de operación y posibilidad de integrar el cobro automático de entrada, reduciendo fricción en la relación con la administración gestora del recinto.

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