Juntamente com o Instituto de Informática (INCO) da Faculdade de Engenharia (Udelar), realizaremos uma iniciativa para otimizar os serviços da Intendência de Montevidéu (IM).
O projeto, denominado SIRR (Sistema Inteligente de Recoleccion de Residuos), tem como objetivo melhorar o gerenciamento da limpeza e coleta de lixo doméstico em Montevidéu e será desenvolvido em um período de dez meses.
Ele surgiu de um desafio financiado pela Agência Nacional de Inovação e Pesquisa(ANII), no qual nossa proposta foi selecionada entre mais de 20 participantes.
O problema
O Departamento de Desenvolvimento Ambiental, por meio da MI Cleanliness Division, é responsável pela coleta de lixo na cidade. Atualmente, o sistema de coleta de contêineres tem 117 circuitos com cerca de 100 contêineres cada, e cerca de 230.000 toneladas de resíduos mistos são coletadas anualmente.
Para a coleta de resíduos domésticos mistos, é usada uma posição teórica dos contêineres no território (com base em dados históricos), pois não há informações em tempo real sobre mudanças em sua posição, remoção para manutenção, etc. Isso significa que as rotas de coleta dos circuitos são planejadas e executadas com base em suposições que podem estar longe da realidade. Isso significa que as rotas de coleta são planejadas e executadas com base em suposições que podem estar longe da realidade.
Por outro lado, o registro do levantamento de contêineres é feito manualmente, portanto, é necessário digitalizar as informações para processá-las, usá-las e tomar decisões baseadas em dados.
O desafio: um sistema de coleta inteligente para Montevidéu
Para resolver esses problemas, o desafio da ANII era encontrar uma solução que fornecesse informações em tempo real e análises preditivas para otimizar o gerenciamento das operações de resíduos sólidos municipais na cidade. Essa iniciativa visa reduzir custos, melhorar a eficiência operacional, o atendimento ao cliente e a disseminação de informações confiáveis e oportunas.
Os resultados esperados para o projeto são:
- Para saber em tempo real o nível de conformidade de um circuito.
- Preveja a conclusão do circuito (ou seja, o caminhão está prestes a concluir sua rota de coleta) quando restarem menos de 50%.
- Dependendo da tendência das previsões, permite que sejam tomadas decisões para modificar os circuitos de coleta a fim de melhorar sua execução.
A proposta selecionada
Entre as propostas de mais de 20 instituições e empresas, o comitê de avaliação escolheu a proposta da Isbel como "sólida, modular, escalável e sustentável a longo prazo". O comitê também destacou como ponto forte "a equipe de trabalho conjunta entre uma empresa do setor privado e uma instituição acadêmica".
A resposta ao desafio concentrou-se em instalar a inteligência do sistema no caminhão, em vez de colocá-la nos contêineres (como é feito tradicionalmente). Isso permite que a solução seja dimensionável e que a intervenção nos contêineres seja reduzida ao mínimo. Também é um investimento menos arriscado, já que os contêineres são frequentemente vandalizados.
Esses dados são coletados por meio de um sistema de sensores e software, que será implementado durante o projeto. Essas informações serão processadas por um modelo de previsão, que será desenvolvido pela INCO.
Para realizar o projeto, estamos buscando quatro perfis técnicos: Líder Desenvolvedor, Desenvolvedor Full Stack Jr., Desenvolvedor Full Stack Semi Sr. e Assistente de Engenharia.
Algumas implicações
José Luis Nunes, Product Line Manager for Internet of Things (IoT) & Smart Cities da Isbel, liderará a equipe e o desenvolvimento do SIRR. Sobre a oportunidade, ele comentou: "Estamos orgulhosos da equipe por ter sido selecionada entre mais de 20 empresas e entidades que participaram da chamada. Também nos consideramos privilegiados por poder contribuir para uma Montevidéu mais limpa e 'inteligente'.
Com relação ao projeto que apresentaram, ele disse que se trata de uma "proposta totalmente inovadora em sua abordagem da solução" e destacou a participação do FING "para analisar o estado da arte dessas soluções em nível de previsão".
