智能物联网平台帮助城市、餐饮业优化垃圾管理

传感器收集的垃圾箱满度数据通过云传输到Enevo的分析软件套件。该分析软件还使用机器学习算法和人工智能,根据其收集的数据确定最可持续、最具成本效益的垃圾收集路线。

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本文来自物联之家网。

无效的垃圾管理策略代价高昂,而且往往对环境有害。Enevo是一家先进的垃圾管理技术公司,它正在使用物联网来降低与垃圾相关的成本、提高可持续性并优化垃圾管理。

通常,公司和城市必须估计他们所需的垃圾收集频率。然而,如果由于需求变化而错过收集或垃圾量发生变化时,这可能会导致问题,而且这很常见。Enevo是一家总部位于芬兰的公司,帮助解决垃圾收集问题,该公司设计物联网智能传感器和相关的分析软件套件,以帮助组织创建高效、智能的垃圾管理策略。

Enevo的技术通过使用垃圾数据来确定其收集的最佳频率,帮助公司和城市降低成本并提高可持续性。

Enevo的传感器大约有一个冰球那么大,它使用超声波声纳技术来确定垃圾箱的充满程度。超声波声纳技术通过发射超声波并记录反射声音(从物体到传感器的声音)到达传感器所需的时间来测量传感器与其他物体之间的距离。

超声波声纳技术使用人类听不到的振动,因此噪音不是问题。Enevo的传感器可以安装在现有各种大小的垃圾箱上。目前,Enevo在六大洲拥有超过45,000个活跃的传感器。

收集垃圾,清理垃圾

传感器收集的垃圾箱满度数据通过云传输到Enevo的分析软件套件。该分析软件还使用机器学习算法和人工智能,根据其收集的数据确定最可持续、最具成本效益的垃圾收集路线。

整个过程是自动化的,操作员可以远程监测实时数据,包括垃圾箱满载水平。Enevo在线门户网站还提供垃圾箱和收集路线的实时地图。

分析软件使用预测分析来确定组织未来的垃圾收集和容器需求。垃圾管理组织可以使用Enevo确定的信息来调整其当前的垃圾管理管理策略,这通常可以降低成本。

通过分析节省资金

Enevo与英格兰诺丁汉的七家麦当劳分店合作,制定了具有成本效益的垃圾管理计划。利用安装在麦当劳七家分店垃圾箱中Enevo传感器收集的数据,这些分店决定减少收集频率和垃圾箱的大小。这样做使麦当劳七家分店的成本降低了12%。

2017年,Enevo与一家全国甜甜圈连锁公司合作,以减少垃圾箱溢出、无效收集和食物浪费。Enevo在第一年使用来自传感器和分析软件套件的数据提出了95条建议。一家甜甜圈连锁店在采用Enevo的建议调整其垃圾管理策略后,每月成本节省了11%。

其他四家甜甜圈分店使用Enevo的建议来减少浪费和成本。这些分店没有扔掉甜甜圈,而是通过食品捐赠计划捐赠了近20,000个甜甜圈,使他们能够减少垃圾的收集频率,并为这些分店节省了700多美元。

可持续智慧城市

Enevo与一所著名的美国大学合作,并在校园垃圾箱中安装了100多个Enevo传感器。Enevo帮助该大学确定其当前的垃圾管理系统仅利用了80%的容器容量,促使该大学将收集量减少了61%。结果,垃圾收集车的驾驶小时数减少了52%,二氧化碳排放量减少了4.77吨,大学每年节省了105,734美元。

在与英格兰纽卡斯尔市议会合作安装了1,200个传感器后,Enevo确定了垃圾行为,设计了可持续的收集路线,并预测了城市内的垃圾变化。结果,纽卡斯尔将与垃圾相关的资源减少了50%,碳排放量减少了49%,社区投诉减少了51%。

Enevo先进的物联网技术平台通过优化垃圾管理,帮助组织降低垃圾相关成本并提高可持续性。

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