Reducción de los residuos mediante la transformación digital

La carga de la generación de residuos

En Estados Unidos se generan y eliminan unos 7600 millones de toneladas de residuos industriales cada año. Los residuos sólidos no municipales, incluidos los desechos industriales, representan casi el 99 % de todos los residuos del país. Al margen de sus consecuencias medioambientales, estas elevadas cifras dejan a las empresas expuestas a unos costes crecientes de eliminación de residuos y provocan un recorte sustancial de sus presupuestos.

En el contexto de la concienciación medioambiental global, las empresas buscan soluciones competitivas que les permitan optimizar sus procesos de producción y limitar la generación de residuos. Pueden reducir considerablemente su huella ecológica y los gastos asociados a la eliminación de residuos encontrando usos alternativos para sus desechos. Para lograrlo, deben identificar candidatos prometedores que aumenten sus posibilidades de éxito comercial e invertir en ellos.

Convertir los residuos en beneficios con conocimientos basados en los datos

Partiendo de las bases de datos internas, los modelos predictivos pueden generar recomendaciones de reutilización de residuos adaptadas a su proceso de producción y ayudarle a identificar oportunidades de recuperación de recursos. Sin embargo, la mayoría de las empresas no explotan una parte importante de sus conocimientos internos. En muchos casos, esto da como resultado conjuntos de datos sesgados y predicciones poco fiables.

Adoptar estrategias analíticas y de gestión de datos le permite descubrir y explotar estos datos oscuros para mejorar la precisión de la predicción y dirigir los esfuerzos de su equipo de investigación a oportunidades basadas en datos.

Principales estrategias para aprovechar el potencial de los datos oscuros

Convertir los datos oscuros en conocimientos basados en datos le ayudará a identificar las alternativas de reutilización de residuos comercialmente viables para su cadena de suministro y sus mercados objetivos.

Estructurar y explotar los datos oscuros puede enriquecer su base de datos interna, reducir los sesgos de los datos e identificar candidatos para la reutilización de residuos con un alto potencial, pero gestionar datos dispersos y sin verificar requiere una gran cantidad de tiempo y de trabajo. Estas son las principales estrategias de datos para mejorar las probabilidades de éxito.

Gestión de datos: estructuración y armonización

• Recopile y combine los datos dispersos en una única plataforma de gestión del conocimiento.
• Digitalice los documentos físicos y armonice los formatos, las terminologías y las abreviaturas.
• Identifique las lagunas de conocimiento de su base de datos interna.
• Confirme la calidad, la precisión y la integridad de los datos para establecer unos cimientos de datos sólidos.

Minería de datos: análisis y predicción

• Integre herramientas de búsqueda personalizadas para recuperar la información con rapidez.
• Ejecute modelos predictivos de aprendizaje automático e inteligencia artificial en conjuntos de datos seleccionados.
• Obtenga recomendaciones precisas basadas en datos para reutilizar sus residuos de una forma eficaz.
• Centre sus esfuerzos en los resultados que mejor se ajusten a sus necesidades.

Uso compartido de datos: colaboración e innovación

• Acelere el intercambio de ideas interdisciplinar a través de una plataforma de gestión de datos compartida en la nube.
• Facilite los intercambios seguros de información confidencial.
• Establezca conexiones entre disciplinas científicas sin relación aparente y desarrolle oportunidades innovadoras de recuperación de recursos.

Descargue esta historia de éxito para descubrir cómo ayudó CAS Custom Services^SM a ICL a identificar posibles aplicaciones para el 75 % de los residuos generados en sus procesos.

Una mirada al futuro

En una era marcada por la concienciación medioambiental, las empresas deben optimizar sus recursos y reducir su huella ecológica aventajando a la vez a sus competidores.

Mediante la estructuración de sus conocimientos internos, las empresas pueden transformar los datos oscuros en activos basados en datos e identificar formas eficaces de reincorporar los subproductos en su cadena de valor para llegar a nuevos mercados y reducir la generación de residuos, la sobrecarga de las instalaciones y los costes de eliminación.

Explotar el valor oculto de los subproductos puede reducir considerablemente el impacto medioambiental y ampliar las oportunidades comerciales, lo que genera un ciclo de vida circular para los productos y prepara el terreno para un crecimiento y unos beneficios sostenibles.