"지능"의 출현은 스마트 쓰레기 수거 기술을 포함하여 지속 가능한 개발의 모든 측면에 통합되었습니다. 스마트 폐기물 관리 기술의 급속한 채택과 혁신으로 폐기물 수집 시스템은 더욱 친환경적이고 효율적인 시스템으로 발전했습니다. 눈에 띄는 기술 통합에는 로봇 공학, 센서 기술 등이 포함됩니다. 지방정부 역시 지구가 쓰레기 왕국으로 변하는 것을 막기 위해 스마트 솔루션을 계속해서 활용하고 있습니다.
그러면 우리 주변의 모든 것이 "스마트"해지면 스마트 고형 폐기물 관리 시스템 개발과 같은 가장 시급한 환경 문제를 해결하기 위해 현대 기술을 활용하는 것이 어떨까요?
지구는 천천히 쓰레기, 매일 너무 많은 쓰레기가 생산됩니다. 오늘날 세계에서는 연간 20억 1천만 톤의 도시 고형 폐기물이 발생하며, 이 숫자는 2050년까지 34억 톤으로 증가할 것으로 예상됩니다. 이에 비해 이는 같은 기간 예상 인구 증가율의 2배가 넘는 수치이다.
오늘날 대부분의 국가에서 고형 폐기물 관리 운영은 주로 지방 정부의 책임이며, 거의 70%의 국가에 폐기물 수거 부문에 대한 정책 개발 및 규제 감독을 처리하는 기관이 있습니다.
정부와 지방자치단체에서 너무 많은 폐기물을 관리해야 할 때 정보는 프로세스를 간소화하는 데 중요한 역할을 합니다.
"스마트" 트렌드는 꽤 오랫동안 우리 삶의 방식에 혁명을 가져왔습니다. 우리는 스마트 시티, 자율주행차, 심지어 우리가 그토록 사랑하는 혁신적인 소형 스마트폰에서도 이를 경험하고 있습니다.
기존 폐기물 관리는 효과가 없습니다
여러 대도시 지역에서 친환경 계획과 지속 가능한 솔루션을 채택하고 있습니다. 기술과 혁신을 활용하여 기존 시스템을 개선함으로써 도시는 더욱 스마트해지고 자원 효율성이 향상됩니다.
기존의 비효율적인 관리 프로세스를 개선하는 폐기물 수집 시스템이 시급히 필요합니다.
현재 사용되는 대부분의 쓰레기 수거 시스템은 수동으로 이루어지며 불필요하거나 지연된 수거를 수행합니다. 불필요한 수거로 인해 연간 수거 비용이 70% 증가할 수 있습니다. 또한 잘못된 경로 계획으로 인해 발생하는 경로의 빈번한 정체로 인해 수집에 소비되는 휘발유의 양도 증가합니다. 전체 과정에서 탄소 배출량이 50% 증가합니다.
사물 인터넷(IoT) 폐기물 관리 기술을 사용하여 보다 효율적인 쓰레기 트럭 경로를 계획하면 이러한 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다. IoT 센서 기술을 사용하여 쓰레기통을 비울 필요가 있는지 평가할 수 있습니다. 폐기물 관리에 대한 유연한 접근 방식은 주민, 기업 및 조직 모두에게 이익이 됩니다.
스마트 시티는 이제 현대적인 폐기물 관리 및 수거 방법을 사용합니다. 이러한 아이디어에 따라 IoT 기술은 폐기물 관리 산업에서 점점 더 많이 채택되고 있습니다. 자산 스캐닝은 폐기물 데이터 수집, 실시간 카메라 감시, 장바구니 칩/센서 기술 및 차량 물류 최적화와 같은 스마트 기술 애플리케이션의 효율성 측정으로 배포되었습니다.
전 세계적으로 점점 더 많은 폐기물 관리 조직이 산업용 IoT 시스템을 사용하여 차량, 폐기물, 운전자 및 고객을 추적하여 제공되는 필수 서비스의 모든 측면을 개선하고 있습니다.
여기에 통합된 여러 가지 고유한 솔루션의 결과는 스마트 가비지 수집 기술입니다. 스마트 폐기물 관리는 폐기물 관리를 개선하기 위해 기술을 사용하는 모든 시스템이나 응용 프로그램에 적용되는 광범위한 용어입니다. 이는 기술을 통해 구현된 스마트 폐기물 관리가 우리가 사용해 온 전통적인 방법보다 더 효율적이고 비용 효율적이며 환경 친화적이라는 것을 의미합니다.
스마트 폐기물 수집 기술의 촉매제인 혁신적인 기술
오늘날에는 다양한 기술이 스마트 폐기물 관리를 주도하고 있습니다. 스마트 폐기물 수집 기술은 스마트 시티의 현대적 요구에 적응하고 도시 경관을 개발하고 있습니다.
아래에 언급된 기술 중 일부는 환경을 보호하고 지구가 쓰레기 왕국으로 변하는 것을 방지하는 데 긍정적인 영향을 미치기 위해 전 세계적으로 구현되고 있습니다.
1. 스마트 쓰레기통
스마트 쓰레기통 기술은 인공 지능을 사용하여 최소한의 인력과 교통 혼잡으로 폐기물을 효율적이고 저렴하게 처리합니다. 스마트 쓰레기통은 사물 인터넷(AIoT)을 위한 인공 지능, 컴퓨터 비전, 로봇 공학, RFID 태그, 근거리 무선 통신(NFC), 센서, 무선 센서 네트워크, 압축기, 액추에이터, 스마트 모니터링 시스템과 같은 여러 기술을 결합하여 제조할 수 있습니다. 그리고 대시보드.
이제 기업은 스마트 쓰레기통인 TrashBot과 실시간 모니터링 대시보드의 통합 덕분에 재활용 재료를 직접 확인할 수 있습니다. 모니터링 지침 덕분에 관리인은 작업 흐름을 간소화하고 쓰레기통을 확인하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다. 스마트 쓰레기통 분석 플랫폼을 통해 단위에서는 폐기물 감사를 수행하고 전환율을 평가하며 가능한 비용 절감을 예측할 수 있습니다. 따라서 스마트 쓰레기통을 사용하면 사용자는 재활용품의 재활용 가능성을 극대화할 수 있습니다.
때때로 사람들은 물건을 버릴 때 쓰레기를 적절한 쓰레기통이나 재활용 쓰레기통에 분류하는 것을 잊어버립니다. 폴란드 회사인 Bin-e는 잘못된 재활용 분류를 없애기 위해 인공 지능 기반의 객체 인식을 통해 재활용품을 여러 칸으로 자동 분리하는 스마트 쓰레기통을 발명했습니다. 분류 후 쓰레기는 압축되고 시스템은 각 쓰레기통의 가득 찼음을 모니터링합니다.
스마트 쓰레기통은 초기 분류 과정에서 사람의 실수를 제거하여 재활용 시설의 자재 처리 속도를 높이고 단순화합니다. 이를 통해 작업자 생산성이 크게 향상되고 폐기물 관리 비용을 최대 63%까지 줄일 수 있습니다.
2. 인공 지능을 사용하여 쓰레기 분류
콜로라도 루이빌에 본사를 둔 Amp Robotics는 이미지 분석을 사용하여 기존 시스템보다 훨씬 더 높은 정확도와 재활용률로 재활용품을 분류하는 장비와 소프트웨어를 개발하고 있습니다.
Bulk Handling Systems, Machinex, Tomra 등은 인공 지능과 로봇을 사용하여 재활용 프로세스를 자동화하기 위해 유사한 노력을 기울이고 있습니다. 현재 전 세계 수백 개의 폐기물 분류 시설에서 이 기술을 사용하고 있습니다. 사용을 확대하면 재활용품이 매립되는 것을 방지하고 재처리 및 재사용이 쉬워져 폐기물이 줄어들고 환경에도 도움이 됩니다.
폐기물 관리 부문은 인공 지능에 크게 의존하고 있으며 점점 더 많은 폐기물 시설이 운영 효율성을 개선하기 위해 이 기술을 활용하고 있습니다. 예를 들어 AI 컴퓨터 비전을 사용하여 혼합 재활용품을 스캔하는 등 구성과 범주에 따라 품목을 식별할 수 있습니다.
폐기물 처리장의 전체 분류 및 피킹 과정은 로봇 분류 장비와 인공 지능이 결합되어 자동화될 수 있습니다. AI 시스템이 컴퓨터 비전을 사용하여 물질을 감지하면 로봇 분류 장비는 재활용품을 단일 물질 흐름으로 빠르고 효율적으로 분리합니다.
현재 재료 회수 시설(MRF)은 혼합 재활용을 28가지 범주로 분리하는 획기적인 기술인 Recycleye Vision 덕분에 다양한 재료를 정확하게 식별할 수 있습니다.
예를 들어, AI 플라스틱 분류를 사용하면 재활용 플라스틱을 플라스틱의 종류는 물론 플라스틱의 색상과 모양에 따라 분류할 수 있습니다. 재활용품이 수집되고 분류되면 재활용품(개별 재활용 가능 제품)은 별도의 재료 흐름에 있게 됩니다. 그런 다음 조각은 더 쉬운 보관 및 운송을 위해 재활용 포장기를 사용하여 큐브로 압축 및 압축됩니다. 와이어 포장기를 사용하여 각 큐브를 묶어서 모양을 유지하고 물건이 미끄러지는 것을 방지할 수도 있습니다.
모든 폐기물 처리 시설에는 재처리 공장으로 운반할 자재를 준비하는 마지막 단계이므로 포장기가 필요합니다. 재활용 가능한 물질의 크기를 줄이면 운송 비용을 크게 줄일 수 있으므로 포장기를 사용하여 모든 재활용 가능한 물질을 최대한 압축하는 것이 중요합니다.
3. 쓰레기 분류 로봇
2009년 샌프란시스코에서는 모든 주민과 기업이 쓰레기를 재활용품, 퇴비화 가능 물질, 매립 쓰레기로 분류하도록 요구하는 조례를 통과시켜 미국 퇴비 도시에서 처음으로 의무화했습니다. 오늘날 이 도시는 매년 폐기물의 약 80%를 매립지에서 전환하고 있으며 미국에서 재활용률이 가장 높은 도시 중 하나입니다.
샌프란시스코는 이미 폐기물 제로 운동의 선두에 서 있습니다. 이는 폐기물 수거 회사인 Recology와의 파트너십을 통해 부분적으로 달성했습니다. Recology는 시설을 현대화하고 로봇을 배치하는 데 2,000만 달러를 지출했습니다. 재활용품을 분류하는 분류기 편대
4. 폐기물 수준 센서
사용자는 폐기물 수준 센서를 통해 각 쓰레기통이 얼마나 가득 차 있는지 즉시 확인하여 미리 계획하고 데이터 기반 조치를 취할 수 있습니다. 폐기물 수집가는 실시간 모니터링 플랫폼의 도움으로 수거 일정을 계획하고 쓰레기통이 채워지는 위치에만 집중할 수 있습니다.
지방정부 입장에서는 폐기물 관리 비용이 매우 비쌀 수 있습니다. 쓰레기 수거는 때때로 덜 부유한 국가의 지역 사회를 위한 가장 큰 단일 예산 항목입니다. 또한 폐기물 관리 비용은 전 세계적으로 증가하고 있으며 이는 특히 저소득 지역에 부정적인 영향을 미칩니다.
충진 레벨 모니터링 플랫폼과 함께 사용하면 폐기물 레벨 센서는 폐기물 수집 비용을 최대 50%까지 줄여 재정적 문제를 해결합니다. 수집 횟수가 줄어들수록 운전 시간, 연료 및 트럭 유지 관리에 사용할 수 있는 비용이 줄어듭니다.
최악의 경우 효과적인 폐기물 수거가 부족하여 인구가 늘어나면서 박테리아, 곤충, 설치류의 온상이 되는 환경에 노출됩니다. 이러한 환경은 또한 공기 및 수인성 질병의 발병을 촉진합니다. 이는 적어도 눈에 거슬리고 대중에게 골칫거리입니다. 특히 도시 서비스 자금을 조달하기 위해 관광객에게 크게 의존하는 대도시 지역에서는 더욱 그렇습니다.
폐기물 수위 센서와 모니터링 플랫폼을 통해 수집된 실시간 충진량 데이터는 운영자에게 이러한 상황을 사전에 경고함으로써 폐기물 범람을 크게 방지할 수 있습니다.
최종 생각
현재와 미래에 효과적인 스마트 폐기물 관리 서비스를 개발하는 비결은 데이터 기반 전략을 폐기물 관리 방식에 통합하는 것입니다.
스마트 폐기물 수집 기술은 자원 활용을 극대화하고 보다 지속 가능한 절차를 폐기물 서비스에 통합하기 위한 첫 번째 단계입니다. 센서, 디지털 플랫폼, 스마트 라우팅 및 컨테이너 모니터링을 통해 폐기물 관리 시스템을 개선하는 데 필요한 모든 솔루션을 갖추고 있습니다.
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