我们的废物对地球的影响是深远的、 超过 60最终成为温室气体排放或废物。回收统计数据同样令人失望，只有 9% 的塑料被回收利用。我们还知道，即使是不可避免的废弃物，也并非总能得到有效处理，如果能改善废弃物管理，许多负面影响都是可以避免的。这就是大数据的作用所在。
通过新的数字技术利用数据的力量，我们可以发现迄今为止看不到的问题和解决方案。数据分析有助于确保最大限度地减少废物流，对其进行适当分类，并将其转移到最有效的目的地。这不仅意味着减少送往垃圾填埋场的固体废物，虽然这是一件好事，但也意味着厨余垃圾可以重新用于制造生物燃料，为垃圾车等提供动力，或者可回收塑料可以作为新产品的原料加以利用。
这些效率加在一起，可以使经济更精简、更有利可图、人口更健康、地球更可持续。
废物数据跟踪的发展
数据分析在废物管理中的早期优势体现在废物收集的物流方面。通过数字化之后的数据分析，废物收集框架内的人力和废物卡车的组织和调度得到了极大改善。除了改进前瞻性规划外，在传统的废物管理策略中加入实时元素，还能提高应对突发事件的效率。车辆跟踪和卫星导航也提高了收集和运输的成本效率。
从那时起，数据和数字技术的应用范围不断扩大，几乎涵盖了废物管理的方方面面，现在这一概念已适用于产品的整个生命周期。反过来，改进传统系统的目标已被实现以下更崇高的目标所取代 循环经济.这一调整涉及从原材料采购、生产和产品使用过程中产生的废弃物到产品报废处理的方方面面。
当今的废物数据跟踪包括哪些内容？
各种 因素这些因素包括客户的期望、持续的城市化进程、人口增长以及随之而来的日益增多的废物量。
数据可以简化库存流程，让企业对生产计划做出更明智的决策，从而有助于减少浪费。例如，在药品等易腐产品行业，使用数据跟踪可以更准确地预测需求，并适当地解决生产问题，避免过多浪费。在生产过程中，数据分析可以帮助识别迄今为止被忽视的浪费模式，然后用来改变生产流程，提高效率。在垃圾收集服务方面，垃圾桶中的创新型 RFID 传感器等技术可以为垃圾管理公司提供实时信息，从而制定更有针对性和更高效的收集计划。有了垃圾处理周期每个阶段的数据，就有可能排除故障，如垃圾处理瓶颈或付款不一致等。
有了一致的废物数据，就能更准确地制定战略基准，使企业和市政当局都能制定可量化的目标，并比以往任何时候都更准确地衡量其成败。同样，向利益相关者报告也可以量化，而不是一味地宣扬自己的最佳意图。透明度是无处不在的数据带来的好处。这种数据分析将有助于改进气候报告，从而使企业在环保工作方面对利益相关者更加负责。在社会经济层面上，随着传统劳动密集型行业技能的升级，数字化程度的提高为废物管理链中价值较高的部分提供了就业机会。
废物数据跟踪的挑战
废物管理行业的利润率很低，因此，投资于昂贵的新数字基础设施以及由此产生的所有培训和附带费用都是一种风险，尽管我们知道它能提高规模效率。此外还有环境 环境随着数字化程度的提高，环境问题也应该成为讨论的一部分。其中包括新的数字化流程会增加能源消耗。此外，运行新系统所需的所有数字基础设施的生产成本，以及这些基础设施在使用寿命结束时产生的全新废物流。人们认为，这种思路的好处将远远大于成本，但还需要进行更多的研究。
其他正在发挥作用的数字技术
除了数据分析，废物管理数字化还包括其他互联技术。一个很有前景的探索方向是 人工智能(AI）。现在，人工智能机器可以对回收和废物进行分类，以避免回收流受到污染；这是一个迄今为止高度劳动密集型的过程。人工智能可以实现节约成本、提高效率的目标，还可以避免将垃圾送往垃圾填埋场，让其排放有害的温室气体。
机器人技术在废物流分类方面的进步意味着可以实现更高的废物流纯度（超过 90%）。90% 以上).机器人技术可以与人工智能相结合，利用废旧电子产品等废物流中的图案、纹理或二维码对材料进行识别和物理分类。
RTS 如何处理废物数据
在 RTS，数据是我们废物管理方法中不可或缺的一部分，专门用于帮助企业制定和实现可持续发展目标。RTS 分三个阶段使用数据。首先，我们对您的废物进行测量，以便清楚、全面地了解您目前的状况。利用这些数据制定计划，改善废物管理。第二阶段是监测；实施计划并从日常运营中不断获取数据，以确保您的目标得以实现。
第三步是管理，即根据接收到的数据调整废物管理策略。这种与生俱来的反应能力造就了我们的按需定制服务，旨在根据需要对您的整体计划进行补充。RTS 利用数据帮助企业应对立法和客户压力等外部压力，同时利用数据驱动型废物管理的运营优势。
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