Un cliente del Reino Unido necesitaba conocer la viabilidad de utilizar la clasificación robotizada para recoger aluminio.
Lo que más les interesaba era separar las latas de otros artículos de aluminio y querían comparar la fuerza de la IA frente a otras tecnologías de clasificación a la hora de identificar los artículos objetivo.
El desafío
Resultados
Aumento de la pureza +8
Valor potencial +20
Mayor seguridad contra incendios
Detección de clases múltiples
El modelo funcionó bien y fue capaz de mejorar la pureza de la salida en la línea de entrada. En este ejemplo de línea, donde la pureza de entrada era del 80%, nuestro modelo aumentó la pureza de salida de las latas de aluminio al 93%, en comparación con la tecnología de clasificación actual, que producía un 85%.
Identificación y recogida de latas de aluminio
«La gestión del valor generado por una MRF debe ser un proceso dinámico. Aunque el precio del aluminio ha seguido subiendo en los últimos años, la pureza y la seguridad son consideraciones clave a la hora de separar las latas de los aerosoles para muchos de nuestros clientes».
Este trabajo demostró la capacidad de Recycleye de identificar correctamente las latas de aluminio para maximizar la recuperación.»
– Zoe Cook, Technical Sales Manager
Conocer el volumen de otras clases de materiales valiosos en un flujo de residuos da al gestor de la planta de tratamiento de residuos la capacidad de responder dinámicamente a las condiciones del mercado, utilizando un picking negativo o positivo, para extraer el máximo valor de las distintas categorías de los residuos clasificados.
- Mejora del 8% en la pureza de la extracción
- Máxima recuperación de reciclados de alto valor (estimada en +20% para latas de aluminio)
- Reducción del riesgo de incendios
- Apoyo a la rentabilidad de la planta