Sostenibilidad

Al tratar de sostenibilidad, han de considerarse variables como el cambio climático, el aumento de la contaminación, la seguridad alimentaria, la deforestación y el agotamiento de los recursos combinado con el crecimiento exponencial de la población. Todo ello conforma una ecuación de resolución altamente problemática cuando no peligrosa, por las consecuencias de una mala decisión. En este contexto es donde el Análisis Avanzado de Datos, la Inteligencia Artificial, la Optimización y la Simulación aparecen como disciplinas imprescindibles para la adopción de decisiones óptimas.

Podemos apoyarte en la resolución de los problemas de sostenibilidad a los que se enfrentan numerosas organizaciones, permitiendo adoptar las mejores decisiones, sin descuidar la mejora del medio ambiente.

Residuos sólidos urbanos

El aumento de los residuos generados en el día a día, ha hecho preciso que las organizaciones tengan que prestar una especial atención a los mismos. Las soluciones aportadas en este sentido, constituyen lo que se denomina las 3R: Reciclado, Reutilización y Reducción.

En este ámbito, proponemos modelos que permiten establecer la localización óptima de los contenedores de residuos, acercándolos a las necesidades detectadas y agilizando la recogida de los mismos, mediante la determinación de las rutas óptimas de los vehículos de recogida y el máximo aprovechamiento de su capacidad.

Diseño de planes sostenibles de rutas de vehículos

En países desarrollados, el transporte por carretera representa el 22% de las emisiones de CO₂y el 44% de los óxidos de nitrógeno a nivel global, alcanzando hasta el 75% en el entorno de las grandes ciudades.

En este contexto de preocupación por la sostenibilidad se han de considerar aquellos factores que han resultado tener un gran peso en el aumento de las consecuencias nocivas para el medio ambiente, como son el tipo de vehículo, velocidad del transporte, condiciones del tráfico y perfil del conductor (forma de conducir).

Con procedimientos propios del Análisis Avanzado de Datos, Inteligencia Artificial, Optimización y, en su caso, Simulación podemos adaptar los modelos clásicos de transporte a estas nuevas exigencias o, llegado el caso, diseñar nuevos modelos que consideren estas restricciones desde las primeras fases del diseño.

Movilidad sostenible

El Acuerdo de Paris de 2.015 sobre cambio climático estableció la decisión unánime de los países participantes de limitar el calentamiento global reduciendo las emisiones de gases de efecto invernadero.

Desde entonces, se ha puesto en marcha un proceso de cambio en la movilidad urbana, reduciendo el uso del vehículo privado, o al menos, de los más contaminantes. Este cambio implica el estudio de la nueva situación creada en las ciudades y sus consecuencias. Hay que prestar atención a factores como la intensidad y composición del tráfico, matriz de origen-destino de los desplazamientos, perfiles horarios, nivel de servicio de la red y monitorización de las emisiones procedentes de los vehículos.

El Análisis de Datos, la Inteligencia Artificial, la Optimización y la Simulación ofrecen respuestas óptimas a este reto al que hemos de hacer frente.

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