Predicción de la Suciedad Vial en Madrid
Madrid, como principal urbe de España, enfrenta el reto constante de gestionar eficientemente sus residuos urbanos, una tarea crucial para el bienestar ciudadano y la sostenibilidad ambiental. El servicio municipal de limpieza y recogida de residuos, operado por entidades privadas como FCC, es esencial en esta batalla diaria. Para superar este desafío y mejorar su competitividad, FCC busca emplear análisis avanzado de datos para anticipar las necesidades específicas de limpieza en la metrópoli, comenzando con un proyecto piloto en el distrito de Usera.
Desde WhiteBox propusimos un novedoso indicador de "propensión a ensuciarse" para Madrid, analizando factores como condiciones meteorológicas, eventos de gran afluencia, patrones de movilidad y la ubicación de puntos de interés críticos como centros educativos y sanitarios. Este enfoque se sustenta en la captura de datos abiertos combinados con datos específicos de FCC, aprovechando tecnologías punteras y herramientas de análisis de código abierto como statsmodels y Prophet para pronosticar la evolución de este indicador. Este conocimiento se traduce en acciones concretas mediante un dashboard interactivo en Power BI, facilitando una gestión más eficaz del servicio de limpieza y la recolección de basuras. Todo el sistema se apoya en la robustez de Amazon Web Services, garantizando la escalabilidad y fiabilidad mediante el uso de contenedores Docker.
Este proyecto ha marcado un antes y un después para FCC y el Ayuntamiento de Madrid, permitiendo una visión en tiempo real del estado de limpieza de las calles y posibilitando una planificación más estratégica y anticipada de los servicios de limpieza. Este avance no solo ha mejorado la eficiencia y la rentabilidad de las operaciones sino que ha elevado significativamente la calidad de vida de los residentes de Madrid, reafirmando el compromiso de FCC con la innovación y la sostenibilidad urbana.
Agenda Inteligente
Análisis Inteligente de Ayudas
