A Conceptual Framework for Digital Twin-Based Waste Management: Enhancing Predictive Analytics and Optimization in Urban Waste Collection

A gesto de resduos slidos urbanos continua sendo um desafio relevante diante do crescimento populacional, da urbanizao acelerada e das limitaes de recursos enfrentadas pelos municpios.Os sistemas tradicionais de coleta baseados em cronogramas fixos frequentemente apresentam ineficincias, como o transbordamento de lixeiras, rotas de coleta redundantes, altos custos operacionais e grandes impactos ambientais.Neste contexto, este estudo prope uma estrutura conceitual para a integrao da tecnologia Digital Twin (DT) na gesto de resduos urbanos, com o objetivo de aprimorar a eficincia operacional, viabilizar anlises preditivas e apoiar a tomada de deciso em tempo real.A proposta adota a abordagem de Digital Process Twin (DPT), que modela dinamicamente os processos de coleta de resduos por meio da integrao de Sistemas de Informao Geogrfica (GIS), sensores de Internet das Coisas (IoT) e algoritmos de aprendizado de mquina.Essa combinao tecnolgica permite o monitoramento contnuo dos nveis de preenchimento dos recipientes de resduos, a previso de padres de gerao de resduos e a otimizao adaptativa das rotas de coleta.A metodologia estruturada em trs fases principais: (i) desenvolvimento da arquitetura do gmeo digital, (ii) validao baseada em cenrios comparativos e (iii) avaliao conceitual da proposta.Trs cenrios distintos so propostos: um sistema convencional com rotas fixas; um sistema inteligente com coleta adaptativa baseada em dados em tempo real; e um sistema ampliado por polticas pblicas, com incentivos ou penalidades baseados em dados analticos.Cada cenrio analisado em termos de eficincia, sustentabilidade e potencial de reduo de custos operacionais.Embora esta pesquisa ainda esteja em estgio conceitual, os resultados tericos obtidos oferecem uma base slida para o desenvolvimento de estudos empricos e aplicaes prticas futuras.Alm disso, o estudo destaca os desafios envolvidos na implementao real, como a integrao de dados, a interoperabilidade entre sistemas e a necessidade de engajamento das partes interessadas.A proposta contribui para o avano das solues de cidades inteligentes, apontando o Digital Twin como uma ferramenta estratgica para transformar a gesto

Authors

Publication Details

Journal
Anais Congresso Sul-Americano de Resíduos Sólidos e Sustentabilidade
Published
2025-05-06
DOI
https://doi.org/10.55449/conresol.8.25.i-029
Primary Topic
Digital Transformation in Industry
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
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SEP
OCT
article

A Conceptual Framework for Digital Twin-Based Waste Management: Enhancing Predictive Analytics and Optimization in Urban Waste Collection

ASSED NAKED HADDAD, Karoline Figueiredo
Anais Congresso Sul-Americano de Resíduos Sólidos e Sustentabilidade
Digital Transformation in Industry
article

A Conceptual Framework for Digital Twin-Based Waste Management: Enhancing Predictive Analytics and Optimization in Urban Waste Collection

ASSED NAKED HADDAD, Karoline Figueiredo
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Abstract

A gesto de resduos slidos urbanos continua sendo um desafio relevante diante do crescimento populacional, da urbanizao acelerada e das limitaes de recursos enfrentadas pelos municpios.Os sistemas tradicionais de coleta baseados em cronogramas fixos frequentemente apresentam ineficincias, como o transbordamento de lixeiras, rotas de coleta redundantes, altos custos operacionais e grandes impactos ambientais.Neste contexto, este estudo prope uma estrutura conceitual para a integrao da tecnologia Digital Twin (DT) na gesto de resduos urbanos, com o objetivo de aprimorar a eficincia operacional, viabilizar anlises preditivas e apoiar a tomada de deciso em tempo real.A proposta adota a abordagem de Digital Process Twin (DPT), que modela dinamicamente os processos de coleta de resduos por meio da integrao de Sistemas de Informao Geogrfica (GIS), sensores de Internet das Coisas (IoT) e algoritmos de aprendizado de mquina.Essa combinao tecnolgica permite o monitoramento contnuo dos nveis de preenchimento dos recipientes de resduos, a previso de padres de gerao de resduos e a otimizao adaptativa das rotas de coleta.A metodologia estruturada em trs fases principais: (i) desenvolvimento da arquitetura do gmeo digital, (ii) validao baseada em cenrios comparativos e (iii) avaliao conceitual da proposta.Trs cenrios distintos so propostos: um sistema convencional com rotas fixas; um sistema inteligente com coleta adaptativa baseada em dados em tempo real; e um sistema ampliado por polticas pblicas, com incentivos ou penalidades baseados em dados analticos.Cada cenrio analisado em termos de eficincia, sustentabilidade e potencial de reduo de custos operacionais.Embora esta pesquisa ainda esteja em estgio conceitual, os resultados tericos obtidos oferecem uma base slida para o desenvolvimento de estudos empricos e aplicaes prticas futuras.Alm disso, o estudo destaca os desafios envolvidos na implementao real, como a integrao de dados, a interoperabilidade entre sistemas e a necessidade de engajamento das partes interessadas.A proposta contribui para o avano das solues de cidades inteligentes, apontando o Digital Twin como uma ferramenta estratgica para transformar a gesto

Anais Congresso Sul-Americano de Resíduos Sólidos e Sustentabilidade
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