A Lipor e a Novo Verde implementaram um sistema de Inteligência Artificial que permite analisar, em tempo real, os resíduos processados na Unidade de Triagem Automática de Embalagens da Lipor, aumentando o controlo sobre a qualidade dos materiais e a eficiência da operação. A solução resulta de uma parceria com a tecnológica Greyparrot e surge num contexto de maior exigência das metas europeias de reciclagem até 2030.
Segundo um comunicado da Lipor, a tecnologia responde à necessidade de conhecer com maior detalhe a composição dos resíduos, em particular das embalagens plásticas e metálicas, que apresentam frequentemente níveis elevados de contaminação.
Até agora, essa caracterização era feita através de amostragens manuais realizadas apenas duas vezes por ano, representando menos de 1% do material tratado. Com a instalação do sistema Greyparrot Analyzer no tapete de alimentação da linha de triagem, a análise passou a ser contínua e a abranger a totalidade do fluxo processado, recorrendo a visão computacional para recolher dados precisos e permanentes. O sistema Greyparrot Analyzer foi financiado pela Novo Verde como forma de promoção da Inovação e da Investigação & Desenvolvimento.
Informação para melhorar a recolha e o produto final
O sistema permite analisar de forma detalhada os resíduos provenientes dos oito municípios associados da Lipor, identificando não conformidades e contaminantes por circuito e sistema de recolha. Esta informação é partilhada com os municípios, possibilitando correções a montante e contribuindo para reduzir a entrada de materiais impróprios na unidade.
Ao identificar com maior rigor o material que entra na linha de triagem, a tecnologia contribui também para diminuir rejeições e melhorar a consistência e a qualidade do produto final, fatores relevantes para a valorização e comercialização dos recicláveis.
Dados operacionais ao serviço da eficiência
Para além da caracterização dos resíduos, o sistema recolhe informação operacional sobre o funcionamento da linha, como paragens, períodos de inatividade e equilíbrio do caudal. Estes dados apoiam a afinação do processo e permitem uma gestão mais informada da operação.
De acordo com a informação divulgada, os indicadores obtidos reforçam a eficiência global da unidade e contribuem para uma operação mais estável e sustentável, demonstrando o papel da Inteligência Artificial na modernização dos processos de triagem.
Fonte: iAlimentar