Une technologie de capteurs avancée basée sur l'IA pour une gestion durable des déchets.
Les capteurs Pello mesurent en temps réel le contenu des poubelles et des bacs de recyclage, détectant ainsi le niveau de remplissage et la présence de déchets non conformes dès qu'ils apparaissent. Ces informations permettent d'éviter les débordements, de corriger plus rapidement les erreurs de tri, d'augmenter le taux de valorisation des déchets et de réduire les émissions liées aux collectes inutiles.
Réduisez les dépenses liées aux déchets grâce à une planification plus judicieuse, à des services adaptés aux besoins et à une diminution des collectes inutiles.
Rationalisez vos opérations grâce à des flux de travail automatisés et à une visibilité en temps réel sur l'ensemble de vos sites.
Évitez les débordements grâce à une surveillance proactive et à une optimisation des horaires de collecte.
Suivez et gérez les conteneurs, les équipements et les niveaux de service au sein d'un système centralisé.
Transformez les données relatives aux déchets en informations exploitables grâce à des repères clairs et à des rapports de performance.
L'installation de Pello au Citi Field nous permet de gérer le stade plus efficacement tout en faisant progresser notre stratégie de développement durable. RTS est un partenaire de confiance, et cette nouvelle technologie nous offre encore plus d'outils pour garantir des installations plus propres et de meilleurs résultats.
Installé en quelques minutes, le capteur intelligent Pello surveille le niveau de remplissage des poubelles, localise les conteneurs et détecte toute contamination.
Le tableau de bord Pello met tout à portée de main et vous offre un aperçu clair des indicateurs opérationnels clés dont vous avez besoin.
Grâce à son intelligence artificielle d'imagerie et à ses données sur le niveau de remplissage, Pello identifie les enlèvements avec une précision supérieure à 95 %, optimisant ainsi l'efficacité opérationnelle à l'aide de données réelles.
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Les clients reçoivent des surtaxes, sont confrontés à des problèmes de conformité et n'atteignent pas les objectifs de détournement en raison de la contamination des déchets.
Il est possible d'améliorer l'efficacité et d'augmenter les taux de détournement en identifiant les contaminations.
Des capteurs et des caméras en direct ont été installés pour détecter le niveau de remplissage et la présence de déchets indésirables dans les bacs. Pello a ensuite mis en place un modèle d'intelligence artificielle basé sur l'apprentissage profond afin de détecter la présence de sacs en plastique dans les bacs en carton. Les capteurs ont révélé un taux moyen de remplissage de 48 % et la présence de déchets plastiques dans au moins 64 % des bacs.
Cela a permis de réaliser des économies potentielles de 6 400 $ par mois. L'ajustement des horaires en fonction du niveau de remplissage des conteneurs peut permettre de réaliser des économies potentielles de 25 500 $ par mois.
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