Madrid: Eliminación del desborde
con datos fiables.

El Desafío Urbano

La ciudad de Madrid (3,4 millones de habitantes y más de 25.000 contenedores de papel y cartón) enfrentaba un problema creciente de contenedores desbordados y servicios de recolección poco alineados con la realidad de generación de residuos.

Los contratos de recolección estaban fijados por licitación y por varios años, con rutas y frecuencias estáticas, mientras que los volúmenes de residuos crecían de forma impredecible.

Impacto Detectado

En solo 3 meses de despliegue, los datos mostraron que casi el 75% de los servicios de recolección se hacían en el momento incorrecto (demasiado tarde o demasiado pronto).

• Contenedores desbordados: El 46% de los contenedores estaban colapsados cuando se les daba servicio. Esto provocaba altos costes de limpieza por residuos en el suelo y mala experiencia para el vecino.
• Recolecciones ineficientes: El 26% de los contenedores fueron vaciados antes de tiempo. Al aplicar un umbral óptimo del 80%, la ciudad puede ahorrar al menos 11.880 servicios de recolección al mes escalando a los 10.000 dispositivos.

Uso de los datos: Hacia un modelo Dinámico

Gracias a los sensores inteligentes y la analítica en tiempo real (rutas dinámicas), el Ayuntamiento hoy puede:

• Identificar barrios críticos con mayores tasas de desbordamiento que zonas vecinas.
• Entender ciclos de residuos impredecibles y reorganizar la flota.
• Reducir drásticamente las emisiones de CO₂ y el gasto de combustible en flota pesada.
• Ganar una transparencia total sobre la eficiencia de los gestores subcontratados.