Vai trò của Dữ liệu lớn Big Data trong ngành công nghiệp tái chế và chất thải
Ngành quản lý chất thải ở Hoa Kỳ phần lớn vẫn còn ẩn trong bóng tối. Phần lớn người Mỹ không biết chuyện gì sẽ xảy ra với thực phẩm hoặc gói ni lông mà họ vứt đi sau khi xe rác đến chở đi mỗi tuần một lần. Do đó, Mỹ được biết đến là một trong những quốc gia phát triển lãng phí nhất – sản xuất hơn 230 triệu tấn rác mỗi năm , tương đương 4,6 pound / người mỗi ngày.
Thật không may, mặc dù gần 70% chất thải chúng ta sản xuất hàng ngày có thể tái chế được, nhưng chưa đến một phần tư trong số đó thực sự được tái chế. Điều này tạo ra một nhu cầu lớn trong ngành quản lý chất thải, một nhu cầu có thể được giải quyết bằng các chính sách, tiếp cận cộng đồng và giáo dục, cũng như cải tiến công nghệ.
Nhiều cải tiến công nghệ này đang bắt đầu xuất hiện đáng chú ý. Việc sử dụng dữ liệu lớn Big Data trong ngành quản lý chất thải có khả năng tăng đáng kể năng lực của chúng tôi để cải thiện hệ thống quản lý chất thải và tái chế hiệu quả hơn, và thậm chí có thể là bước ngoặt cho sự quan tâm nhiều hơn đến những gì xảy ra với tất cả chất thải của chúng tôi.
Lợi ích của việc tái chế
Trong thế giới ngày nay, có một số lợi ích khá rõ ràng của việc tái chế các sản phẩm chất thải thay vì đốt chúng hoặc đưa chúng vào bãi chôn lấp. Có lẽ rõ ràng nhất là lợi ích đối với môi trường. Tái chế làm giảm nhu cầu về tài nguyên thiên nhiên thô như gỗ, nước, và các khoáng chất khác và có thể giúp các bãi chôn lấp không bị lấp đầy nhanh chóng.
Dù bạn tin hay không thì việc tái chế cũng có thể có tác động kinh tế tích cực đáng kể. Một nghiên cứu hoàn thành vào năm 2016 ước tính rằng trên 1.000 tấn vật liệu tái chế, gần 1,5 việc làm, 76.000 USD tiền lương và 14.000 USD doanh thu từ thuế đã được tạo ra. Nhiều người ủng hộ việc tái chế cũng tự hào rằng việc tái chế giúp tăng cường an ninh kinh tế bằng cách tạo ra nguồn cung cấp nguyên liệu ổn định có nguồn gốc trong nước hỗ trợ các ngành công nghiệp của Hoa Kỳ.
Mặc dù rất nhiều vật liệu có thể được tái chế, nhưng điều quan trọng là phải hiểu những gì không thể và những gì tạo ra ô nhiễm trong thùng của bạn. Ví dụ, những thứ như giấy vụn không dễ tái chế và thực sự tốt hơn trong đống phân trộn của bạn. Tương tự như vậy, những thứ như hộp bánh pizza dính dầu mỡ sẽ làm hỏng máy chế biến và gây ra nhiều vấn đề hơn giá trị của chúng.
Vai trò của Dữ liệu lớn Big Data
Sự ra đời của dữ liệu lớn đang làm cho toàn bộ quá trình tái chế và quản lý chất thải trở nên dễ dàng hơn nhiều. Trên thực tế, dữ liệu lớn đã tác động đến nhiều lĩnh vực công nghiệp và khoa học theo những cách có lợi cho môi trường. Ví dụ, nó thường xuyên được sử dụng để giúp các nhà khoa học và quản lý đất đai hiểu rõ hơn về môi trường đang thay đổi của chúng ta và các cách chống lại biến đổi khí hậu .
Một cách dữ liệu lớn đang làm cho việc tái chế trở nên hiệu quả hơn là thông qua việc phát triển một robot tái chế , giúp quá trình phân loại chất thải rắn rẻ hơn và an toàn hơn nhiều. Robot hoạt động bằng cách thu thập dữ liệu liên quan đến các mẫu, kết cấu và thậm chí cả logo thương hiệu của vật liệu mà nó đang phân loại. Nhìn chung, một robot có thể phân loại gần 60 thùng rác tái chế mỗi phút!
Dữ liệu lớn cũng được sử dụng để giúp lập kế hoạch tuyến đường thu được ước tính tốt hơn về lượng chất thải được tạo ra ở đâu. Ví dụ, ở Manchester, một công ty quản lý chất thải sử dụng dữ liệu lớn để hiểu cộng đồng nào đang tạo ra nhiều chất thải nhất và nhắm mục tiêu đến họ để tiếp cận giáo dục nhiều hơn về tái chế. Ở phần lớn châu Âu, việc tái chế được miễn phí trong khi việc xử lý rác thải khiến các hộ gia đình tốn tiền (ngược lại với cách quản lý rác thải ở Mỹ).
Dữ liệu lớn, công ty và quản lý chất thải
Dữ liệu lớn cũng có thể được sử dụng để giúp các công ty lớn xác định các khu vực mà họ đang tạo ra chất thải để có thể phát triển các giải pháp giảm thiểu chất thải. Đây là một chủ đề nóng hiện nay, vì nhiều người tiêu dùng đang yêu cầu các sản phẩm sạch hơn, thân thiện hơn với môi trường. Nhiều công ty lớn đang cố gắng trở nên bền vững hơn bằng cách tạo ra các sản phẩm ít lãng phí hoặc có hại cho môi trường.
Một cách để các công ty có thể trở nên bền vững hơn là giảm lượng chất thải sản xuất được tạo ra trong quá trình phát triển sản phẩm. Dữ liệu lớn có thể giúp ích ở đây bằng cách tăng hiệu quả và lập danh mục các cách mà vật liệu đóng gói có thể được giảm bớt mà không làm hỏng sản phẩm. Điều này có thể giúp cắt giảm đáng kể việc sử dụng nguyên vật liệu và thậm chí có thể tiết kiệm tiền cho các công ty về lâu dài.
Các công ty cũng có thể tận dụng phân tích dữ liệu lớn để giúp họ trở nên có trách nhiệm hơn với xã hội và thân thiện với môi trường trong toàn bộ chuỗi cung ứng của họ. Những phân tích này có thể giúp xác định đâu là mối quan tâm để các nhà lãnh đạo công ty có thể tìm cách tìm kiếm các giải pháp thay thế tốt hơn. Các ngành công nghiệp tái chế và quản lý chất thải đã chín muồi để phát triển các giải pháp dữ liệu lớn cho các vấn đề đã biết. Việc sử dụng dữ liệu lớn trong các lĩnh vực này có thể giúp tái chế hiệu quả hơn và hiệu quả hơn trên toàn thế giới, mang lại nhiều lợi ích tích cực. Tương tự như vậy, dữ liệu lớn có thể giúp các công ty xác định các cách để trở nên bền vững hơn và phát triển các sản phẩm có thể đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người tiêu dùng về tính thân thiện với môi trường.
Nguồn: Avery Phillips
