โซลูชันการออกแบบอัจฉริยะสำหรับการจัดการขยะในชุมชน

บทบาทของห้องจัดประเภทขยะในชุมชนอัจฉริยะ

การนิยามห้องจัดประเภทขยะในฐานะศูนย์กลางสำหรับการคัดแยกขยะ

สถานที่ต่างๆ ทำหน้าที่เหมือนศูนย์พิเศษที่ผู้คนคัดแยกขยะของตนเองออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ เช่น วัสดุรีไซเคิล วัสดุอินทรีย์ และขยะทั่วไป โดยมีถังขยะสีต่างๆ ที่เราทุกคนรู้จักกันดี รวมถึงสถานีคัดแยกอัจฉริยะที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการทำงาน ตามการวิจัยที่เผยแพร่เมื่อปีที่แล้ว พื้นที่ชุมชนที่ใช้ศูนย์คัดแยกกลางเหล่านี้มีผลลัพธ์ที่ดีกว่ามากในเรื่องการรีไซเคิลอย่างสะอาด ดีขึ้นประมาณ 72 เปอร์เซ็นต์ เมื่อเทียบกับพื้นที่ที่ทำการคัดแยกที่บ้าน ระบบดังกล่าวทำงานได้เพราะคอมพิวเตอร์จะวิเคราะห์ภาพที่จับได้จากกล้องติดเพดาน ซึ่งมองหาสิ่งของที่วางไว้ในภาชนะผิด เมื่อมีข้อผิดพลาดเกิดขึ้น ไฟเล็กๆ จะกระพริบ และบางครั้งอาจมีเสียงแจ้งเตือนเพื่อให้ผู้คนรับรู้ว่าพวกเขาต้องแก้ไขข้อผิดพลาดนั้น นอกจากนี้ ศูนย์หลายแห่งยังมีหน้าจอแสดงข้อมูลเกี่ยวกับปริมาณขยะที่แต่ละบุคคลสร้างขึ้น ซึ่งช่วยเชื่อมโยงกระบวนการคัดแยกทางกายภาพเข้ากับการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมในระยะยาว

การผสานรวม IoT และเซนเซอร์สำหรับการตรวจสอบแบบเรียลไทม์

ศูนย์คัดแยกในปัจจุบันมาพร้อมกับเซ็นเซอร์ชั่งน้ำหนักที่เชื่อมต่อกันและกล้องไฮเปอร์สเปกตรัมอันทันสมัย ซึ่งสามารถสแกนขยะได้มากกว่า 150 ตำแหน่งต่อวินาที เมื่อเซ็นเซอร์ต่างๆ เหล่านี้ทำงานร่วมกัน จะสร้างภาพแบบเรียลไทม์ของสิ่งที่อยู่ในขยะจริงๆ ทำให้ทีมงานทำความสะอาดทราบได้ทันทีหากมีสิ่งผิดปกติปะปนอยู่ในกองขยะ ตัวอย่างเช่น เซ็นเซอร์อัลตราโซนิกที่แจ้งเมื่อถังขยะเริ่มเต็ม ซึ่งช่วยในการวางแผนการเก็บขยะล่วงหน้าประมาณหนึ่งวัน เพื่อไม่ให้รถบรรทุกมาถึงช้าเกินไป เมืองที่นำระบบดังกล่าวไปทดลองใช้พบว่าปัญหาขยะล้นลดลงประมาณสองในสามเมื่อเทียบกับวิธีการเดิม และที่สำคัญยิ่งไปกว่านั้น หน่วยประมวลผลในพื้นที่จัดการการคำนวณส่วนใหญ่ด้วยตนเอง ซึ่งหมายความว่าทุกอย่างยังคงทำงานได้อย่างราบรื่นแม้อินเทอร์เน็ตจะขัดข้อง

กรณีศึกษา: หน่วยคัดแยกอัตโนมัติในเขตที่อยู่อาศัยของเซี่ยงไฮ้

ในปี 2022 เซี่ยงไฮ้ได้เปิดตัวโครงการชุมชนอัจฉริยะที่ติดตั้งห้องคัดแยกกว่า 340 ห้องทั่วเมือง ห้องเหล่านี้มีแขนหุ่นยนต์ที่สามารถระบุประเภทของพลาสติกต่าง ๆ ได้ผ่านการวิเคราะห์โพลิเมอร์ โดยการตรวจสอบข้อมูลจากฐานข้อมูลของเมือง ระบบสามารถคัดแยกพลาสติกได้ถึงเจ็ดประเภทด้วยความแม่นยำประมาณ 94% สิ่งนี้ช่วยให้สามารถกู้คืนวัสดุที่มิฉะนั้นจะถูกทิ้งเป็นขยะ และนำไปขายได้ในราคาที่ดีขึ้นที่ศูนย์รีไซเคิล ชุมชนที่เข้าร่วมโครงการรายงานว่าสามารถลดปริมาณขยะเหลือทิ้งลงได้เกือบครึ่งหนึ่งภายในแปดเดือน สิ่งที่ทำให้ระบบดังกล่าน่าสนใจคือความสามารถในการเรียนรู้และปรับตัว ทุกสัปดาห์ ระบบจะปรับวิธีการคัดแยกสิ่งของตามพฤติกรรมการทิ้งขยะของประชาชนในแต่ละฤดูกาล รวมถึงการเปลี่ยนแปลงด้านการออกแบบบรรจุภัณฑ์สินค้า

การออกแบบที่เน้นผู้ใช้งานเพื่อส่งเสริมการมีส่วนร่วมและการปฏิบัติตามของประชาชน

การเพิ่มคุณสมบัติด้านสรีรศาสตร์ เช่น ม่านอากาศกันกลิ่น พร้อมสถานีคัดแยกที่สามารถปรับระดับได้ ทำให้เกิดความแตกต่างอย่างชัดเจนสำหรับผู้สูงอายุ โดยเพิ่มระดับการมีส่วนร่วมในแต่ละวันขึ้นเกือบ 57% องค์ประกอบของเกมเชิงโต้ตอบก็ได้ผลดีเยี่ยมเช่นกัน กระดานจัดอันดับระดับชุมชนและเหรียญรางวัลดิจิทัลเหล่านี้ช่วยให้ผู้คนกลับมาใช้งานซ้ำเป็นประจำทุกเดือน การทดลองแสดงให้เห็นว่าอัตราการมีส่วนร่วมยังคงสูงกว่า 80% เป็นระยะเวลาหนึ่งปีเต็มในสภาพภูมิอากาศที่แตกต่างกัน สำหรับผู้ที่มีปัญหาด้านการมองเห็น ฉลากสัมผัสที่รวมทั้งอักษรเบรลล์และสัญลักษณ์ที่มีความคมชัดสูง ทำให้เกิดความแตกต่างอย่างมาก การปรับปรุงด้านการเข้าถึงเหล่านี้ช่วยลดความพยายามในการทิ้งขยะผิดประเภทลงประมาณ 92% ซึ่งถือว่าน่าประทับใจมากเมื่อพิจารณาถึงจำนวนข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นได้หากไม่มีมาตรการเหล่านี้

ถังขยะอัจฉริยะและระบบตรวจสอบขยะแบบเรียลไทม์

ชุมชนยุคใหม่กำลังเพิ่มประสิทธิภาพห้องจัดการขยะด้วยถังขยะอัจฉริยะที่เปลี่ยนภาชนะเก็บขยะแบบเดิมๆ ให้กลายเป็นสินทรัพย์ที่สามารถสร้างข้อมูลได้ ระบบเหล่านี้ช่วยแก้ปัญหาเมืองสองประการอย่างสำคัญ ได้แก่ การป้องกันเหตุการณ์ล้นของถังขยะ และการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดเก็บขยะผ่านการตรวจสอบด้วยระบบดิจิทัล

เซ็นเซอร์วัดระดับเต็มช่วยป้องกันการล้นและลดกลิ่นไม่พึงประสงค์ได้อย่างไร

เซ็นเซอร์ที่ติดตั้งภายในฝาถังขยะสามารถตรวจสอบระดับความเต็มได้โดยประมาณทุก 2 ถึง 15 นาที และส่งแจ้งเตือนเมื่อถังเต็มประมาณสามในสี่ของความจุ คำเตือนเหล่านี้ทำให้ทีมงานทำความสะอาดมีเวลาในการเททิ้งขยะก่อนที่อาหารจะเน่าเสียและผลิตก๊าซมีเทน ซึ่งตามข้อมูลจากหน่วยงานปกป้องสิ่งแวดล้อม (EPA) เมื่อปีที่แล้วระบุว่า ก๊าซมีเทนมีผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมมากกว่าก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ทั่วไปถึง 28 เท่า เมื่อกรุงโซลทดสอบเทคโนโลยีนี้ พบว่าถังขยะของเมืองสะอาดต่อเนื่องเป็นระยะเวลานานขึ้นอย่างมาก นอกจากนี้ จำนวนเรื่องร้องเรียนเกี่ยวกับกลิ่นไม่พึงประสงค์ก็ลดลงอย่างชัดเจน จากเดิมประมาณ 17 เรื่องต่อเดือนต่อชุมชน เหลือเพียง 3 เรื่องหลังจากการนำถังขยะอัจฉริยะมาใช้

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อทำนายแนวโน้มการสร้างขยะ

ถังขยะอัจฉริยะสามารถติดตามพฤติกรรมการทิ้งขยะของผู้คนในแต่ละช่วงเวลาและพื้นที่ ซึ่งช่วยระบุจุดที่มีขยะเพิ่มขึ้นอย่างสม่ำเสมอ เช่น ขยะบรรจุภัณฑ์ที่เพิ่มขึ้นในช่วงสุดสัปดาห์ภายในชุมชน หรือขยะอินทรีย์ที่เพิ่มขึ้นหลังช่วงพักเที่ยงในพื้นที่สำนักงาน ข้อมูลเหล่านี้จะถูกส่งเข้าสู่ระบบการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ซึ่งสามารถทำนายได้ว่าถังขยะจะเต็มเมื่อใดด้วยความแม่นยำประมาณ 89 เปอร์เซ็นต์ ล่วงหน้าได้สูงสุดสองวัน สิ่งนี้ช่วยให้ทีมจัดการขยะวางแผนการทำงานได้ดีขึ้น โดยรู้ว่าควรส่งรถเก็บขยะเมื่อใดก่อนที่ถังจะล้น เมืองต่างๆ เริ่มเห็นประโยชน์ที่แท้จริงจากแนวทางการเก็บขยะเชิงคาดการณ์ล่วงหน้านี้แล้ว

การแจ้งเตือนที่ขับเคลื่อนด้วย IoT และผลกระทบต่อประสิทธิภาพการตอบสนองของหน่วยงานท้องถิ่น

เมื่อเซ็นเซอร์ตรวจระดับความเต็มของถังขยะตรวจพบความจุที่ใกล้ถึงขีดจำกัด เครือข่าย IoT จะทำการเปลี่ยนเส้นทางรถเก็บขยะที่อยู่ใกล้เคียงโดยอัตโนมัติ พร้อมทั้งอัปเดตป้ายประชาสัมพันธ์เพื่อแนะนำจุดทิ้งขยะทางเลือก อันดับการบูรณาการระบบแจ้งเตือนเหล่านี้เข้ากับระบบบริหารจัดการการจราจรของเมืองบาร์เซโลนา ช่วยลดเวลาการทำงานแบบไม่มีภาระของรถขนขยะลง 27% และลดจำนวนการดำเนินการล้างทำความสะอาดกรณีขยะล้นฉุกเฉินลง 63% ภายในระยะเวลา 18 เดือน

การตัดสินใจด้วยปัญญาประดิษฐ์ในระบบโลจิสติกส์การเก็บขยะ

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเชิงคาดการณ์สำหรับการพยากรณ์ระดับความเต็มของถังขยะ

ระบบการจัดการขยะในปัจจุบันกำลังก้าวไปสู่ความอัจฉริยะมากขึ้นด้วยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น เครือข่ายประสาทเทียม (ANN) และต้นไม้ตัดสินใจ ระบบอัจฉริยะเหล่านี้สามารถทำนายได้ว่าถังขยะจะเต็มเมื่อใดด้วยความแม่นยำประมาณ 85 ถึง 92 เปอร์เซ็นต์ทั่วพื้นที่ชุมชนในเมือง ตามรายงานจาก ScienceDirect ปี 2024 โดยการวิเคราะห์พฤติกรรมการทิ้งขยะในอดีต ผลกระทบของฤดูกาลต่อการสร้างขยะ และเหตุการณ์ท้องถิ่นต่างๆ โมเดลเหล่านี้สามารถทำนายสถานการณ์ล่วงหน้าได้สามวัน ส่งผลให้เจ้าหน้าที่เมืองสามารถหลีกเลี่ยงปัญหาถังขยะล้นได้ดีกว่าวิธีการเดิมที่ใช้ตารางเก็บขยะแบบคงที่ ลดปัญหาถังล้นลงได้เกือบครึ่ง ที่น่าสังเกตเป็นพิเศษคือ ในช่วงวันหยุดเทศกาล เครือข่ายประสาทเทียมมีประสิทธิภาพสูงกว่าโมเดลการถดถอยเชิงเส้นเกือบ 30% โดยเฉพาะในเขตที่อยู่อาศัยที่มีประชากรหนาแน่น ความแตกต่างนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับเมืองที่ต้องจัดการกับขยะจำนวนมาก

การจัดกำหนดการเก็บขยะแบบพลวัตตามการทำนายความต้องการ

ข้อมูลเซ็นเซอร์แบบเรียลไทม์จากห้องจัดประเภทขยะและถังขยะอัจฉริยะถูกส่งเข้าสู่เครื่องยนต์การกำหนดเส้นทางแบบปรับตัวได้ ซึ่งจะคำนวณการจัดส่งรถบรรทุกใหม่ทุกๆ 90 นาที เมื่อเซี่ยงไฮ้นำแนวทางนี้มาใช้ในปี 2023 สามารถลดการใช้น้ำมันดีเซลลงได้ 18% และลดการเก็บขยะนอกเวลางานลง 33% ระบบตอนนี้จะจัดลำดับความสำคัญของพื้นที่ที่แสดงสัญญาณดังต่อไปนี้:

• อัตราการเต็มตั้งแต่ 80% ขึ้นไปในช่องขยะอินทรีย์
• การแจ้งเตือนซ้ำเกี่ยวกับการไม่ปฏิบัติตามจากเซ็นเซอร์ตรวจจับวัสดุผสม
• เหตุการณ์สภาพอากาศที่กำลังจะเกิดขึ้นและมีผลต่อรูปแบบการทิ้งขยะ

การสร้างสมดุลระหว่างความแม่นยำและความเสี่ยง: การแก้ไขปัญหาการพึ่งพาการทำนายด้วยปัญญาประดิษฐ์มากเกินไป

เมืองที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการขยะสามารถประหยัดเงินได้ประมาณ 740,000 ดอลลาร์สหรัฐต่อปี ตามรายงานของ Ponemon ปี 2023 แต่ก็มีความเสี่ยงอยู่จริงหากเราวางใจโมเดลเหล่านี้มากเกินไป ยกตัวอย่างเช่น บาร์เซโลนาเมื่อฤดูร้อนปีที่แล้ว ระบบการกำหนดเส้นทางอัจฉริยะของเมืองไม่ได้พิจารณาถึงผลกระทบจากคลื่นความร้อนที่ทำให้อาหารเน่าเสียเร็วขึ้น ส่งผลให้มีการเก็บขยะล่าช้าถึง 12 ครั้งทั่วเมือง ขณะนี้ เมืองส่วนใหญ่ที่มีแนวคิดก้าวหน้าจะใช้ระบบผสมผสาน โดยเมื่อระบบปัญญาประดิษฐ์เสนอแนะสิ่งที่ดูผิดปกติจากสถานการณ์ทั่วไป จะมีเจ้าหน้าที่ตรวจสอบก่อนดำเนินการ นอกจากนี้ยังมีการเปลี่ยนเส้นทางรถเก็บขยะด้วยตนเองในช่วงเหตุการณ์สภาพอากาศรุนแรง และจะแน่ใจเสมอว่าโรงพยาบาลและโรงเรียนจะได้รับการเก็บขยะตรงเวลาไม่ว่าจะเกิดอะไรขึ้น การรวมกันระหว่างระบบอัตโนมัติและการควบคุมโดยมนุษย์นี้ทำให้เครื่องจักรยังคงตัดสินใจได้ประมาณ 9 จากทุก 10 ครั้ง แต่ยังเปิดโอกาสให้มนุษย์เข้ามาแทรกแซงเมื่อจำเป็น แนวทางปฏิบัติการจัดการขยะอัจฉริยะของ SWANA แนะนำให้จำกัดการแทรกแซงด้วยมือไม่เกิน 9% ซึ่งเมืองเหล่านี้สามารถบรรลุเป้าหมายดังกล่าวได้อย่างแม่นยำ

เทคโนโลยีการปรับปรุงเส้นทางที่ช่วยลดการใช้เชื้อเพลิงและมลพิษ

ระบบการจัดการขยะในปัจจุบันใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เพื่อศึกษาเส้นทางการจราจร ความจุของรถบรรทุก และระดับการเต็มของถังขยะ ซึ่งช่วยให้ผู้วางแผนสามารถออกแบบเส้นทางเก็บขยะได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ประหยัดเวลา และลดการสูญเสียน้ำมันเชื้อเพลิง ตามรายงานวิจัยจากบริษัท McKinsey & Company ที่เผยแพร่ในปี 2024 ระบุว่า โซลูชันการวางแผนเส้นทางอัจฉริยะเหล่านี้สามารถลดระยะทางการเดินรถของกองยานลงได้ประมาณ 20 ถึง 30 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งแน่นอนว่าหมายถึงการเผาไหม้น้ำมันดีเซลที่ลดลง และการปล่อยมลพิษที่เป็นอันตรายลดลงโดยรวม ตัวอย่างเช่น เมื่อซอฟต์แวร์วางแผนเส้นทางเลือกเลี้ยวขวาแทนการเลี้ยวซ้ายบนถนนในเมือง เทคนิคง่ายๆ นี้กลับช่วยลดระยะเวลาการทำงานของเครื่องยนต์ขณะจอดนิ่งได้อย่างมีนัยสำคัญ การทดสอบเบื้องต้นบางครั้งแสดงให้เห็นว่าวิธีการนี้เพียงอย่างเดียวสามารถลดการใช้น้ำมันเชื้อเพลิงได้ประมาณ 12% ทั้งหมดนี้เป็นส่วนหนึ่งของเป้าหมายที่หลายชุมชนตั้งใจจะก้าวไปสู่การเป็นเมืองอัจฉริยะ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อศูนย์คัดแยกขยะเองกลายเป็นกระบวนการที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมมากยิ่งขึ้นด้วยการปรับปรุงทางเทคโนโลยีเหล่านี้

การจัดตารางใหม่แบบไดนามิกโดยใช้ข้อมูลจากเซ็นเซอร์แบบเรียลไทม์

ถังขยะอัจฉริยะที่เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตจะส่งข้อมูลอัปเดตเกี่ยวกับระดับความเต็มของถังทุกๆ ประมาณ 15 นาที ซึ่งช่วยให้ซอฟต์แวร์ด้านโลจิสติกส์สามารถปรับเปลี่ยนเส้นทางของรถเก็บขยะได้ในขณะที่พนักงานยังอยู่ระหว่างปฏิบัติงาน การทดลองใช้งานในเมืองบาร์เซโลนาเมื่อปีที่แล้วแสดงให้เห็นผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม เซ็นเซอร์ช่วยให้คนขับสามารถปรับเส้นทางได้ประมาณ 47 ครั้งต่อวัน และป้องกันไม่ให้ถังขยะล้นได้ประมาณ 89 กรณี ภายในสิ้นเดือน การลดจำนวนจุดหยุดที่ไม่จำเป็นลงนี่เองที่ช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านเชื้อเพลิงได้ถึง 18% ต่อปี สำหรับระบบการจัดการขยะของเมือง นอกจากนี้ ระบบเหล่านี้ยังรู้ด้วยว่าเมื่อใดควรเบี่ยงเส้นทางรถเพื่อหลีกเลี่ยงจุดที่มีการจราจรติดขัด ทำให้มั่นใจได้ว่าศูนย์รีไซเคิลจะได้รับการเก็บขนตรงเวลา โดยไม่ต้องสิ้นเปลืองดีเซลเพิ่มเติม

กรณีศึกษา: ระบบการจัดการขยะอัจฉริยะแบบบูรณาการของเมืองบาร์เซโลนา

ในปี 2022 บาร์เซโลนาได้เริ่มต้นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ด้านการจัดการขยะ โดยการเชื่อมต่อถังขยะอัจฉริยะประมาณ 1,200 แห่งเข้ากับศูนย์ควบคุมที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทำให้เมืองนี้กลายเป็นเมืองแรกในยุโรปที่มีระบบเก็บขยะแบบตอบสนองได้อย่างเต็มรูปแบบ ส่วนที่ชาญฉลาดที่สุดคือ ระบบดังกล่าวผสานระดับการเต็มของถังขยะแบบเรียลไทม์ เข้ากับการพยากรณ์อากาศท้องถิ่น และกำหนดการจัดกิจกรรมสาธารณะ เพื่อวางแผนเส้นทางการเก็บขยะ ผลลัพธ์คือ ปัจจุบันรถเก็บขยะสามารถไปถึงจุดหมายตามแผนด้วยความแม่นยำประมาณ 94% แล้ว แล้วในทางปฏิบัตินั้นหมายความว่าอย่างไร? ระยะทางการวิ่งของรถเก็บขยะต่อวันลดลงประมาณ 22% ซึ่งเทียบเท่ากับการลดการปล่อยคาร์บอนในระดับเดียวกับการนำรถยนต์นั่งส่วนบุคคลทั่วไปออกจากถนนราว 87 คันต่อปี ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นนี้ยังช่วยเหลือศูนย์คัดแยกขยะของเมืองได้อย่างมากด้วย เมื่อการเก็บขยะมีการจัดเวลาได้ดีขึ้น ขยะที่ถูกคัดแยกอย่างถูกต้องก็สามารถไปถึงจุดหมายปลายทางโดยไม่ปะปนกัน เพราะไม่มีการลืมเก็บขยะตามกำหนดเวลา

คำถามที่พบบ่อย

ห้องจำแนกประเภทขยะมีจุดประสงค์เพื่ออะไร

ห้องจัดประเภทขยะทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางที่ผู้พักอาศัยสามารถคัดแยกขยะออกเป็นหมวดหมู่ต่าง ๆ เช่น วัสดุรีไซเคิล วัสดุอินทรีย์ และขยะทั่วไป สิ่งนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการรีไซเคิล และลดการทิ้งขยะผิดประเภท

ถังขยะอัจฉริยะและเซ็นเซอร์ IoT ช่วยปรับปรุงการจัดการขยะอย่างไร

ถังขยะอัจฉริยะใช้เซ็นเซอร์ IoT เพื่อตรวจสอบระดับขยะและตัวชี้วัดสิ่งแวดล้อม โดยส่งข้อมูลแบบเรียลไทม์ไปยังระบบการจัดการขยะ ซึ่งช่วยป้องกันไม่ให้ถังขยะล้น และช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการกำหนดตารางเก็บขยะ ลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมในท้ายที่สุด

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีบทบาทอย่างไรในโลจิสติกส์การเก็บขยะ

ปัญญาประดิษฐ์ถูกใช้เพื่อวิเคราะห์รูปแบบการสร้างขยะและคาดการณ์ความต้องการกำจัดขยะในอนาคต โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning) ช่วยในการพยากรณ์ว่าถังขยะจะเต็มเมื่อใด ทำให้สามารถจัดสรรทรัพยากรได้อย่างเหมาะสม และเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางสำหรับยานพาหนะเก็บขยะ

ระบบอัตโนมัติสามารถแทนที่การเข้าแทรกแซงของมนุษย์ในการจัดการขยะได้โดยสมบูรณ์หรือไม่

แม้ว่าระบบอัตโนมัติจะช่วยปรับปรุงกระบวนการจัดการขยะให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างมาก แต่ยังคงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลโดยมนุษย์ เพื่อให้มั่นใจว่าแบบจำลองต่างๆ มีความถูกต้อง และสามารถปรับเปลี่ยนได้เมื่อเกิดสถานการณ์ที่ไม่คาดคิด เช่น เหตุการณ์สภาพอากาศรุนแรง หรือวันหยุดราชการ