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Calcular el coste anual de los errores de clasificación

Los datos del simulador se basan en fuentes de la ADEME (Agencia Francesa de Medio Ambiente y Gestión de la Energía) y de Citeo (empresa privada especializada en el reciclado de envases domésticos y papel). Esto garantiza unos resultados precisos y adaptados a sus necesidades.

Territorio

Seleccione su territorio para iniciar la simulación. Si no aparece en la lista, elija "Autre régie/collectivité" para las entidades públicas, u "Exploitant privé" para las entidades privadas.

Cuando haya seleccionado su territorio, se aplican automáticamente valores de referencia para el número de habitantes y la cantidad de residuos (en toneladas). Fuentes: Sinoé y datos nacionales. No dude en modificar los campos con sus propios valores.

residentes

Tonelaje anual

Resto

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Papel y cartón

t/año

Residuos orgánicos

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Criterios adicionales

Resto

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Tratamiento

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Tasa de error

Costes unitarios de clasificación

€/t

Residuos orgánicos

Tasa de error

Tratamiento de biorresiduos

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Analizar, optimizar, ahorrar

Comment la solution Lixo analyse vos déchets pour réduire vos coûts de gestion ?

Gracias a la tecnología Lixo, los errores de clasificación se detectan automáticamente en tiempo real. Obtendrá un análisis detallado de la calidad de los flujos para poder tomar medidas correctivas.

Análisis de residuos

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FAQ

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¿Por qué simular el coste de los errores de clasificación?

Al simular el coste de los errores de clasificación, se puede apreciar el impacto financiero directo que los errores de clasificación pueden tener en la gestión de residuos.

Esto tiene varias ventajas. 1. Falta de visibilidad de los costes reales de gestión: las autoridades locales necesitan cada vez más conocer y controlar el estado de la recogida de residuos en sus zonas.

La escasa visibilidad de estos costes les impide optimizar el presupuesto, lo que hace que se tomen decisiones sin comprender plenamente el impacto financiero ‍.

2. Justificar las inversiones en las licitaciones: las licitaciones públicas son cada vez más competitivas y exigen cada vez más a los recolectores, por lo que justificar las inversiones es crucial para conseguir contratos. 3. Tener en cuenta el impacto financiero: los errores de clasificación provocan un aumento de los costes de gestión, lo que supone una carga para los presupuestos de las autoridades locales.

Estos costes adicionales dañan la percepción pública de las autoridades locales, tanto en términos de reputación de la autoridad como de poder adquisitivo de los usuarios (a través del aumento de los impuestos). ‍ 4. Comprender mejor los cuellos de botella. Conocer mejor los cuellos de botella: sin datos precisos, es imposible identificar y abordar eficazmente los problemas relacionados con la calidad de la clasificación. En resumen, la simulación del coste de los errores de clasificación proporciona una visión precisa del impacto financiero de las malas prácticas de clasificación, al tiempo que ofrece una palanca para mejorar la gestión de los residuos y fomentar un comportamiento más respetuoso con el medio ambiente.

¿En qué datos se basa el simulador?

Todos los datos utilizados en el simulador Lixo proceden de datos públicos nacionales publicados por ADEME, Citeo, Modecom y Sinoé.

Los comentarios de nuestros usuarios (recolectores privados y públicos) también nos han ayudado a dar forma al simulador del coste de los errores de clasificación. Para ofrecer una estimación lo más precisa posible, Lixo ha decidido tener en cuenta sólo determinados tipos de flujos: residuos residuales, reciclables y biorresiduos.

Las principales fuentes de datos utilizadas son: ‍ 1. Tasas de error de clasificación: El simulador calcula el coste de los errores de clasificación.Tasas de error de clasificación: El simulador se basa en estadísticas de clasificación, incluidas las tasas de error de los distintos tipos de flujo.

Estos datos proceden de investigaciones, estudios de campo y comentarios de autoridades locales y empresas. ‍ 2. Costes asociados al tratamiento incorrecto de los residuos.Costes asociados al tratamiento incorrecto de los residuos:

El simulador tiene en cuenta los costes adicionales que pueden generar los errores de clasificación, en particular los costes de clasificar los residuos y tratarlos en un canal adecuado. ‍ 3.Ingresos por tratamiento de residuos:

El simulador incorpora las tarifas de recompra de materiales valorizables, así como las ayudas al sector de los envases EPR ‍ 4. Datos locales: El simulador adapta los datos locales a las condiciones locales.

D atos locales: El simulador se adapta a las condiciones locales basándose en los tonelajes de los principales flujos de residuos observados en Francia (RSU, CS, biorresiduos) en función del número de habitantes. Gracias a estos diferentes datos, el simulador puede producir una evaluación personalizada y realista de los costes generados por los errores de clasificación, teniendo en cuenta al mismo tiempo las características específicas de las autoridades locales.

Comprender los resultados del simulador

Cuando se realiza una simulación del coste de los errores de clasificación, se obtienen dos tipos de resultados: ‍ 1. El coste preciso de los errores de clasificación: este importe representa una estimación de los costes asociados a los errores. Elcoste exacto de los errores de clasificación: este importe representa una estimación de los costes asociados a los errores. Incluye los costes adicionales de procesar los residuos clasificados incorrectamente y cualquier pérdida de ingresos.

Esta cifra le da una idea concreta del impacto financiero de sus errores de clasificación hasta la fecha ‍ 2. Además del coste actual, recibirá una estimación delahorro que podría realizar reduciendo la tasa de rechazo mediante el uso de los sensores Lixo y la puesta en marcha de acciones específicas.

Estos sensores permiten analizar y controlar mejor la calidad de la clasificación en tiempo real, reduciendo el número de errores mediante acciones concretas. El simulador le proporciona no sólo una visión general de los costes actuales de los errores de clasificación, sino también una proyección del ahorro que podría conseguir si optimizara su gestión de residuos con tecnologías como los sensores Lixo, reduciendo la tasa de rechazo. Estos resultados le permitirán comprender mejor las ventajas económicas de mejorar sus prácticas de clasificación e invertir en soluciones tecnológicas.

¿Cómo reducir el coste de los errores de clasificación?

La reducción de los costes asociados a los errores de clasificación depende de las particularidades de su zona, de las prácticas de gestión de residuos aplicadas y de las herramientas utilizadas.

Sin embargo, la clave para optimizar estos costes reside en utilizar datos fiables y precisos. A continuación se indican algunos puntos a tener en cuenta: ‍ 1.Adapte sus prácticas al contexto local: los sistemas de gestión de residuos varían de una zona a otra, tanto en lo que respecta a las fuentes de residuos como a la forma en que se organizan la recogida y el tratamiento.

Comprender estas características específicas es esencial para aplicar medidas de reducción de los errores de clasificación adaptadas a su situación. Utilizar los datos para comprender mejor sus errores de clasificación: una de las palancas más poderosas para reducir sus costes es analizar los datos sobre errores de clasificación proporcionados por Lixo. Esto le permite identificar el tipo de errores y exactamente dónde y cuándo se producen, y ajustar sus acciones en consecuencia.

El acceso a una plataforma de visualización de datos es crucial para medir el progreso y evaluar los ahorros potenciales. ‍ 3.Utilice herramientas automatizadas para mejorar la visibilidad en tiempo real: soluciones innovadoras como Lixo le permiten recopilar datos precisos sobre la calidad de la clasificación directamente en la fuente. Estos sensores ayudan a identificar errores en tiempo real y le permiten reaccionar rápidamente para mejorar la clasificación y, en última instancia, reducir los costes asociados a los errores.

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François Lassarat

Lixo - Director Comercial

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