Um dos problemas mais significantes no mundo moderno é a quantidade de lixo gerada pelo crescimento da população urbana. O destino desse lixo pode ser reciclado, queimado ou disposto em aterros. Uma família de 4 pessoas pode produzir em média 3kg de lixo por dia. O recolhimento dessa quantidade é feito por caminhões que vão pelas ruas da cidade coletando o lixo de porta em porta, seguindo rotas pré-determinadas. Quando um caminhão faz o seu máximo de recolhimento, ele vai até o local de descarga e depois retorna ao mesmo ponto para continuar a coleta e finalizar sua rota.
São vários problemas envolvendo a logística: multas por sobrecarga de caminhão, tarde horário de coleta, direitos trabalhistas entre outros. Este projeto propõe uma solução baseada na internet das coisas para monitorar em tempo real a localização do caminhão e gerar mapas em tempo real, para otimizar as rotas seguidas por várias partes da frota.
Nosso sistema consiste em um sistema on-board que mede a carga do caminhão e determina sua posição, enviando as informações para a solução em nuvem. Vários testes foram realizados em campo, com trechos reais da frota operando de forma ordinária em um dia de trabalho. Os testes mostraram que o sistema desenvolvido era viável e cumpriu com êxito os requerimentos da aplicação. Nesse trabalho, o local de estudo é no Recife, cidade costeira localizada no nordeste do Brasil.
Nós tivemos acesso a uma frota real de coleta de resíduos sólidos, onde o desafio era aumentar a performance operacional usando conceitos da Internet das Coisas. Foi preciso melhorar a eficiência da rota da coleta, diminuindo custos com combustível, manutenção, multas e salários de pessoas, além de evitar acidentes causados por veículos sobrecarregados.
Baseada na nossa experiência prévia e na documentação disponível, para esse projeto, foi decidido usar o Microsoft Azure IoT; todos os dispositivos são gerenciados pelo Azure Iot Hub. Os caminhões possuem um dispositivo instalado na frente conectado para fazer comunicações. É fornecido a medição na borda disponível em uma plataforma para ser integrada com outros sistemas monitorados.
