制造業和物流行業已經徹底被物聯網顛覆，并將其潛力進一步擴大。全世界各地的垃圾處理模式已經開始應用物聯網，這些創新帶來了很好的改進。在2018年，美國產生了2.924億噸固體垃圾，其中半數的垃圾被掩埋。這個還不包括水和能源的浪費。隨著環境污染的加劇，垃圾行業就一定要改革，而物聯網提供了正確答案。

　　以下是物聯網技術如何優化垃圾處理行業。

　　識別垃圾來源和模式

　　一個行業中任何有意義的改變都始于對當前問題的了解。物聯網(IoT)傳感器和數據分析算法可以通過提供更多信息來幫助垃圾處理機構發現問題，并幫助其解決。

　　垃圾箱和卡車中的物聯網傳感器可以監測不同區域產生的垃圾類型。然后機器學習系統可以分析這些數據，從而洞察重復出現的模式，揭示哪些地方垃圾更多、哪種垃圾更多，或者回收中心哪里出現錯誤。然后垃圾收集和處理中心可以相應地調整其運營以提高效率。

　　一些城市已經采用了類似的技術來優化垃圾收集路線和時間。當紐約市實施具有實時監測和通知功能的物聯網垃圾箱時，每個垃圾箱的收集頻率下降了50%，垃圾箱容量增加了200%。結果，收集路線變得更加有效。

　　水質監測

　　物聯網傳感器還可以改進水處理技術，使廢水處理更有效。大多數公共供水系統中都存在潛在的危險微生物，但這些微生物的濃度往往很小。物聯網傳感器提供了污水處理廠處理這些污染物所需的精度。

　　傳統的水質監測依賴于周期性的人工檢測，效率低下，而且還可能缺乏精度。物聯網質量傳感器支持持續遠程監測，提供更詳細的水質情況，并實時提醒工人注意任何問題。憑借這些優勢，水處理技術可以確保供水系統清潔，同時保持效率。

　　這種效率將使處理廠在一天內處理更多的水。因此，水務公司可以提供更多可靠的清潔用水。

　　更有效地處理電子垃圾

　　物聯網技術還可以幫助更有效地處理固體廢棄物，尤其是電子垃圾。全世界每年產生超過5000萬噸的電子垃圾，這導致貴金屬等資源和鋰等有害物質泄漏到環境中。

　　自動化和人工智能(AI)可以提供幫助。回收30到40部智能手機可以回收1克黃金，以重新用于其他電子產品。具有機器視覺功能的人工智能機器人可以拆解回收手機，安全高效地提取黃金和其他寶貴資源。

　　這種高效的處理將減少進入垃圾填埋場的有害物質數量，并使未來的電子產品更具可持續性。回收黃金和其他材料將有助于減少對環境進行破壞性開采的需要。

　　降低能耗

　　垃圾處理會消耗大量電力，尤其是在世界產生更多垃圾的情況下。更高效的回收可以提供幫助，因為研究表明它可以減少34%的碳排放，但物聯網技術還可以更進一步。

　　水處理技術或回收中心的物聯網傳感器可以監測設備的能源消耗情況，然后，他們可以調整操作，在執行相同工作量的同時盡可能少地使用電力。其中許多節省看起來很小，但隨著時間推移，整個設施的耗電量將會大幅降低。

　　數據分析可以揭示垃圾處理系統可以提高能源效率的領域，例如，人工智能算法可以提供更有效的垃圾收集路線，從而降低車輛燃料消耗。

　　保持垃圾處理基礎設施處于最佳狀態

　　最后，物聯網可以通過確保相關設備保持最佳狀態來優化垃圾處理行業。在稱為預測性維護的實踐中，物聯網傳感器監測設備性能以確定何時需要維護。這種基于數據的維護方法可以消除故障并減少不必要的檢查。

　　預測性維護系統可以監測水處理技術，如清洗罐或鍋爐。與工人定期手動檢查這些系統不同，傳感器會在監測到即將出現問題的跡象時提醒他們，例如異常高的振動。由于此過程在問題成為災難之前解決了問題，因此可確保該設備處于最佳狀態。

　　預測性維護可以將正常運行時間增加20%，并確保這些設備以最高效率運行更長時間。這既節省了垃圾處理公司的資金，又防止了因不必要的維修或性能不佳而造成的能源浪費。

　　物聯網可以讓世界減少浪費

　　物聯網對垃圾處理行業來說相對較新，但它可以對其產生重大影響。隨著越來越多的組織采用這些技術，它們可以幫助世界減少對環境的影響。世界由此將變得更安全、更清潔、更少浪費。