KI für moderne Entsorgungsbetriebe
Better waste management with AI
Erfahren Sie, wie unsere KI-basierte Technologie Kommunen dabei unterstützt, das Straßenmanagement zu digitalisieren – für objektive Daten, weniger Aufwand und eine smarte Infrastruktur.
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Was ist SMART Waste?
SMART Waste ist eine modulare KI-Lösung von EDGITAL, die speziell für die Anforderungen von Entsorgungsbetrieben entwickelt wurde. Über fest installierte Kameras in Fahrzeugen werden während regulärer Fahrten automatisch Bild- und Metadaten erfasst, datenschutzkonform anonymisiert und mithilfe von KI ausgewertet.
Das Ergebnis: belastbare Daten, bessere Entscheidungen und effizientere Prozesse – ohne zusätzlichen Aufwand für Fahrer oder Disposition.
Mehr als 100.000 km Straßen haben unsere Kunden mit EDGITAL bereits erfasst
Die Erfolgsgeschichte von EDGITAL & EGN
Unsere Lösung wurde in enger Zusammenarbeit mit der EGN entwickelt und im täglichen Einsatz kontinuierlich weiterentwickelt. Wie die Partnerschaft entstanden ist, welche Herausforderungen gelöst wurden und welche Ergebnisse erzielt werden konnten, erfahren Sie in unserer Case Study.
Der konkrete Mehrwert für Entsorgungs-betriebe
Transparenz und Nachweise
Durch die digitale Dokumentation von Leerungen entstehen nachvollziehbare Nachweise für jeden Einsatz. Das schafft eine objektive Grundlage bei Bürgerbeschwerden und reduziert den Aufwand für Nachfahrten sowie manuelle Klärungen.
Effizientere
Abläufe
Verschmutzungen und Sperrmüll werden automatisch erkannt und dokumentiert. Dadurch können Reinigungsressourcen gezielter eingesetzt, Prozesse vereinfacht und operative Abläufe insgesamt effizienter gestaltet werden.
Datenschutz und Alltagstauglichkeit
Die Lösung arbeitet mit anonymisierten Bilddaten und fügt sich nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe ein. Fahrer werden nicht zusätzlich belastet, während gleichzeitig alle Anforderungen an Datenschutz und Praxistauglichkeit erfüllt werden.
Kommunen vertrauen EDGITAL
Über 100.000 km digital erfasst.
+100.000 km
An Daten gesammelt
+100
Kommunen weltweit
+2400
Erfasste Beobachtungen
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Häufig gestellte Fragen
Für welche Fahrzeugtypen ist die Kamera geeignet?
Unsere Montagetechnologie ist hochflexibel und lässt sich an alle Arten von Fahrzeugen anpassen – vom kleinen Kontrollfahrzeug bis hin zum schweren Müllsammel-LKW.
Wie wird der Datenschutz gewährleistet?
Alle Bilddaten werden automatisiert und direkt nach der Erfassung anonymisiert. Personenbezogene Merkmale wie Gesichter oder Kfz-Kennzeichen werden unkenntlich gemacht, sodass höchste DSGVO-Standards eingehalten werden.
Wie genau hilft das System im Kundenservice?
Wenn sich ein Bürger meldet, weil seine Tonne vermeintlich nicht geleert wurde, kann der Kundenservice die Bilder der jeweiligen Route abrufen. So lässt sich sofort feststellen, ob die Tonne zum Zeitpunkt der Abfuhr überhaupt am Straßenrand stand.
Wie funktioniert die automatische Erkennung im Detail?
Unsere Lösung nutzt fortschrittliche Algorithmen der künstlichen Intelligenz. Kamerasysteme an Ihren Fahrzeugen identifizieren während der Fahrt typische Sperrmüllobjekte und übermitteln den Fundort automatisch an die Dispositionssoftware.
Lässt sich das System in unsere bestehende IT integrieren?
Ja, unsere Plattform verfügt über moderne, offene Schnittstellen (APIs). So können die erfassten Daten zur Disposition nahtlos in Ihre bereits bestehenden Systeme übergeben werden.
Welchen wirtschaftlichen Nutzen bietet die Lösung?
Durch die datenbasierte Routenplanung entfallen ineffiziente Suchfahrten und Leerläufe. Dies führt zu signifikanten Einsparungen bei Kraftstoff, Fahrzeugverschleiß und Personalressourcen, was die operative Effizienz spürbar steigert.
100%ige Tochter der HOCHTIEF AG
EDGITAL verbindet Infrastruktur-Know-how aus der Praxis mit moderner KI-Technologie – für objektive Straßenzustandsdaten und planbare Erhaltungsstrategien in Kommunen.
Zugang zu Infrastruktur-Expertise aus 150 Jahren Bau- und Projektpraxis.
Ingenieursstandard trifft Data Science – entwickelt für kommunale Anforderungen
Verlässliche Grundlage für Budgetplanung, Priorisierung und politische Begründbarkeit
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