Gestión integral sostenible de residuos agroindustriales

• Autores: Sorichetti, Antonela E.; González Prieto, Mariana; Blanco, Aníbal Manuel; Savoretti, Andrea A.; Moreno, Susana
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; sostenibilidad; gestión de residuos agroindustriales; programación matemática; sustainability; agro-industrial waste management; mathematical programming
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

La gestión sostenible de residuos agroindustriales presenta desafíos ambientales, económicos y logísticos. La creciente generación de residuos y su dispersión geográfica dificultan soluciones centralizadas para su gestión, la cual puede verse beneficiada por la adopción de modelos matemáticos y herramientas computacionales para optimizar la infraestructura y la eficiencia del sistema. En este contexto, los modelos de localización de instalaciones, gestión de inventarios y ruteo de vehículos son clave para mejorar la logística de recolección, reducir costos y minimizar el impacto ambiental. Esta investigación integra modelos de optimización, Sistemas de Información Geográfica (SIG) y ciencia de datos para apoyar la toma de decisiones en la localización de plantas de tratamiento y valorización de residuos. El estudio se focaliza inicialmente en el sudoeste de la provincia de Buenos Aires, considerando una red integrada de generación, acopio, reciclaje y tratamiento de residuos (incineración, pirólisis, biogás, compostaje, entre otros). Se busca minimizar costos, reducir la huella de carbono y maximizar el impacto social mediante el desarrollo de modelos matemáticos y el análisis espacial con SIG. Los resultados preliminares sobre la logística inversa para el caso particular de envases vacíos de fitosanitarios muestran un potencial de mejora significativa en eficiencia, reducción de costos y emisiones de CO₂. La integración de estas herramientas permite diseñar estrategias adaptadas a condiciones locales. Futuras líneas de trabajo incluyen la aplicación de esta metodología a otros residuos y regiones, fortaleciendo la sostenibilidad agroindustrial y la economía circular.
The sustainable management of agro-industrial waste presents environmental, economic, and logistical challenges. The increasing waste generation and its geographical dispersion hinder centralized management solutions, which could benefit from adopting mathematical models and computational tools to optimize the infrastructure and efficiency of the management system. In this context, facility location, inventory management, and vehicle routing models are key to improving collection logistics, reducing costs, and minimizing environmental impact. This research integrates optimization models, Geographic Information Systems (GIS), and data science to support decision-making in the location of treatment and recovery plants. The study initially focuses on the southwest of the Buenos Aires province, considering an integrated network of waste generation, collection, recycling, and treatment (incineration, pyrolysis, biogas, composting, among others). The objective is to minimize costs, reduce the carbon footprint, and maximize social impact through the development of mathematical models and spatial analysis with GIS. Preliminary results on reverse logistics for empty pesticide containers show significant improvements in efficiency, cost reduction, and CO₂ emissions. The integration of GIS and mathematical models allows for the design of strategies tailored to local conditions. Future lines of work include applying this methodology to other waste products and regions, strengthening agro-industrial sustainability and the circular economy.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa