Nowadays the productions and the disposal of the garbage is one of the most delicate issue in the world. Many realities present in the national territory have different operational plans for the collection of urban garbage, this discussion was developed on the basis of the internship activity at the Contarina SpA company. The scope of the following thesis is, after understanding and analyzing the current system of planning, execution, and data collection of the door-to-door service provided by Contarina SpA, analyze them with the aim of identifying in the system, the most significant external or internal, governable or not variabiles. The analyzes conducted are based on series of data having different time scales, therefore two types of analyzes were carried out, and on two different types of waste, Vegetable and Dry non-recyclable garbage. It is chosen to use the R language to perform data operations, including analysis. The first analysis concerns a time period of one year, while the second analysis concerns a time period of five years. For both, the goal is to identify any trends, seasonality and relationships between parameters in the data series. We also want to explore the possibility of creating a predictive model (always exploiting the R language) for certain previously identified parameters which can serve as a solid basis for further developments of it. Further study will be aimed at developing a proposal for the reorganization of the current system. The result obtained is satisfactory, considering that these types of analyzes with the same objectives have never been carried out by the host company.

La produzione dei rifiuti è uno dei temi più delicati al giorno d'oggi nel mondo, assieme al loro smaltimento. Molte realtà presenti in territorio nazionale presentano piani operativi differenti per la raccolta dei rifiuti urbani, questa trattazione è stata sviluppata sulla base dell'attività di tirocinio presso l'azienda Contarina SpA. L’ambito della seguente tesi è, previa comprensione ed analisi dell’attuale sistema di pianificazione, esecuzione, e raccolta dati del servizio Porta a Porta (PaP) erogato da Contarina SpA, l'analisi di essi con l'obiettivo di individuare le variabili del sistema più significative, esterne o interne, governabili e non. Le analisi effettuate sono basate su serie di dati aventi scale temporali differenti, pertanto sono state effettuate due tipologie di analisi, e su due tipologie di rifiuto differenti, il rifiuto Vegetale e Secco non riciclabile. Viene scelto di utilizzare il linguaggio R per effettuare le operazioni sui dati, comprese analisi La prima analisi verte su un periodo temporale di un anno, mentre la seconda analisi su un periodo temporale di cinque anni. Per entrambe, l'obiettivo è l'individuazione nella serie di dati di eventuali trend, stagionalità e relazioni tra parametri. Si vuole approfondire, inoltre, la possibilità della creazione di un modello predittivo (sfruttando sempre il linguaggio R) per determinati parametri precedentemente individuati che può fungere da base solida per ulteriori sviluppi di esso. Un ulteriore approfondimento sarà volto all’elaborazione di una proposta di riorganizzazione dell’attuale sistema. Il risultato ottenuto è soddisfacente, considerando che queste tipologie di analisi con i medesimi obiettivi non sono state mai effettuate dall'azienda ospitante.

Analisi e gestione dei dati per il servizio di raccolta rifiuti porta a porta presso Contarina SpA e sviluppo di un modello predittivo

ZANATTA, GIULIO
2022/2023

Abstract

Nowadays the productions and the disposal of the garbage is one of the most delicate issue in the world. Many realities present in the national territory have different operational plans for the collection of urban garbage, this discussion was developed on the basis of the internship activity at the Contarina SpA company. The scope of the following thesis is, after understanding and analyzing the current system of planning, execution, and data collection of the door-to-door service provided by Contarina SpA, analyze them with the aim of identifying in the system, the most significant external or internal, governable or not variabiles. The analyzes conducted are based on series of data having different time scales, therefore two types of analyzes were carried out, and on two different types of waste, Vegetable and Dry non-recyclable garbage. It is chosen to use the R language to perform data operations, including analysis. The first analysis concerns a time period of one year, while the second analysis concerns a time period of five years. For both, the goal is to identify any trends, seasonality and relationships between parameters in the data series. We also want to explore the possibility of creating a predictive model (always exploiting the R language) for certain previously identified parameters which can serve as a solid basis for further developments of it. Further study will be aimed at developing a proposal for the reorganization of the current system. The result obtained is satisfactory, considering that these types of analyzes with the same objectives have never been carried out by the host company.
2022
Data analysis and management for door-to-door waste collection service at Contarina SpA and development of a predictive model
La produzione dei rifiuti è uno dei temi più delicati al giorno d'oggi nel mondo, assieme al loro smaltimento. Molte realtà presenti in territorio nazionale presentano piani operativi differenti per la raccolta dei rifiuti urbani, questa trattazione è stata sviluppata sulla base dell'attività di tirocinio presso l'azienda Contarina SpA. L’ambito della seguente tesi è, previa comprensione ed analisi dell’attuale sistema di pianificazione, esecuzione, e raccolta dati del servizio Porta a Porta (PaP) erogato da Contarina SpA, l'analisi di essi con l'obiettivo di individuare le variabili del sistema più significative, esterne o interne, governabili e non. Le analisi effettuate sono basate su serie di dati aventi scale temporali differenti, pertanto sono state effettuate due tipologie di analisi, e su due tipologie di rifiuto differenti, il rifiuto Vegetale e Secco non riciclabile. Viene scelto di utilizzare il linguaggio R per effettuare le operazioni sui dati, comprese analisi La prima analisi verte su un periodo temporale di un anno, mentre la seconda analisi su un periodo temporale di cinque anni. Per entrambe, l'obiettivo è l'individuazione nella serie di dati di eventuali trend, stagionalità e relazioni tra parametri. Si vuole approfondire, inoltre, la possibilità della creazione di un modello predittivo (sfruttando sempre il linguaggio R) per determinati parametri precedentemente individuati che può fungere da base solida per ulteriori sviluppi di esso. Un ulteriore approfondimento sarà volto all’elaborazione di una proposta di riorganizzazione dell’attuale sistema. Il risultato ottenuto è soddisfacente, considerando che queste tipologie di analisi con i medesimi obiettivi non sono state mai effettuate dall'azienda ospitante.
modello predittivo
raccolta rifiuti
analisi dati
previsione
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/43107