8. La Cuarta Revolución Industrial (4RI)

La 4RI es diferente a cualquiera de las revoluciones industriales pasadas. Por un lado, las tres revoluciones industriales anteriores (mecanización, producción en masa y automatización) tenían solo una o unas pocas tecnologías revolucionarias que permitieron a las empresas lograr un “salto de rana” en la productividad industrial.

En la Cuarta Revolución Industrial, no se trata solo de un puñado de inventos técnicos; una variedad de tecnologías y combinaciones de ellas están provocando un cambio transformador en las cadenas de valor globales. La gama de estas innovaciones en los mundos digital, físico y biológico es impresionante: todo, desde inteligencia artificial hasta nanotecnología, ingeniería celular y de tejidos. Junto con la gama de tecnologías, el ritmo al que se desarrollan y escalan estas nuevas innovaciones es mucho mayor que el de las revoluciones industriales anteriores. Como lo expresó Dominic Waughray, Director Gerente del Centro del Foro Económico Mundial para Bienes Públicos Globales: “La Cuarta Revolución Industrial permitirá transformaciones positivas hacia la economía circular. Por ejemplo, muchas innovaciones tecnológicas y de cadena de valor están disponibles para transformar cadenas de valor como la electrónica, los plásticos y la moda, desde moldear herramientas de procedencia hasta pasaportes de productos e Internet de materiales. Estas posibilidades aún no se han aprovechado por completo. La colaboración multilateral es necesaria para ayudar a desbloquear el potencial de la innovación 4RI en todo el mundo para ayudar a acelerar la transformación de la economía circular”.

Desde la Primera Revolución Industrial, la relación entre el crecimiento económico y el uso de los recursos naturales ha sido de 1:1. En otras palabras, a medida que ha crecido nuestra economía, también lo ha hecho el uso de la tierra, el agua, los materiales y otros recursos naturales. Esto ha sometido al medio ambiente y a los recursos de la tierra a una tremenda tensión que actualmente no es sostenible con el continuo crecimiento global.

Las tecnologías 4RI son un cambio de juego en la revolución de la sostenibilidad porque hacen posible que las empresas, por primera vez, desvinculen la producción y el crecimiento del uso de los recursos naturales. Para lograr esto, estas tecnologías proporcionan cuatro capacidades importantes:

En primer lugar, permiten una mayor eficiencia y, por lo tanto, reducen el desperdicio.

En segundo lugar, ayudan a impulsar la innovación al permitir que los nuevos participantes alteren los mercados existentes mientras desafían a las empresas establecidas a pivotar hacia nuevos modelos comerciales y nuevos mercados.

En tercer lugar, las tecnologías 4RI aumentan la transparencia de la información, lo que permite a las empresas recopilar y analizar datos rápidamente para obtener información valiosa a través de nuevos niveles de visibilidad (sobre el uso de equipos y flujos de productos, energía y materiales), conectividad (entre máquinas, clientes, y tomadores de decisiones) y flexibilidad (la capacidad de modificar o adaptar un dispositivo, función o proceso) que son clave para implementar modelos de negocios circulares.

Finalmente, las tecnologías biológicas 4RI, en particular, nos permiten alejarnos del uso de materiales tradicionales limitados o intensivos en recursos.

Tecnologías clave

Desde 2015, se han identificado 10 tecnologías clave con un papel central en la economía circular. Desde entonces, la lista ha crecido a 27. Algunas de las tecnologías han madurado considerablemente. El Internet de las cosas (IoT), por ejemplo, se ha convertido en el nuevo estándar para que los dispositivos se conecten, interactúen e intercambien datos, capacidades críticas para permitir nuevos modelos circulares, como la extensión del uso del producto y las plataformas para compartir. También hemos visto tecnologías más amplias, como los sistemas de seguimiento y localización, evolucionar desde códigos de barras hasta RFID (identificación por radiofrecuencia) avanzada y sistemas basados en cadenas de bloques, lo que permite el seguimiento de productos y activos y potencia modelos como la recuperación de recursos.

Las 27 tecnologías se dividen en tres amplias categorías de avances y avances continuos en el uso de la ciencia y la ingeniería: digital, física y biológica.

 

Digital: visión general

	Descripción	Ejemplo
Inteligencia Artificial	Permite que las máquinas simulen la inteligencia humana, a escala, y actúen sin instrucciones explícitas.	Las aplicaciones Noodle.ai ayudan a los clientes a reducir el desperdicio y optimizar sus operaciones al aprovechar la IA para dar sentido a los grandes datos, encontrar tendencias y correlaciones clave. Una de sus aplicaciones, por ejemplo, ayudó a un cliente a reducir los costos directos de manejo de mano de obra en un 7 % y a ahorrar en costos de mantenimiento y transporte en el mismo porcentaje.
Aprendizaje automático	Permite que las máquinas realicen nuevas tareas después de haber sido entrenadas en conjuntos de datos históricos.	Topolytics, una empresa de análisis y agregación de datos, extrae datos de productores de materias primas secundarias y del sector del reciclaje o reprocesamiento a través de sus plataformas “WasteMap” y “WasteTrack”. Esto genera el conjunto de datos más preciso y verificable para rastrear los movimientos de estos materiales a nivel local y global. Luego, el aprendizaje automático y el análisis geoespacial generan información e informes para los usuarios y procesadores de los materiales.
Computación en la nube (y edge)	Aloja contenido y aplicaciones basados en la web en una ubicación central, lo que los hace disponibles para muchos dispositivos al mismo tiempo. Los dispositivos están conectados a través de una red y pueden acceder al contenido y las aplicaciones en tiempo real (Edge computing aloja el contenido basado en la web en el propio dispositivo en lugar de una ubicación central).	La plataforma de big data basada en la nube de Rubicon Global conecta a los productores de desechos con una red de transportistas de desechos independientes en los Estados Unidos, Canadá y 18 países adicionales. El resultado son mayores tasas de desvío de vertederos, reutilización creativa de material de desecho, rutas de camiones optimizadas y análisis detallado de datos de desechos.
Visión de máquina	Adquiere, procesa, analiza y comprende imágenes digitales y analógicas, lo que permite la extracción automática de datos del mundo real.	Cognex Corporation fabrica sistemas de visión artificial que brindan inspección basada en imágenes para ayudar a garantizar envíos de piezas sin defectos para los proveedores de estampado, lo que brinda una mayor eficiencia y reduce el desperdicio de las devoluciones de productos.
Análisis de Big Data (grandes datos)	Analiza conjuntos de datos extremadamente grandes para descubrir patrones, tendencias y dependencias.	Alstom, una empresa de sistemas de transporte integrados, utiliza análisis de big data para operar herramientas de mantenimiento predictivo que monitorean el estado de los trenes y la infraestructura de transporte. Esto ayuda a minimizar el tiempo de inactividad innecesario y aumenta la utilización.
Internet de las cosas (IoT)	Implementa dispositivos inalámbricos con sensores integrados que interactúan y activan acciones.	La tecnología SKF INSIGHT (implementada en las industrias ferroviaria y eólica) permite que la maquinaria rotativa transmita datos sobre las condiciones de funcionamiento a la nube, desde donde los clientes pueden extraer información a través de un servicio de diagnóstico remoto y recibir informes y advertencias. Esto maximiza la vida útil de la maquinaria, reduciendo los costos totales del ciclo de vida.
Comunicación máquina a máquina (M2M)	Conecta datos, análisis y máquinas basadas en sensores y actuadores. La tecnología permite que diferentes equipos o centros de control intercambien información automáticamente sin intervención humana.	Hello Tractor tiene una plataforma para compartir “Tractor inteligente” que conecta a los propietarios de tractores con los agricultores. El sistema vincula las solicitudes de mensajes SMS con un software que identifica los tractores cercanos con la usabilidad y funcionalidad requeridas. Smart Tractor también proporciona información en tiempo real sobre el estado de las piezas del tractor, lo que aumenta el ciclo de vida útil de los productos.
Dispositivos móviles	Combina hardware, sistemas operativos, redes y software para proporcionar a los usuarios acceso en tiempo real al contenido.	NCC, una empresa de construcción y desarrollo inmobiliario, aprovecha los dispositivos móviles para su plataforma “Loop Rocks”, que permite el manejo inteligente de los desechos de la construcción. Los administradores de obras de construcción usan una aplicación para cargar detalles del exceso de material para que los transportistas y otros jugadores luego recojan esos materiales, lo que da como resultado un manejo más eficiente de los desechos de la construcción.
Blockchain	Utiliza registros de transacciones digitales que son compartidos por todas las partes que participan en una red distribuida y establecida de computadoras. Esto mejora la transparencia y asegura el intercambio de información, ya que los datos son auditables, inalterables y abiertos.	Provenance permite a los usuarios crear y almacenar un registro digital de activos para cualquier cosa de valor para que esos artículos y materiales puedan rastrearse a lo largo de las cadenas de suministro.
Anclajes digitales	Utiliza una pequeña computadora para monitorear, analizar, comunicar e incluso actuar sobre los datos. La computadora está adjunta o integrada en el producto para autenticarlo y establecer un vínculo entre el producto y el flujo de datos que lo acompaña. La tecnología podría implementar etiquetas RFID, etiquetas de comunicación de campo cercano (NFC), códigos de respuesta rápida (QR) o códigos de barras.	Circularise, una empresa emergente holandesa, está creando anclas criptográficas para adjuntar a los productos, lo que permite rastrear esos elementos y vincularlos a una cadena de bloques, lo que aumenta la confiabilidad y la autenticidad de esos productos. La plataforma permite que las preguntas relacionadas con el producto se dirijan hacia arriba en la cadena de valor.
Gemelo digital	Implementa un modelo virtual de un proceso, producto, monitoreo de sistemas para desarrollar nuevas soluciones o servicios emparejando los mundos virtual y físico. Esto permite el análisis de datos y la realización de mantenimiento predictivo.	General Electric (GE), un conglomerado multinacional, utiliza gemelos digitales que simulan el rendimiento de los activos en diferentes escenarios de uso bajo diversas condiciones, lo que permite a GE desarrollar mejores soluciones de mantenimiento de manera más eficiente y efectiva.

 

 

Físicos: visión general

	Descripción	Ejemplo
Impresión 3d	Crea objetos 3D formando capas sucesivas de material bajo el control de la computadora	Daimler Trucks North America, un fabricante de vehículos comerciales, está probando la venta de piezas de plástico impresas en 3D bajo demanda. Esto permite la entrega de piezas que tradicionalmente son difíciles de proporcionar debido a la demanda baja o intermitente y reduce el tiempo de reparación, los costos de producción y envío y los materiales desperdiciados.
Robótica	Permite que las máquinas realicen nuevas tareas después de haber sido entrenadas en conjuntos de datos históricos.	Aplica máquinas que están programadas para realizar automáticamente una serie compleja de acciones. La tecnología es especialmente adecuada para procesos repetitivos y basados en reglas que utilizan datos estructurados. Cuando se combina con el aprendizaje automático, los robots pueden entrenarse a sí mismos.
Almacenamiento y utilización de energía	Prolonga la vida de las baterías, aumenta su capacidad de almacenamiento o reemplaza las materias primas existentes a base de productos químicos con sustancias orgánicas.	Iberdrola, una empresa de energía limpia con emisiones casi nulas, ha construido la mayor central hidroeléctrica de bombeo de Europa. Dos embalses con más de 500 metros de desnivel se utilizan para producir electricidad en las horas de mayor consumo. Esto permite que se produzcan grandes cantidades de energía rápidamente sin emisiones de GEI.
Recolección de energía	Captura pequeñas cantidades de energía que de otro modo se perdería en forma de calor, luz, sonido, vibración o movimiento.	EnOcean, una start-up alemana, ha desarrollado interruptores inalámbricos de recolección de energía que se basan en energía cinética o solar para aplicaciones de conmutación en lugar de depender de las formas tradicionales de energía.
Nanotecnología	Manipula la materia a escala atómica, molecular o supramolecular. Los ejemplos incluyen fullereno, nanotubos de carbono y puntos cuánticos.	GloNaTech, una empresa griega de nanotecnología, produce recubrimientos que contienen nanotubos de carbono que facilitan la liberación de microorganismos responsables de la bioincrustación (es decir, la contaminación de las superficies submarinas por organismos como algas y percebes). La tecnología reduce la resistencia del flujo entre el cuerpo de un barco y el agua, lo que resulta en un menor consumo de combustible (y menores emisiones de dióxido de carbono).
Espectroscopia	Utiliza diferentes espectros de radiación electromagnética para analizar un material en función de su composición molecular.	TOMRA Sorting Recycling, una empresa de tecnología de reciclaje, ha desarrollado un equipo que utiliza sensores de infrarrojo cercano para clasificar la basura, lo que aumenta la eficiencia del reciclaje.
Marcadores físicos	Ayuda a autenticar un producto al requerir un enlace directo a una base de datos. Los marcadores físicos se adjuntan a los propios productos, lo que permite a los clientes autenticar más información sobre ese artículo.	Los ejemplos de marcadores físicos incluyen marcas de agua, hologramas, características ópticas y marcadores químicos. Aumentan la trazabilidad de un producto y permiten verificar su autenticidad. Por ejemplo, varias empresas están desarrollando códigos QR comestibles para aumentar la transparencia y la trazabilidad en todo, desde vacas hasta sushi y productos agrícolas.
Realidad virtual/realidad aumentada	Proporciona realidad digital interactiva y totalmente inmersiva en un entorno generado por computadora o habilitado para video (VR), o superpone texto, sonidos y gráficos sobre el mundo físico real a través de dispositivos portátiles mediante el uso de realidad aumentada (AR).	ThyssenKrupp, una empresa siderúrgica y de ingeniería industrial alemana, desarrolló un HoloLens que permite a los ingenieros de servicio de campo reparar ascensores al mostrar modelos virtuales del producto, información sobre servicios anteriores y orientación para la reparación. Esto reduce el desperdicio, aumenta la productividad de los ingenieros y mejora la seguridad.
Captura y utilización de carbono	Captura el dióxido de carbono residual de grandes fuentes puntuales (como las plantas de energía de combustibles fósiles), lo transporta a un sitio de almacenamiento y lo deposita donde no entrará a la atmósfera. Con la utilización, el carbono capturado habilita nuevos productos o procesos.	Graviky, una empresa derivada del Instituto de Tecnología de Massachusetts, recicla las emisiones de dióxido de carbono para producir tinta. La empresa ha utilizado esta aplicación para limpiar más de 1,6 billones de litros de aire.
Ciencia de los Materiales	Aplica la ingeniería química y conocimientos de otros campos a la innovación de materiales. La ciencia de los materiales puede ayudar a diseñar productos y procesos que minimicen el uso y la generación de sustancias peligrosas	DSM-Niaga, una empresa de ingeniería y diseño industrial, el mismo producto. Mediante el uso de la diversidad más baja de ingredientes una y otra vez, cerrando el “círculo” para esos materiales, para rediseñar productos cotidianos, de modo que puedan reciclarse de nuevo en materiales posibles y limpios, los productos Niaga® pueden rehacerse, por ejemplo, alfombras totalmente reciclables que se puede reciclar repetidamente en alfombras nuevas.

 

 

Biológicos: visión general

	Descripción	Ejemplo
Bioenergía	Obtiene energía de la biomasa, que incluye material biológico como plantas y animales, madera, gas de desecho (hidrógeno) y combustibles alcohólicos.	Cambrian Innovation, un proveedor comercial de aguas residuales distribuidas y soluciones de recuperación de recursos, trata las aguas residuales aprovechando los microbios eléctricamente activos para producir agua limpia y energía limpia en forma de biogás.
Material de base biológica	Utiliza sustancias derivadas de organismos vivos para producir nuevos materiales. Estas fibras de sustancias creadas parcial o totalmente mediante el uso de plantas podrían incluir biopolímeros y otras materias primas naturales.	gCycle, una empresa de fabricación de pañales, ofrece pañales 100 % compostables; reemplaza el plástico a base de aceite con biopelícula de maíz no modificada genéticamente en pañales
Ingeniería genética	Manipula el genoma de un organismo directamente mediante el uso de la biotecnología.	La ingeniería genética ha aumentado el rendimiento de los cultivos en un 22 % y ha reducido el uso de pesticidas en un 37 %, según un metanálisis basado en 147 estudios que informan los impactos de la soja, el maíz o el algodón genéticamente modificados (GM). Una planta de eucalipto transgénico aprobada en 2015 produjo un 20 % más de madera y redujo el tiempo hasta la madurez en un 20 %.
Marcado de ADN	Marca artículos de manera que son imperceptibles a simple vista, lo que permite a las personas diferenciar entre productos y materiales genuinos y falsificados.	Los productos como semiconductores o microchips se pueden etiquetar con un ADN botánico utilizando tinta. Esto puede ayudar con la trazabilidad de productos o materiales, evitando la falsificación y permitiendo la circularidad al garantizar que la información relacionada con un determinado material o producto, como su procedencia o composición del material, sea verificable.
Ingeniería celular y de tejidos	Aplica los principios del crecimiento de células y tejidos para producir reemplazos funcionales de materiales o modificaciones de los existentes.	La producción celular está permitiendo la producción de nuevos alimentos, como la primera hamburguesa cultivada del mundo del Dr. Mark Post. Una hamburguesa de carne cultivada puede ofrecer el mismo sabor a los consumidores con una fracción de los costos ambientales.
Hidroponia y aeroponia	Implementa enfoques orgánicos, ecológicamente sensibles y sostenibles para la jardinería.	Los métodos aeropónicos, por ejemplo, utilizan un 90 % menos de agua y mucho menos fertilizante en comparación con los métodos agrícolas tradicionales. Vertical Farming de Robbe ofrece una solución de jardinería como servicio para que los mayoristas locales y las cadenas de supermercados cultiven sus propios vegetales con la ayuda y supervisión de la empresa. Esto significa que los clientes locales pueden disfrutar de los beneficios de las verduras locales cultivadas de forma sostenible.

 

Aunque todas estas 27 tecnologías 4RI se utilizan en aplicaciones hoy en día, no todas se implementan al mismo ritmo o escala. En general, las empresas han adoptado las innovaciones digitales más ampliamente que las tecnologías físicas o biológicas.

La gran brecha en la adopción está correlacionada con la madurez de la tecnología y se refleja en diferencias sustanciales en las inversiones. En los Estados Unidos y Europa, las inversiones en la industria digital son aproximadamente el doble que en biotecnología. Gracias a tales inversiones, las tecnologías digitales se están volviendo más baratas y están escalando rápidamente. Entre 2004 y 2014, por ejemplo, el costo de los sensores de IoT se redujo a más de la mitad. Estas drásticas caídas de precios han dado lugar a que los dispositivos electrónicos que aprovechan las tecnologías digitales (computadoras portátiles, tabletas, teléfonos inteligentes y otros productos electrónicos de consumo) se vuelvan omnipresentes en muchas regiones. Además, estos dispositivos se basan en un mundo virtual que depende menos de los recursos físicos. para generar y mantener valor. Como resultado, a las empresas les ha resultado relativamente más fácil implementar o adaptar las tecnologías digitales a los procesos y operaciones existentes.

Por el contrario, muchas tecnologías físicas y biológicas están menos maduras y aún no se han probado ni implementado a escala. En parte, se han visto limitados por sus requisitos de capital sustancial o plazos considerables de I+D para llevar soluciones al mercado masivo. Además, esas soluciones tienden a ser propietarias, pueden requerir cambios operativos significativos para una implementación generalizada o requieren una investigación sobre consideraciones éticas y reglamentarias. Por ejemplo, la ingeniería genética puede suscitar cuestiones éticas en torno a temas como los posibles impactos negativos de la contaminación genética en los entornos naturales.

Aplicaciones a lo largo de la cadena de valor circular

Las 27 tecnologías 4RI se han utilizado en diversas aplicaciones a lo largo de la cadena de valor circular. Nuestra evaluación de las principales innovaciones circulares en todo el mundo revela cómo los principales actores están liberando valor comercial a través de aplicaciones tecnológicas innovadoras en todas las etapas de la cadena de valor, a menudo mediante la combinación de varias tecnologías para lograr el impacto económico y ambiental deseado.

Digital: aprendizaje automático

Con el aprendizaje automático, una aplicación de inteligencia artificial, los algoritmos aprenden por sí solos para mejorar y realizar nuevas funciones, todo sin estar específicamente programados para hacerlo. La tecnología, que a menudo se basa en redes neuronales, puede ser de gran ayuda para mejorar la toma de decisiones incluso de expertos humanos. Esto se debe en gran parte a la enorme (y exponencialmente creciente) cantidad de datos que la tecnología puede analizar con gran velocidad y precisión. El aprendizaje automático puede ayudar a las organizaciones a diseñar productos, componentes y materiales circulares a través de algoritmos iterativos de autoaprendizaje que permiten la creación rápida de prototipos y pruebas. También se puede utilizar para minimizar los desechos, el uso de recursos y las emisiones mediante el despliegue de análisis predictivos para una planificación de demanda más precisa o para analizar patrones de uso para optimizar la gestión de activos.

Utilizando el aprendizaje automático, el líder en automatización industrial Siemens ha podido optimizar los procesos de combustión de sus turbinas de gas. Su objetivo era minimizar las emisiones, lo que puede ser una tarea difícil que requiere una cuidadosa consideración de varios factores, incluida la composición del gas, las condiciones climáticas locales y la edad de la turbina. Gracias a las redes neuronales sofisticadas, Siemens ha podido lograr resultados impresionantes, superando incluso el rendimiento de los expertos humanos. En una serie de pruebas, después de que un experto humano ajustara manualmente los controles de la turbina, el sistema de aprendizaje automático pudo reducir aún más las emisiones de óxido de nitrógeno en un 20 % adicional.

El aprendizaje automático tiene un potencial tremendo, y se espera que el mercado supere los $ 23 mil millones para 2023. Sin embargo, para desbloquear ese valor, las empresas deben superar varios desafíos técnicos. Las aplicaciones como el sistema de control de turbinas de Siemens requieren grandes cantidades de datos para que la aplicación de aprendizaje automático produzca resultados útiles. Si bien las grandes corporaciones pueden poseer tesoros virtuales de datos, no toda esa información puede ser fácilmente utilizable. Es posible que la mayor parte deba ser “limpiada” primero, y gran parte podría estar encerrada en diferentes formatos en los sistemas separados de almacenamiento y procesamiento de los silos de las unidades de negocios. Como tal, la agregación e integración de datos puede ser una tarea muy difícil pero fundamental para las empresas que buscan aplicar el aprendizaje automático a sus propios procesos. Además, los desafíos éticos deben manejarse cuidadosamente para garantizar que se evite el sesgo algorítmico y que los datos se utilicen de manera adecuada y segura. transparentemente.

Físico: Robótica

La robótica es especialmente adecuada para automatizar procesos que son repetitivos y basados ​​en reglas. Cuando se combina con el aprendizaje automático, la tecnología se puede entrenar para realizar una serie compleja de acciones. Se espera que el mercado mundial de la robótica alcance los $62 mil millones para 2024, con numerosas aplicaciones en la economía circular, como la recolección, clasificación y pulverización de desechos.

Un buen ejemplo que ilustra el poder de la tecnología robótica en la recuperación de recursos es el desarrollo de Liam por parte de la empresa multinacional de tecnología Apple, un robot que puede desmontar rápidamente el iPhone 6s de la empresa. Dos líneas del robot avanzado pueden desarmar 2,4 millones de teléfonos al año, lo que permite a Apple recuperar componentes y materiales de alta calidad que normalmente se desperdiciarían con las técnicas de reciclaje tradicionales. Por cada 100.000 dispositivos, Liam puede recuperar cantidades considerables de aluminio (1900 kilogramos), cobre (800 kilogramos), estaño (55 kilogramos), elementos de tierras raras (24 kilogramos), tungsteno (3,5 kilogramos), tantalio (2,5 kilogramos ) y oro (0,3 kilogramos). Apple ya está comenzando a cerrar el círculo con algunos de esos materiales. Específicamente, el aluminio recuperado se vuelve a fundir y se usa para fabricar minicomputadoras Macintosh en las instalaciones de ensamblaje final de piezas y la eliminación de ciertos componentes a medida que funciona.

Al implementar la robótica, las empresas deben considerar varios factores, incluidos los gastos de capital y los rendimientos, y el impacto social del desplazamiento de la fuerza laboral. Se debe realizar una evaluación cuidadosa de las ganancias de eficiencia que se logran mediante el aprovechamiento de la robótica y considerarlas frente a los costos de inversión iniciales de la aplicación de la tecnología. En este análisis, las empresas también deben evaluar las inversiones necesarias para volver a capacitar y reposicionar a los empleados potencialmente desplazados.

Físico: recolección de energía

La recolección de energía es el uso de materiales o equipos especializados para capturar, almacenar y suministrar energía que, de otro modo, se perdería en forma de calor, luz, sonido, vibración o movimiento. La implementación ha estado algo restringida hasta la fecha (debido a las eficiencias de conversión, la estabilidad de la fuente y las capacidades de almacenamiento de energía), pero la tecnología está avanzando y se espera que el mercado global de recolección de energía supere los mil millones de dólares para 2025. Las aplicaciones abarcan toda la gama y no reflejan escasez de ingenio: sensores IoT que recolectan la luz solar para autoalimentarse, antenas que recolectan energía de radiofrecuencia que luego se convierte en electricidad de CC (corriente continua), un nuevo tipo de bombilla incandescente que auto-recicla la calor que genera, etc. Dos institutos de tecnología líderes en los Estados Unidos y China han creado un “nanogenerador” que aprovecha simultáneamente la energía eólica y solar y se puede instalar en el techo de una casa, alimentando luces de diodos emisores de luz (LED) de bajo consumo en el interior como así como un sensor de temperatura.

Se espera que la tecnología sea aún más crítica en el futuro, especialmente para dispositivos más pequeños y de bajo consumo de energía. Las aplicaciones de IoT y la electrónica de consumo impulsarán la innovación en este espacio, utilizando sensores y otros dispositivos electrónicos en entornos donde los costos asociados con el suministro de energía han dificultado ciertas aplicaciones. Los edificios, que representan casi el 30% de la energía en todo el mundo, ofrecen una gran área de oportunidad. Si las empresas pudieran recolectar el exceso de energía desperdiciada dentro de un edificio, podría usarse para alimentar dispositivos que reducirían drásticamente el consumo total de energía del edificio y brindarían un valor económico sustancial a los propietarios del edificio.

Biológico: materiales de base biológica

Esta tecnología incluye materiales compostables y reciclables de origen vegetal que se utilizan cada vez más como sustitutos de recursos menos sostenibles. Los materiales de base biológica pueden fabricarse a partir de biopolímeros y de otras fibras naturales creadas parcial o totalmente mediante el uso de materia prima vegetal. Como se mencionó anteriormente, el fabricante de automóviles japonés Mazda es un buen ejemplo. En lugar de utilizar plásticos tradicionales y otros materiales ambientalmente desafiantes para los interiores de sus autos, la compañía ha estado cambiando a plásticos de base biológica. Trabajando con Mitsubishi Chemical Corp., el brazo de productos industriales de la corporación japonesa Mitsubishi, Mazda ha desarrollado un nuevo plástico que no solo se produce a partir de materiales derivados de plantas, sino que también se puede teñir en lugar de pintar, lo que reduce la necesidad de compuestos orgánicos volátiles (COV). El fabricante de automóviles también utiliza biotelas, fabricadas completamente con fibra de origen vegetal, para la tapicería de los asientos de sus vehículos, y también ha comenzado a utilizar bioplásticos duraderos y de alta resistencia para las piezas exteriores de los vehículos. Durante los próximos 20 años , se espera que la producción mundial de plástico se duplique y, en cambio, gran parte de ella podría obtenerse de nuevos materiales de base biológica, así como de materiales y productos químicos derivados de recursos biológicos renovables.

Las empresas que tengan la intención de desarrollar y escalar el uso de esta tecnología deben considerar varios factores, incluido el impacto ambiental total y la reciclabilidad del producto. Primero, deben comprender la procedencia de un material que se está considerando. Por ejemplo, ¿la materia prima utilizada para crear el material de base biológica proviene de un flujo de desechos o de un cultivo en tierras que de otro modo serían productivas? En segundo lugar, los materiales de base biológica son circulares solo si los sistemas de gestión de residuos apropiados están disponibles para reciclarlos en la cadena de valor o reabsorberlos en el medio ambiente. Al sopesar estos y otros factores, una empresa podría descubrir que el uso de un material de base biológica en particular podría no ser necesariamente más eficiente ambientalmente que una alternativa derivada del petróleo.

Biológico: Bio-Energía

La tecnología de bioenergía se utiliza para convertir materia natural y orgánica, como plantas, desechos y combustibles alcohólicos, en energía. Un enfoque consiste en extraer energía de las aguas residuales a través de la electrometanogénesis (una forma de producción de electrocombustibles donde el metano se produce por conversión biológica directa de la corriente eléctrica y el dióxido de carbono), la digestión anaeróbica u otros procesos biológicos o bioquímicos. Otro enfoque se centra en los gases residuales de las fábricas, por ejemplo, al convertir las emisiones de carbono en combustible de etanol para automóviles. A través de tales aplicaciones, las tecnologías de bioenergía pueden proporcionar la base para la recuperación eficiente de recursos, y se espera que el mercado global de bioenergía crezca en $ 54 mil millones entre 2018 y 2022.

Consideremos a Enerkem, una nueva empresa de Montreal que ha desarrollado tecnología para convertir la basura municipal no reciclable en combustibles para el transporte y otros productos químicos renovables que luego pueden usarse en diferentes industrias. En una planta en Rotterdam, Enerkem tiene planes de gasificar 300.000 toneladas de residuos al año para producir más de 200.000 toneladas de metanol. Sin esa planta de procesamiento, los desechos se habrían dirigido a la incineración en otro lugar, lo que podría resultar en la liberación de 300,000 toneladas de dióxido de carbono.

Aunque tecnologías como la de Enerkem ofrecen soluciones beneficiosas para todos, no solo extrayendo biocombustibles de los desechos sino también evitando la liberación de gases de efecto invernadero, escalarlas más allá de su madurez temprana requiere incentivos e inversiones en infraestructura. Además, es importante tener en cuenta que la conversión de recursos en energía debería ser el último recurso en un sistema circular ideal, solo cuando se hayan agotado todas las demás opciones, como la reutilización y el reciclaje. Además, se deben considerar los impactos en la salud de la quema de materia, así como las emisiones de GEI, que pueden variar según la materia prima y la tecnología utilizada. Otro riesgo clave de la producción de bioenergía es la extracción de recursos vírgenes, como los cultivos para biocombustibles que se cultivan en tierras de cultivo en lugar de tierras marginales no aptas para la producción de alimentos, lo que genera un debate sobre la sensatez de desviar cultivos o tierras de cultivo para la producción de energía. Debido a tales problemas, la aplicación exitosa y responsable de la tecnología de bioenergía depende en gran medida de la ubicación, la política local y la materia prima disponible.

Conclusiones

Si bien las tecnologías 4RI poseen capacidades poderosas, no existe una solución única para crear valor circular. Las tecnologías se pueden implementar de varias maneras según la industria, la escala, el flujo de desechos y los desafíos involucrados. Nuestro análisis, sin embargo, descubrió un hilo común: las empresas más competitivas tendían a implementar combinaciones de tecnologías para lograr el mejor rendimiento. De las 27 tecnologías, algunas combinaciones parecían particularmente prometedoras en términos de su potencial para interrumpir la economía lineal y acelerar los negocios circulares.

La mayoría de las veces encontramos que las empresas lograron sinergias en la misma área determinada, como una tecnología digital combinada con otras tecnologías digitales.

Una empresa podría, por ejemplo, usar IoT para monitorear, rastrear y rastrear el uso de un producto y luego aplicar análisis de big data para extraer información que podría usarse para generar valor circular. El análisis podría, por ejemplo, ayudar a determinar si los productos devueltos deben reacondicionarse para revenderlos o, en su lugar, recolectar sus partes para obtener el valor más alto. En un ejemplo, Winnow, una empresa de tecnología que trabaja en el sector de la hostelería, desarrolla herramientas de inteligencia artificial para ayudar a los chefs a gestionar cocinas más rentables y sostenibles al reducir a la mitad el desperdicio de alimentos. Usando la visión por computadora, el sistema recolecta grandes volúmenes de imágenes de desperdicio de alimentos que se usan para entrenar un modelo predictivo. Los chefs se benefician de análisis precisos que señalan dónde se producen desperdicios en sus cocinas, lo que les ayuda a reducir los costos de los alimentos entre un 3% y un 8% (ROI de hasta 10 veces en el primer año). Clientes como IKEA e IHG ya han comenzado a implementar la tecnología a escala.

Sin embargo, algunas de las combinaciones más interesantes y poderosas surgen de soluciones que trascienden las fronteras entre los mundos digital, físico y biológico. Específicamente, las tecnologías digitales se utilizan con frecuencia como un multiplicador para escalar una aplicación y acelerar su impacto, por ejemplo, el uso de la visión artificial y la IA para mejorar el rendimiento de las tecnologías físicas, como los robots. Nuestros datos indican que la implementación de dichas aplicaciones físicas digitales es el tipo más común de combinación de campos cruzados. Por el contrario, las combinaciones digital-biológicas actualmente representan solo el 8% de los despliegues circulares. Dicho esto, las combinaciones digital-biológicas poseen un tremendo potencial. Considere, por ejemplo, el uso de aeroponía y análisis predictivo por parte del líder en agricultura de interior AeroFarms para una productividad agrícola superior y constante que reduce el consumo de recursos y la generación de desechos, al tiempo que aumenta la calidad de la producción.

De manera similar, el equipo de LanzaTech, compuesto por biólogos, químicos, ingenieros y biólogos computacionales, aprovecha la tecnología para amplificar el impacto mediante la combinación de disciplinas. LanzaTech genera una gran cantidad de datos en sus instalaciones globales que deben modelarse digitalmente para mejorar los productos de próxima generación. “Es gracias a esta combinación de biología e inteligencia artificial que podemos predecir los flujos de diseño y acelerar la producción de nuevos productos químicos sostenibles que se pueden incorporar a la cadena de suministro circular”, explica Jennifer Holmgren, directora ejecutiva de LanzaTech.

En el futuro, creemos que el mayor impacto provendrá de soluciones que fusionen los tres tipos de tecnologías (digital, física y biológica). Un buen ejemplo es el nuevo concepto de neumático de la compañía de neumáticos Goodyear, Oxygene. En este producto innovador, el musgo crecería dentro de la pared lateral del neumático al absorber la humedad de la carretera, y esto mejoraría la tracción y el musgo también ayudaría a eliminar el dióxido de carbono del aire. Para una ciudad del tamaño de París, con 2,5 millones de vehículos, estos neumáticos podrían extraer potencialmente 40 000 toneladas de dióxido de carbono cada año. Además, la energía recolectada de la fotosíntesis del musgo podría alimentar sensores electrónicos en el neumático que, a través de IoT, podrían intercambiar datos con otros vehículos, así como con la infraestructura de transporte, lo que permite aplicaciones para la movilidad inteligente. La capacidad de estas combinaciones de tecnología para resolver los desafíos comerciales y ambientales aún se está probando, tanto económicamente como a escala, pero ilustran el poder potencial de tecnologías 4RI combinadas para transformar fundamentalmente nuestras cadenas de valor actuales.