Gestión inteligente de residuos sólidos mediante Big Data en entornos urbanos de Bucaramanga.

Abstract

Bucaramanga y su área metropolitana enfrentan un problema estructural en la gestión de residuos sólidos urbanos: el modelo convencional de recolección opera de forma reactiva, sin capacidad de respuesta en tiempo real ni herramientas tecnológicas que optimicen la toma de decisiones en terreno. Ante esta realidad, el presente trabajo de grado desarrolló un prototipo de plataforma tecnológica basada en arquitecturas de Big Data, orientado a transformar ese esquema rígido en un sistema dinámico, eficiente y escalable. El objetivo central fue diseñar e implementar una plataforma funcional que procesara información en tiempo real sobre el estado de los contenedores urbanos, permitiendo anticiparse a los problemas antes de que ocurran. Para lograrlo, el trabajo se estructuró en tres etapas: un diagnóstico del modelo actual mediante análisis de fuentes secundarias, que evidenció brechas tecnológicas y cuellos de botella logísticos; el diseño de una arquitectura serverless integrada con React y Firebase; y la implementación de un prototipo simulado con telemetría real de niveles de llenado y temperatura. Los resultados validaron la propuesta. El prototipo demostró una integración funcional entre los datos y la interfaz de usuario: un mapa interactivo identificaba en tiempo real los contenedores en saturación crítica, mientras los paneles de alertas automatizadas respondían sin intervención manual. Las rutas empleadas fueron vectoriales lineales —una simplificación deliberada— suficientes para confirmar la viabilidad técnica de la plataforma sin desviar el foco del objetivo principal. La conclusión es clara: la infraestructura desarrollada no solo es viable, sino que constituye una base tecnológica sólida y escalable, lista para integrarse con hardware físico y algoritmos de navegación vial más avanzados. En el contexto de una ciudad inteligente, esta plataforma representa un paso concreto hacia una gestión de residuos más eficiente, predictiva y orientada a datos para la región metropolitana de Bucaramanga.