Estudio de eficiencia en plantas de selección de residuos

Equation Chapter 1 Section 1 Proyecto Fin de Máster Máster en Organización Industrial y Gestión de Empresas Estudio de Eficiencia en Plantas de Selección de Residuos Autor: D. Luis Mora Cuadros Tutor: D. Gabriel Villa Caro Dpto. Organización Industrial y Gestión de Empresas I Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2018 iii Proyecto Fin de Máster Máster en Organización Industrial y Gestión de Empresas Estudio de Eficiencia en Plantas de Selección de Residuos Autor: D. Luis Mora Cuadros Tutor: D. Gabriel Villa Caro Profesor titular Dpto. Organización Industrial y Gestión de Empresas I Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2018 v Proyecto Fin de Máster: Estudio de Eficiencia en Plantas de Selección de Residuos Autor: D. Luis Mora Cuadros Tutor: D. Gabriel Villa Caro El tribunal nombrado para juzgar el Proyecto arriba indicado, compuesto por los siguientes miembros: Presidente: Vocales: Secretario: Acuerdan otorgarle la calificación de: Sevilla, 2018 El Secretario del Tribunal vii A mi familia A mis maestros ix Agradecimientos Me gustaría agradecer en primer lugar a mi tutor D. Gabriel Villa Caro, por su paciencia y dedicación durante estos casi dos años de proyecto. Ha sido un poyecto realizado en una situación bastante complicada, debido a todas las circunstancias que han sucedido durante este tiempo, y su comprensión y esfuerzo, me han servido para poder llevarlo a cabo. En segundo lugar, me gustaría mencionar a Rocío Riscart, por todo su apoyo durante este tiempo tan difícil. El hecho de haber conseguido acabar juntos nuestros respectivos TFM y terminar esta etapa juntos me llena de alegría. Y por último, a toda mi familia, por su apoyo a realizar este máster tan lejos de mi casa, y su incansable esfuerzo para que pudiera conseguir todos mis objetivos. Destacando a mi padre, que en paz descanse, que siempre me apoyó en mis estudios. Luis Mora Cuadros Sevilla, 2018 xvii ÍNDICE DE TABLAS Tabla 2-1. Residuos generados (kg per cápita) por país de la UE 5 Tabla 4-1. Variables de Salida para el modelo DEA en plantas de selección de residuos 27 Tabla 4-2. Variables de Entrada para el modelo DEA en plantas de selección de residuos 28 Tabla 5-1. Valores estadísticos mensuales de las 5 plantas de selección de residuos para los dos MF 35 Tabla 5-2. SBI y holguras de salida procesadas para el modelo elemental 37 Tabla 5-3. SBI y holguras de salida procesadas para el modelo MMF1 39 Tabla 5-4. SBI, fracciones de tiempo por MF y holguras de salida procesadas para el modelo MMF2 40 xix ÍNDICE DE FIGURAS Figura 3-1. Esquema del proceso de recuperación de residuos municipales 9 Figura 3-2. Vista frontal de un trommel en funcionamiento para la separación granulométrica 14 Figura 3-3. Estructura de un separador balístico 15 Figura 3-4. Funcionamiento de un separador óptico 16 Figura 3-5. Ejemplo de diferentes balas de plástico listas para su envío 17 Figura 3-6. DMU con entradas y salidas 20 Figura 3-7. Ejemplo de Network DEA 20 Figura 3-8. Sistema de Múltiples Modos de Funcionamiento 21 Figura 4-1. Esquema del modelo DEA para plantas de selección de residuos 29 Figura 5-1. Porcentajes de DMU’s eficientes para cada modelo por planta 42 Figura 5-2. Gráficas de los resultados SBI para los modelos EM y MMF 44 Figura 5-3. Gráficas de los resultados tjm frente αjm para los MF1 y MF2 48 Figura 5-4. Gráficas de la tendencia de la eficiencia por planta 49 xxi Notación DEA Data Envelopment Analysis (Análisis por Envoltura de Datos) DMU Decision Making Unit (Unidad de Toma de Decisiones) EELL Envases ligeros EM Elementary Model (Modelo Elemental) MF Modo de funcionamiento Mix Material recuperado que se compone por una mezcla de diferentes plásticos MMF Múltiples modos de funcionamiento PEAD Polietileno de Alta Densidad PEBD Polietileno de Baja Densidad PET Polietileno Tereftalato P/C Papel y Cartón RSU Residuos Sólidos Urbanos TFM Trabajo Fin de Máster 1 2 1 OBJETIVO DEL TRABAJO FIN DE MÁSTER as plantas de selección son una parte esencial de la cadena de gestión de residuos, ya que permiten aumentar de forma significativa el porcentaje de residuos que posteriormente serán enviados a plantas de reciclaje y, por consecuencia, reutilizados en el mercado. Esto es debido a que estas plantas procesan todos los Residuos Sólidos Urbanos (RSU), así como la fracción de Envases Ligeros (EELL) que son recogidos en los municipios. El objetivo que se establecerá en este Trabajo de Fin de Máster (TFM) será el de analizar la eficiencia de diferentes plantas de selección de residuos a nivel español. Para poder realizar este estudio, se utilizará el método Data Envelopment Analysis (DEA) o Análisis por Envoltura de Datos. Técnica no paramétrica, que evaluará la eficiencia relativa de diferentes plantas de selección, con la intención de obtener unos resultados que puedan proporcionar unas conclusiones y áreas de mejora concretas. El modelo DEA que se empleará en el proyecto, será por múltiples modos de funcionamiento (MMF). Este modelo se emplea para casos en que una misma unidad productiva trabaja en más de un modo de funcionamiento (MF). Para nuestro caso específico, se trabajará durante un tiempo estipulado procesando tanto la fracción de RSU, como la de EELL, pero siempre por separado. Durante el proyecto, se demostrará que este modelo es adecuado para la medición de la eficiencia, debido a que utiliza una variante temporal que proporcionará unos resultados mucho más ajustados al proceso que se realiza en este tipo de plantas. Una vez realizado el análisis del proyecto, se pretende estudiar cuál es la situación actual del entorno de las plantas de selección de residuos. A partir de ello, intentar conseguir mejoras dentro de este terreno, determinando si hay posibles cambios a realizar, con el objetivo de perfeccionar al máximo el proceso de cada una de las plantas y, por consecuencia, mejorar el porcentaje de residuos que puedan llegar a ser reciclados. L 3 4 2 INTRODUCCIÓN a sociedad actual de los países desarrollados, está inmersa en una cultura de consumismo en la que el concepto de “usar y tirar” está a la orden del día, y está provocando una acumulación de residuos que hasta ahora no ha sabido gestionarse de forma adecuada en muchos de estos países. Desde hace un tiempo, la sociedad va tomando conciencia de que los recursos no son ilimitados y, por tanto, de la importancia de recuperar la mayor cantidad de residuos, no solamente por el gran impacto ambiental que supone, sino también por el beneficio económico que genera, debido a la aparición de nuevas empresas destinadas al reciclaje, o al menor consumo de energía para la fabricación de nuevas materias, entre muchos otros factores que iremos viendo. En España, tal y como vemos en la tabla 2-1, hasta inicios del siglo XXI se encontraba entre los países que más kg de residuos per cápita generaba anualmente, llegando a máximos de 650kg/persona. Alcanzadas estas cifras, se empezaron a realizar campañas de concienciación con el reciclaje, además de un reaprovechamiento de los residuos debido a la crisis económica, consiguiendo una reducción que sitúa al país por debajo de la media de la UE. A pesar de que se ha conseguido reducir la cantidad de residuos generada, es necesario que haya diferentes métodos de tratamiento para estos mismos, y que se lleguen a emplear de forma eficiente, creando un modelo sostenible en el que no se lleguen a perder tantos recursos como hasta ahora y, en ese sentido, estamos muy por debajo a nivel porcentual de recuperación aún de la media europea, tal y como se desprende en el siguiente artículo (El País [1]), donde confirma que España, puede no llegar a conseguir los porcentajes mínimos de residuos municipales reciclados para 2025, fijados por las instituciones europeas en los que obligan a reciclar el 55% de los residuos municipales. L 11  Preparación de todos los rechazos no recuperables para su posterior tratamiento, y que puedan ser llevados a los depósitos controlados, eliminándolos de forma adecuada con la normativa, este tratamiento se puede ver documentado en el artículo de Seoánez (1999). A su vez, la normativa ha creado muchos cambios dentro del proceso de la valorización de los residuos, dado que hasta hace pocos años, la totalidad de la fracción de resto iba a depósitos controlados, sin pasar por ningún tratamiento. La obligatoriedad de procesar todo este material, ha originado que las cantidades enviadas a depósitos se hayan ido reduciendo. 3.1.2 Materiales Valorizables Una vez se conocen cuáles son las funciones de este tipo de plantas, es importante analizar los materiales que se pueden recuperar, para posteriormente poder estudiar cómo se recupera cada uno de ellos. Tal y como se ha podido ver en la figura 3-1, en las plantas de selección, entran dos tipos de residuos, la fracción de envases ligeros y la fracción de resto de RSU. A pesar de ser residuos totalmente diferentes, los materiales que podemos llegar a recuperar son muy parecidos, dado que pasan por una serie de estaciones de trabajo comunes, la principal diferencia es al inicio del proceso, dado que la fracción de resto de RSU ha de pasar por un proceso inicial, en el cual separa la fracción orgánica, para que esta pueda tratarse por separado. En cambio, la fracción de EELL, no contiene nada de residuos orgánicos y no debe de pasar estos procesos, Antón et al. (1997). Por otro lado, como cada día la tecnología va evolucionando, las plantas más modernas pueden llegar a separar cada vez más variedad de materiales, pero hay una serie de materiales que son separados en todas ellas, y que se pueden considerar como los más destacados, o más comunes dentro de las plantas de selección Bovea et al. (2010): 1. PET: “polietileno tereftalato” es un tipo de plástico usado en muchos tipos de envases de bebidas. Un posible ejemplo de este material son las botellas de agua o de bebidas azucaradas. 2. PEAD: “polietileno de alta densidad”, tipo de plástico utilizado en envases desechables, especialmente para detergentes debido a sus propiedades. 3. PEBD: “polietileno de baja densidad”, tipo de plástico del que están compuestos la mayoría de embalajes, desde bolsas de plástico, embalaje de film, etc. 4. Brick: envase de cartón, usado para una gran cantidad de productos entre los que destacan los tetrabriks. 5. Acero: se consideran como acero todas aquellas materias férricas que pueden ser separadas por electroimanes. 12 6. Papel y Cartón: a pesar de haber un contenedor exclusivo para este material, la cantidad que podemos encontrar en otros contenedores es muy elevada. 7. Mix: engloba a todos aquellos plásticos que no están incluidos en las anteriores clasificaciones, pero están formados por plásticos valorables. Estos materiales son los más destacados por las diferentes plantas de selección, dado que son los que mayor cantidad se puede seleccionar. A pesar de ello, también cabe destacar otros materiales como el aluminio, la chatarra (no valorizable como acero), el PP “polipropileno”, entre otros materiales que también pueden llegar a ser recuperados por plantas de selección de residuos, pero para ello tendrán que disponer de tecnología más avanzada y, para nuestro caso de estudio estos valores son ínfimos. 3.1.3 Funcionamiento Plantas de Selección Una vez introducidos los materiales que se recuperan dentro de las plantas de selección, queda por conocer el funcionamiento de estas plantas para la recuperación de dichos materiales. Tal y como se mencionaba al explicar las funciones de las plantas de selección, una de estas es la de la separación de todos aquellos materiales recuperables que puedan ser reciclados, obteniendo nueva materia prima, de aquellos materiales que no pueden ser recicladas (considerados como rechazo), y que serán enviados a depósitos controlados o a tratamientos posteriores para su eliminación. Años atrás y, actualmente en países menos desarrollados, estos procesos se realizaban de forma manual, por tanto, dependía mucho de la formación del personal, de la cantidad de material que entraba (caudal), del estado en que se encontraba este material, entre otros factores. Por tanto, el porcentaje de recuperación era muy inferior al que se puede obtener hoy en día. Actualmente, estos procesos de selección de los materiales constan tanto de procesos manuales, realizados directamente por personal cualificado, como por procesos mecánicos o automatizados, en los que no se requiere de intervención humana. Otro de los puntos que ha cambiado con la vigente legislación, es que en estas plantas, sólo se procesaba la fracción de envases ligeros, pero actualmente también entran por estas mismas instalaciones la fracción de resto de RSU, esto implica un cambio dentro del proceso, cuya evolución está ampliamente estudiada en GBB [7]. A continuación, se realizará una explicación de las nueve fases del proceso que siguen los residuos dentro de las plantas de selección, para ambas fracciones de residuos, tanto la de envases ligeros como la de resto de RSU, según están recogidas en Bovea et al. (2010), Kumar (2016) y Ecoembes [5]. 13 - Fase 1. Recepción de Residuos Esta primera fase, corresponde a la llegada de los camiones de recogida de residuos urbanos a la planta. En esta, cabe destacar que tiene que haber una diferenciación entre el foso de la fracción resto, y el de la fracción de envases ligeros, dado que estos dos residuos no se mezclarán en ningún momento del proceso de selección, entrarán en el proceso siempre por separado, tal y como puede verse recogido en López (2017). Esto es debido a que la fracción de envases ligeros acostumbra a ir mucho más limpia, (ya que no tiene tanto material impropio de envases), por el contrario la fracción resto acostumbra a ser un residuo producido en los municipios de forma muy aleatoria, y por tanto la cantidad de rechazo que contiene es mucho más elevada. - Fase 2. Línea de Residuos Voluminosos Por esta primera línea del proceso, solo pasará la fracción de resto de RSU, como se comentaba en la fase anterior. La fracción de resto de RSU, contiene mucho más rechazo, y se pueden llegar a encontrar residuos de un tamaño muy elevado que puedan llegar a atascar el resto de equipos. En esta línea, se trabaja de forma manual y todo el material que se obtiene de materiales voluminosos, irá directamente al depósito controlado, o será tratado en plantas de residuos voluminosos ajenas a la planta de selección, dependiendo la autorización que tenga cada planta. - Fase 3. Selección Granulométrica Una vez la fracción de resto pasa el primer corte de selección de residuos voluminosos, entrarán en un primer trommel (cilindro de maya con distintas oberturas de varios centímetros, que va girando sobre su eje, y los residuos de menor tamaño van cayendo por las diferentes ranuras). En este primer trommel debe separarse toda aquella materia de menor tamaño, que en su mayor parte corresponde a la fracción orgánica que hay en los residuos urbanos, y el resto de residuos seguirán en el proceso de selección de la planta. Toda esta fracción orgánica que se ha separado en el primer trommel se llevará, a partir de otras cintas hacia la planta de compostaje, o a una planta externa para ser tratada, tal y como se puede apreciar en la figura 3-1, intentando eliminar la mayor cantidad de partículas que no sean orgánicas para que el proceso de compostaje sea lo más efectivo posible. Una vez que la fracción orgánica es separada del proceso, entraríamos en un segundo trommel. Este segundo equipo sería la primera fase para los envases ligeros, es decir, en el momento en que se procesan los envases ligeros, entrarían a través de cintas, iniciando su selección por este segundo trommel, mientras que la fracción de resto de RSU ya habría pasado por las anteriores fases. En algunas plantas con equipos más modernos, estos dos trommel pueden encontrarse en uno solo, haciendo la función de ambos con diferentes aberturas y, además, con una longitud de equipo mucho más elevada. Esto 14 haría que cualquiera de las dos fracciones empezara el recorrido dentro de la planta en este punto, y a medida que los residuos van avanzando en el trommel, las aberturas de caída se irían aumentando y, por tanto, separándose primero la fracción orgánica y posteriormente, el resto de residuos separables. Así, una vez los materiales salen de este equipo, tenemos dos líneas con diferente material según el diámetro de éste. Por un lado se obtiene por la línea con un mayor diámetro de abertura, el papel y cartón, las bolsas de plástico (PEBD) entre otros, y por el de menor diámetro el resto de plásticos reciclables. Figura 3-2. Vista frontal de un trommel en funcionamiento para la separación granulométrica. Fuente: istock [8] - Fase 4. Selección Manual y por Aspiración Por la línea de materiales con mayor diámetro, tenemos una zona de selección manual en la cual, el personal cualificado se encarga de separar tanto el papel y cartón, como el PEBD, (es decir las bolsas de plástico y embalajes), y los va depositando en sus respectivos trojels para su posterior embalado. Además de esta primera línea, que se separa de forma manual, tenemos en diferentes puntos de ambas líneas, zonas de aspiración para poder obtener una mayor separación de PEBD. Eso dependerá de los recursos y la disposición de cada planta. Cabe destacar que, para el caso de la fracción de envases ligeros prácticamente la fracción de papel y cartón que se recupera es nula, al igual que para la fracción de Resto de RSU, el PEBD, dado que se encuentra en un estado de mucha suciedad, y no acostumbra a poder ser aspirado y, en consecuencia, no tiende a poder recuperarse de forma adecuada. 15 - Fase 5. Mecanismo Abrebolsas Este equipo es clave a la hora de la buena recuperación de material. Eso es debido a la necesidad de tener un mecanismo automático que sea capaz de hacer aperturas en las bolsas de residuos, para que todo el material caiga en línea, y que en los equipos automáticos de selección caiga cada material por separado. Dado que una bolsa podría contener material de diferentes clases de plástico, por ejemplo PET y PEAD, y haría que la separación automática no fuera eficaz. - Fase 6. Selección Densimétrica La siguiente selección se realiza con un separador balístico. Básicamente la separación es sencilla, se separan los materiales rodantes (fracción pesada), de los planos (fracción ligera) a partir de un juego de densidad del material, en el que el material o cae por su propio peso a una línea, o se va elevando dentro del equipo hasta la otra línea. Entre los rodantes, encontraríamos todos los plásticos, los materiales férricos y por tanto todos aquellos materiales con interés en recuperar y seleccionar. Por el contrario los planos se dirigirán hacia el depósito controlado, o en caso que hubiera posibilidad a la preparación del CSR. “En el caso de las plantas que trabajaremos en la aplicación, irán directamente al depósito controlado”. Figura 3-3. Estructura de un separador balístico. Fuente: Direct Industry [9]. - Fase 7. Selección del material férrico Una vez el material se encuentra en la salida de los materiales rodantes, estos pasan por una serie de electroimanes que son capaces de seleccionar todo el acero o material férrico que pasa por esa misma línea. 16 En algunas plantas, se pueden encontrar equipos que recuperan también los envases metálicos no férricos, como es el caso del aluminio, pero depende la tecnología y los equipos de que dispongan. Una vez seleccionados, éstos son enviados a prensas específicas para materiales férricos donde se fabrican un tipo de balas de material prensado, distintas a las del resto de materiales debido a su composición, como se verá en la fase 9. - Fase 8. Selección de material por Separación Óptica. Una vez llegados a este punto, disponemos de una línea con una cantidad de material mucho más reducida, debido a todos los procesos por los que ha pasado el material, desde una primera separación de la fracción orgánica, seleccionado gran parte del papel y cartón y, por otro lado del PEBD, y por último, reducido la cantidad de elementos no rodantes y de material férrico. Por tanto, se dispone de una línea en la que es mucho más sencilla la selección de los elementos plásticos según su composición y propiedades. Antiguamente este proceso era realizado de forma manual, desde el proceso de apertura de bolsas hasta esta posterior selección. Gracias a los avances tecnológicos, actualmente se disponen de diferentes formas para poder separarlos, una de ellas es a partir de los separadores ópticos. Estos separadores a partir de la luz que penetra dentro de cada material, y de la configuración establecida en cada equipo, separan cada material y lo depositan en sus respectivos trojels, tal y como se observa en la figura 3-4, para su posterior prensado. Así, se dispone de una separación de las diferentes clases de plástico, PET, PEAD, Brick, y el plástico Mixto para el resto de plásticos. Este último material no acostumbra a encontrarse en la fracción de resto de residuos urbanos. El resto de materiales que no sean seleccionados en ninguna de estas categorías, se enviarían directamente a los depósitos controlados. Figura 3-4. Funcionamiento de un separador óptico. Fuente: Residuos Profesional [10] 17 - Fase 9. Prensado de balas Esta última fase, consiste básicamente en la preparación de todo el material recuperado para su salida a plantas de reciclaje para poder reciclarlo, y obtener nueva materia prima. Este proceso, al igual que pasaba con el material férrico, tiene que ser prensado en balas. Para ello, todos los materiales depositados en los trojel se van enviando paulatinamente a la prensa de envases. Aquí, se procesan con una densidad de bala siempre similar entre ellas determinada por Ecoembes [5], para que puedan ser cargadas y enviadas. Figura 3-5. Ejemplo de diferentes balas de plástico listas para su envío. Fuente: Mancomunidad de Pamplona. Este proceso de nueve fases, variará según cada planta de selección, dado que puede haber equipos que no estén situados igual, o que podamos encontrar equipos más novedosos para poder recuperar una mayor cantidad de material, o incluso material que anteriormente no podía llegar a ser recuperado. Al igual que en todos los procesos manuales que se han ido presentando, dependiendo de la cantidad de personal que haya, la formación que tengan y la situación para poder seleccionar en que se encuentren, el proceso podrá ser más eficiente o menos. A pesar de ello, el proceso general es prácticamente el mismo en todas ellas, y por ese motivo es interesante poder realizar una comparativa exhaustiva entre diferentes plantas de selección. Como última reflexión dentro de este apartado, cabe destacar que todo el material impropio para cualquiera de los dos modos de funcionamiento que el propio sistema no ha sido capaz de seleccionar, será directamente enviado a depósitos controlados. Por este motivo es muy importante conseguir una eficiencia máxima dentro de estas plantas de selección, para que el porcentaje de material valorizable que vaya a los vertederos sea el mínimo posible. 18 3.2 Estudios de Eficiencia en Plantas de Selección de Residuos En la actualidad, los datos bibliográficos que podemos encontrar para plantas de selección de residuos centran su foco de investigación en tres vertientes.  Estudios relacionados con mejoras en áreas de compostaje. Colón et al. (2017), Castrillon et al. (2010) y Wei et al. (2017), entre otros, analizan diferentes plantas de compostaje, incluidas dentro de plantas de selección de residuos, centrándose en las diferentes maneras de tratar este compostaje, basados en los tratamientos biológicos aerobios de este tipo de residuos, y como controlar los efectos que provocan a nivel ambiental, desde la contaminación odorífera que estos provocan, la producción de lixiviados que deben de ser tratados, entre otros factores. En estos estudios, también se analizan cuáles son las salidas que puede tener el compost, un material que hasta la fecha ha tenido una salida al mercado no muy sencilla debido a su procedencia.  Estudios asociados a las diferentes opciones que hay a la hora de la eliminación del rechazo que se envía en grandes cantidades a los depósitos controlados. Una de estas opciones es la incineración de estos residuos, que podemos ver en Chen et al. (2012) donde hace una comparativa entre la incineración en empresa pública y privada.  Estudios de la eficiencia de las plantas, relacionada con los equipos de selección que se utilizan. Tal y como se ha comentado en el apartado anterior, el hecho de tener personal cualificado y una tecnología más actual puede influir en la eficiencia. Gundupalli et al. (2017) analiza esta cuestión teniendo en cuenta los automatismos para mejorar los rendimientos de las plantas. En Robert et al. (2017) por su parte, evalúan la selección manual de estos residuos, y el impacto que pueden tener los cambios en cada estación de selección, en este caso a partir de datos de plantas de Polonia. Cabe destacar el número de investigaciones en las que la medición de la eficiencia se realiza mediante modelos DEA. Ejemplos como el de Albores et al (2016), aunque en este caso relacionado con las emisiones que estas plantas envían a la atmosfera. Por otro lado, también relacionados con emisiones entre diferentes regiones de diferentes países, se pueden encontrar para Italia en Sarra et al. (2017) o China en Fan et al. (2017). Una vez realizado un primer acercamiento al problema del análisis del buen funcionamiento de plantas de selección de residuos, se puede apreciar que los estudios actuales centran sus investigaciones en temas relacionados con las emisiones, con el de abordar todos los rechazos tanto por valorización energética en la incineración, como con depósitos controlados, o con el compostaje para poder obtener un mayor rendimiento 19 de este. Por tanto, podemos afirmar que hasta ahora no se ha abordado de forma adecuada el paso inicial por donde todos estos residuos tienen la obligación de ser procesados y clasificados, sino que se están tratando temas de un nivel posterior, una vez ya estos residuos se encuentran ya seleccionados. Sin embargo, se aprecia que es de vital importancia el hecho de obtener la mayor eficiencia en este tipo de plantas para la clasificación de los materiales, y además, el hecho de poder mejorar su eficiencia, podría ayudar en la mejora del resto de investigaciones, dado que reduciría por un lado la cantidad de rechazos, obtendríamos una mejor separación de la fracción orgánica, incluso para las emisiones al medio sería beneficioso. Tal y como se ha ido comentando, cada planta es diferente debido a la tecnología de que disponga, a la cantidad de personal formado que tenga a su disposición, a la antigüedad de los equipos, a la cantidad de toneladas que tenga que procesar, entre otros muchos factores que hacen que los porcentajes de recuperación varíen entre ellos. Por ese motivo creemos que sería de gran interés conseguir que las plantas puedan compararse entre ellas, analizando sus puntos fuertes y débiles y, con ello, poder obtener una eficiencia lo más alta posible con los recursos que disponen. Debido a la dificultad de realizar comparativas entre plantas para obtener resultados de eficiencia, creemos que un análisis DEA puede darnos unos datos muy relevantes para intentar ver realmente si una planta está trabajando de forma adecuada, o si debería enfocar sus recursos para la obtención de una mayor recuperación. ¿Qué conseguimos con ello? El mero hecho de poder recuperar la mayor cantidad de material dentro de una planta de selección, conseguiría que la cantidad de toneladas que se tuvieran que incinerar o llevar a depósitos controlados sea inferior, reduciendo en parte todos los aspectos negativos que se generan, desde emisiones a la atmósfera, como impacto ambiental, ... Supondría elevar la cantidad de material que se llevaría a las plantas de reciclaje, y por tanto reduciría el uso de materia prima con sus respectivas consecuencias a nivel medioambiental y económico. Incluso a nivel social, el hecho que se aprecie una buena selección de material recuperado, puede concienciar a la gente a separar mejor todo residuo urbano. Por todos esto motivos, se puede considerar que, a pesar que actualmente los esfuerzos sean en el último escalón de la cadena, una vez todos estos materiales ya han sido clasificados, poder realizar una mejora dentro del sistema a nivel intermedio, podría ayudar de tal forma que podamos conseguir unos resultados más eficientes, tanto para que el proceso de las plantas de selección sea mejor, como para reducir cantidades finales de rechazo que tanto preocupan en la actualidad. Por último, cómo se ha visto durante este apartado, al no haber ningún estudio en concreto para medir eficiencias de plantas de selección, y conociendo el funcionamiento de las plantas de selección que trabaja con dos modos de funcionamiento, uno para procesar el RSU y otro para el de la línea de Envases Ligeros, el modelo de estudio que se utilizará será un DEA con múltiples modos de funcionamiento, que además utilice el tiempo empleado en cada uno de estos modos. 20 3.3 Modelos DEA con varios Modos de Funcionamiento DEA (Data Envelopment Analysis) es una técnica no paramétrica que evalúa la eficiencia relativa de unidades homogéneas conocidas como DMUs (Decision Making Units) Cooper et al. (2006). Los modelos convencionales estudian la eficiencia de estas DMUs como unas cajas negras, en las que se produce la transformación de recursos o inputs en productos o outputs, tal y como se aprecia en la figura 3-6. Para ello, es necesario que para cada unidad productiva que entre en la comparativa tengan los mismos recursos y productos. Figura 3-6. DMU con entradas y salidas. Fuente: Elaboración propia. A partir de estos modelos, se han desarrollado un gran número de investigaciones en los que abren la caja negra, y las dividen en subunidades, usualmente conocidas como sub-DMUs. Estos modelos, son usualmente conocidos como Network DEA. Algunas referencias importantes sobre este tema son: Färe et al. (2007), Kao et al. (2008), Chen et al. (2009), Tone et al. (2009), Fukuyama et al. (2010), Lozano (2011)-(2015)-(2016), Mirdehghan et al. (2016), etc. Figura 3-7. Ejemplo de Network DEA. Fuente: Kao et al. (2008). Para nuestro caso de estudio, un Network DEA convencional no sería adecuado, ya que en los modelos clásicos, los procesos o subDMUs que componen la unidad productiva, pueden ser activados simultáneamente. En el anterior apartado, sin embargo, al analizar el funcionamiento de las plantas de selección, comprobábamos que las sub-unidades de las que estaban compuestos funcionan de forma alterna, y nunca 27 El primer paso para analizar la eficiencia de cualquier proceso, es definir las variables de entrada y de salida que afectarán en el análisis de la eficiencia. Por un lado, las variables de salida, tal y como se ha visto en el punto 3.1.2. Materiales Valorizables, se identifican con los materiales que se recuperan en ambos modos de funcionamiento: Tabla 4-1. Variables de Salida para el modelo DEA en plantas de selección de residuos. Variables de Salida Variables Unidades S1 PET Tn. S2 PEAD Tn. S3 BRICK Tn. S4 Acero Tn. S5 P/C - Papel y Cartón Tn. S6 PEBD Tn. S7 MIX Tn. Estos materiales son los que representan un mayor porcentaje del producto total dentro de las plantas de selección, en la mayoría de los casos. A su vez, algunas de estas variables pueden ser nulas para alguno de los modos de funcionamiento, dado que la cantidad que se recupera de ese material es despreciable. Éste es el caso del papel y cartón en el MF2 o el de mix de plásticos y PEBD para el MF1 (ya que son productos que no acostumbran a tener presencia en dicho tipo de contenedores). Cabe destacar que en este trabajo, consideraremos iguales los materiales obtenidos independientemente del modo de funcionamiento en el que hayan sido generados. Por lo tanto, no se tendrá en cuenta que los materiales que se obtienen en el modo de EELL acostumbran a ser de mayor calidad, debido a que este material llega a las plantas en un estado mucho mejor que el que se recupera en la fracción de RSU (ya que el contenedor de RSU acostumbra a tener más variedad de productos, incluido material orgánico que ensucia al resto y por tanto, le hace perder valor). Respecto a las variables de entrada, se considerarán las cantidades en peso de residuos que llegan mensualmente a la planta de cada tipo de residuo (EELL y RSU), dado que esta variable es diferente según el mes, y de su valor dependerá directamente el valor de los productos recuperados. 28 Además, se podrían considerar otras variables de entrada que fuesen recursos del proceso como la energía consumida, la superficie de la planta, el número de años que llevan las instalaciones en el mismo estado, etc. Sin embargo, estas variables realmente no afectan al rendimiento de las plantas ya que no proporcionan unos valores significativos de comparación entre ellas: piénsese el caso en el que una planta más antigua en años y con una superficie muy inferior en m2, procese menos cantidad de residuos, es decir, su caudal sea muy inferior al resto, y por tanto, el material entre en la planta más limpio (debido a que entrará más espaciado en tiempo), y en porcentaje recupere más cantidad de residuos. Estos parámetros, no determinarían unos resultados fiables. Para el caso de la energía, puede llegar a ser muy difícil determinar en qué casos afecta, dado que plantas más modernas que disponen de más equipos de tratamiento de residuos gastarán mucha más energía, y por tanto deberían de recuperar más cantidad de material, pero por otro lado, si tal y como sucedía en el ejemplo anterior, una planta procesa con menos equipos y más personal cualificado, con unos intervalos de tiempos más espaciados, podría llegar a tener mayor eficiencia. Por estos motivos, no vamos a tener en cuenta estas variables como posibles entradas de nuestro caso de estudio. Existe, sin embargo, una variable de entrada determinante que aún no ha sido contemplada: el personal. El número de trabajadores de la planta, sí que puede afectar en la necesidad de poder obtener mayor eficiencia, dado que por ejemplo, no sería lo mismo tener tres personas dedicadas exclusivamente a recoger papel y cartón que una sola, y por tanto es un factor que puede determinar la eficiencia de la planta. Cabe destacar que la variable de personal será igual para ambos modos de funcionamiento, ya que no se puede distinguir en qué momento trabajan en un modo determinado. Por tanto, las variables de entrada escogidas para las plantas de selección serían las siguientes: Tabla 4-2. Variables de Entrada para el modelo DEA en plantas de selección de residuos. Variables de Entrada Variables Unidades E1 Material Tratado Tn. E2 Número de empleados Un. El material tratado en ambos casos, es una variable medida en Toneladas de material, y debe considerarse diferente entre el tratado en EELL al del RSU. La segunda variable de entrada, corresponde a la cantidad de trabajadores estipulados para cada una de las plantas. De esta forma, nos quedaría un modelo DEA como el que podemos observar en la siguiente figura, con dos variables de entrada y siete de salida para dos modos de funcionamiento. 29 Figura 4-1. Esquema del modelo DEA para plantas de selección de residuos. Fuente: Elaboración propia Tal y como se observa, tenemos dos modos de funcionamiento con un “interruptor”, que posibilita la selección de un MF en cualquier momento. Este botón, nos dará unos tiempos estipulados para cada uno de los modos de funcionamiento, teniendo en cuenta que tiene que ser capaz de pasar por planta todo el material de entrada de ambos tipos de residuos, y obtener el mayor rendimiento entradas/salidas. 4.1 Modelo Matemático Para la realización de este estudio, se considerarán cinco plantas Españolas MRFj que pertenecen a una gran compañía de Servicios que dispone de plantas alrededor del estado. Por un lado, las variables de entrada E1 se separarán entre las del material tratado en el MF1 y las del MF2. RWj Residuos de RSU procesados mensualmente cuando MRFj funciona en MF1 (medido en toneladas). PWj Residuos de EELL procesados mensualmente cuando MRFj funciona en MF2 (medido en toneladas). Por otro lado tendremos una variable de entrada compartida E2: LABjm Personal empleado en MRFj cuando funciona en m=MF1, MF2 (medido en equivalente a tiempo 30 trabajado, FTE). Y por último tendremos las variables de salida: Ykjm Cantidad de producto k=PET, PEAD, BRICK, PEBD, P/C, Acero y MIX, que se obtiene mensualmente por MRFj en el modo m=MF1, MF2 (medido en toneladas). A partir de estas variables, primero se establecerá tal y como se realiza en Lozano y Villa (2016) el Modelo Elemental, para posteriormente, realizar los modelos MMF1 y MMF2. 4.1.1 Modelo Elemental En este primer modelo no hay diferencias entre si el MRF se emplea en MF1 o MF2. Además, se realizará de tal forma, que las variables de entrada y de salida serán la suma de los dos MF. Esto no se hará para las variables de personal, en el que se ha empleado un promedio ponderado de variables LAB para MF1 y para MF2, usando como ponderación el tiempo empleado en cada modo de funcionamiento. Así quedarían las siguientes ecuaciones: l1,l2,...,ln ( ) Variables de intensidad k s Holguras de los output k producidos por la DMU 0 Función Objetivo k k k s Max AVG  (4-1a) s.a. MF1 MF1 j j 0 j RW RW  (4-1b) MF2 MF2 j j 0 j PW PW  (4-1c) j j 0 j LAB LAB  (4-1d) 31 j kj k0 k j y y s k     (4-1e) j j 1  (4-1f) j0j   (4-1g) n n n MF1 MF2 k kj kj kj j 1 j 1 j 1 11 AVG y y y nn              (4-1h) Así la FO para el modelo Elemental recaerá en la maximización de las holguras de los outputs, que tal y como se comentaba en el estado del arte, reflejan la existencia de ineficiencias con los datos actuales, en función de las cantidades de producto que produce cada planta, teniendo en cuenta ese mismo producto para todas las plantas, y por cada uno de los outputs (4-1h). 4.1.2 Modelo MMF1 Para la realización del modelo DEA MMF1, cabe destacar tal y como hemos visto en el estado del arte, que el factor diferencial es la asignación del tiempo m j t en que está operando cada uno de los MF. Para este modo este valor estará fijado.   MF1 MF1 MF1 1 2 n , ,...,   variables de intensidad para el modo MF1   MF2 MF2 MF2 1 2 n , ,...,   variables de intensidad para el modo MF2 Así: Función Objetivo k k k s Max AVG  (4-2a) 32 s.a. j MF1 j0 MF1 jj RW RW t   (4-2b) j MF2 j0 MF2 jj PW PW t   (4-2c) MF1 j MF1 MF1 j0 MF1 jj LAB LAB t   (4-2d) MF2 j MF2 MF2 j0 MF2 jj LAB LAB t   (4-2e) MF1 ykj MF1 MF1 jk MF1 jj ˆ yk t     (4-2f) MF2 ykj MF2 MF2 jk MF2 jj ˆ yk t     (4-2g) MF1 MF2 MF1 MF2 k k k0 k0 k ˆˆ y y y y s k     (4-2h) MF1 MF1 j0 j t  (4-2i) MF2 MF2 j0 j t  (4-2j) MF1 MF2 jj , 0 j    (4-2k) 33 Para este modelo, se puede apreciar que todas las ecuaciones van determinadas según el valor de tiempo establecido para cada uno de los MF. En este caso, las variables de intensidad 𝜆𝑗 𝑀𝐹𝑚 representan el tiempo que el sistema debería operar como DMU para ese MF. Por tanto, el resultado resulta de ir aplicando los puntos de operación de cada DMU, para ese MF asignando el tiempo de la variable de intensidad. A partir de este modelo, obtendremos unos resultados en los que veremos eliminadas las ineficiencias temporales pero, aún podemos encontrar casos en que el tiempo estimado no sea el óptimo, para que la propia DMU sea eficiente, por ello realizaremos también el modelo MMF2. 4.1.3 Modelo MMF2 El modelo DEA MMF2 coincide con el modelo MMF1 solo reemplazando las ecuaciones 4-2i y 4-2j por las siguientes: MF1  fracción de tiempo que DMU 0 tiene que estar en el modo MF1 MF2  fracción de tiempo que DMU 0 tiene que estar en el modo MF2 MF1 MF1 j j     (4-3a) MF2 MF2 j j     (4-3b) MF1 MF2 MF1 MF2 00 tt    (4-3c) MF1 MF2 ,0   (4-3d) Este modelo determina los tiempos óptimos de cada modo de funcionamiento, teniendo en cuenta que la suma podría incluso ser más pequeña que la usada en los datos. Una vez realizado el estudio del modelo elegido, se realizará el modelaje y se analizarán los resultados obtenidos. 34 35 5 ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS n este apartado aplicaremos la metodología propuesta, para un total de 5 plantas de selección de residuos del territorio español. Los datos que se utilizarán serán mensuales, entre los meses de Enero y Agosto de 2016. En total se dispondrá de 36 DMUs para su estudio. Los datos de este estudio se establecen en la tabla 5-1. Estos datos no se podrán mostrar debido a la Ley de Privacidad de Datos que tiene establecida la empresa. Por ello, se darán valores de la media, desviación estándar y valores mínimos y máximos, para cada una de las variables empleadas en el caso de estudio. Tabla 5-1. Valores estadísticos mensuales de las 5 plantas de selección de residuos para los dos MF. E1-RW (tn.) E1-PW (tn.) E2-LAB (FTE) S1-PET (tn.) S2-PEAD (tn.) S3-BRICK (tn.) S4-ACERO (tn.) S5-P/C (tn.) S6-PEBD (tn.) S7-MIX (tn.) t1 (h) MF1 V. Mínimo 3.190 - 32 26 6 0 17 27 - - 121 V. Máximo 14.650 - 215 138 48 55 248 273 - - 327 Media 8.100 - 75 72 25 23 98 116 - - 237 Desv. Estándar 3375,21 - 63,96 36,66 13,08 16,77 69,52 80,63 - - 64,89 E 36 E1-RW (tn.) E1-PW (tn.) E2-LAB (FTE) S1-PET (tn.) S2-PEAD (tn.) S3-BRICK (tn.) S4-ACERO (tn.) S5-P/C (tn.) S6-PEBD (tn.) S7-MIX (tn.) t1 (h) MF2 V. Mínimo - 67 32 12 4 2 5 - 6 0 40 V. Máximo - 559,53 215 135 52 65 73 - 82 36 271 Media - 245,66 75 49 20 20 28 - 31 15 118 Desv. Estándar - 164,51 63,96 35,26 16,26 16,45 20,66 - 22,86 10,49 79,61 43 0,00 1,00 2,00 3,00 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 SBI Planta y mes Planta A EM MMF1 MMF2 0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 SBI Planta y mes Planta B EM MMF1 MMF2 0,00 1,00 2,00 3,00 C1 C2 C3 C4 C5 C6 SBI Planta y mes Planta C EM MMF1 MMF2 44 Figura 5-2. Gráficas de los resultados SBI para los modelos EM y MMF. A simple vista, observando las gráficas, se aprecia que la planta E es la más eficiente de todas, al igual que se analizaba en la figura 5-1, ya que para todos los modelos hay al menos seis mensualidades que son eficientes. Resultados totalmente opuestos para la planta A, dado que siempre que se tiene en cuenta la variante temporal no tiene ningún punto eficiente, y la planta D, que le sucede algo bastante similar e incluso para el modelo elemental da resultados no eficientes. A continuación, se analizará planta por planta sus resultados, comparando sus mensualidades, para posteriormente poder analizar los resultados entre ellas. Para la planta A cabe destacar que es una de las plantas con menor capacidad, dado que la cantidad de toneladas de entrada es de las más bajas para cualquiera de los dos MF y, además, dispone de una cantidad de personal de los más reducidos. A su vez, tanto para el modelo MMF1 como MMF2, tiende a recuperar una cantidad de residuos muy por debajo de su eficiencia, pero por otro lado, los 0,00 1,00 2,00 3,00 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 SBI Planta y mes Planta D EM MMF1 MMF2 0,00 1,00 2,00 3,00 E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 SBI Planta y mes Planta E EM MMF1 MMF2 45 tiempos estimados de operación que se observan en MMF2 no son tan desviados como para otras plantas ineficientes. Esta planta, realizó una modernización durante el año 2012 en la cual, el área de tratamiento de residuos se automatizó, hecho que verifica que el personal sea menor que en otras plantas y que los tiempos se acerquen a la eficiencia, conllevando a una recuperación de PEBD, PEAD, MIX y BRICK bastante equilibrada, dado que son recuperaciones automáticas, pero por el contrario destaca la gran ineficiencia en P/C, un proceso que se recupera de forma manual. La planta B es un caso muy diferente al anterior. Esta planta de selección lleva desde principios de los años 2000 sin ninguna remodelación que pueda haber mejorado el rendimiento de la planta. Además, dispone de la menor cantidad de personal en comparación con el resto de plantas del estudio, y por el contrario, es la segunda que mayor cantidad de toneladas tiene que procesar. Si se analizan los datos, se aprecia una tendencia a la mejora en eficiencia de la planta, se han realizado varios cambios para focalizarse en recuperar mayores cantidades de PET y PEAD, poniendo más personal en estas áreas de recuperación, además de realizar mejoras para la recuperación automática de PEBD. Esto ha provocado que los tiempos estimados que se observan en la tabla 5-4 para esta planta, se hayan ido estabilizando, y reduciendo con el tiempo de operación a medida que pasaban los meses. Se ha notado una notable mejora en la recuperación desde el mes 4 hasta el 8, a excepción del mes 7. La planta C obtiene valores de eficiencia muy altos durante todas las mensualidades, y para todos los modelos de estudio. Por tanto, a primera vista se puede considerar que es una planta que está trabajando correctamente pero le falta pulir algunos detalles para mantener esta eficiencia. Durante el año 2010 se realizó una modernización de los equipos de triaje, con la intención de mejorar el rendimiento en la selección de materiales y, a su vez, se creó una nueva planta de subproductos plásticos para cualquiera de los dos MF, creando además nuevos puestos de trabajo. Por ello, actualmente dispone de una cantidad de personal más elevada que las plantas anteriores, y a su vez, recupera una mayor cantidad de material. Por otro lado, debido a las grandes diferencias entre las toneladas de entrada para cada MF, los tiempos que procesa cada uno de ellos son bastante ineficientes para algunas mensualidades, por ello, habría que ajustarlos. Para poder mantener esta eficiencia, los parámetros a mejorar serían la recogida por un lado de PEBD y de P/C, procesos que para la cantidad de personal que tienen deberían de focalizarse en mejorarlos. La planta D es una planta en la que sus recursos son bastante descompensados. Por un lado, es la planta que menos material tiene que procesar, pero a su vez, es la que mayor cantidad de personal tiene trabajando en ella. Esto es debido a que esta planta no está tan automatizada como el resto, y necesita una gran cantidad de personal para poder recuperar cada uno de los componentes. Analizando los resultados, se observa que ninguna mensualidad es eficiente, siempre y cuando se tenga en cuenta el tiempo de procesamiento. Destaca para el modelo MMF2, los tiempos para su eficiencia tendrían que ser menores a los que se están realizando, acentuado para el modo de envases 46 ligeros. A su vez, los resultados de recuperación vemos que están muy alejados a la eficiencia, sobre todo en componentes como Brick, que para el modo de funcionamiento de RSU no recuperan prácticamente nada y P/C, que se recupera de forma manual, y teniendo en cuenta la cantidad de personal que trabaja en la planta, es muy inferior a lo esperado. Cabe destacar, que al ser una planta que trata una cantidad muy inferior al resto, es más difícil poder recuperar más material dado que dependes de cómo se recicle en esa zona. Por último, la planta E destaca por encima del resto. Esta planta sobresale debido a que es la que más cantidad de RSU procesa con diferencia, pero además para Envases Ligeros procesa prácticamente el doble que las demás, hecho que es muy relevante dado que en este modo de funcionamiento se acostumbra a recuperar un porcentaje mucho más elevado de material que en RSU, hecho que conlleva a que recupere una cantidad mayor que el resto. Los resultados para cada modelo hablan por sí solos, las primeras mensualidades son un poco peores, con indiferencias de tiempo en el modo de envases ligeros y recuperando cantidades inferiores de P/C y PEBD, pero a partir de ellas, se puede observar que la planta es la que mayor eficiencia tiene, y ha de continuar con el mismo modus operandi para mantenerse siempre en esta situación. Estos datos se reafirman con las siguientes figuras para cada planta, en las cuáles se verán de forma más detallada las diferencias entre los tiempos reales del proceso tjm y los tiempos estimados αjm para conseguir la eficiencia, extraídos en el modelo MMF2 para cada MF. 60,00 80,00 100,00 120,00 140,00 160,00 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 tiempo (h. mensuales) Planta y mes Planta A MF1 tjm MF1 αjm MF2 tjm MF2 αjm 47 60,00 100,00 140,00 180,00 220,00 260,00 300,00 340,00 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 tiempo (h. mensuales) Planta y mes Planta B MF1 tjm MF1 αjm MF2 tjm MF2 αjm 0,00 40,00 80,00 120,00 160,00 200,00 240,00 280,00 320,00 C1 C2 C3 C4 C5 C6 tiempo (h. mensuales) Planta y mes Planta C MF1 tjm MF1 αjm MF2 tjm MF2 αjm 0,00 40,00 80,00 120,00 160,00 200,00 240,00 280,00 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 tiempo (h. mensuales) Planta y mes Planta D MF1 tjm MF1 αjm MF2 tjm MF2 αjm 48 Figura 5-3. Gráficas de los resultados tjm frente αjm para los MF1 y MF2. Estas gráficas, demuestran que las mayores diferencias se encuentran para las planta D en MF1 y para la planta B para MF2. Se puede considerar a nivel general, que la tendencia de todas las plantas es bastante positiva a nivel de tiempos, dado que a excepción de algún caso concreto, todas ellas se encuentran cada vez más cerca de los tiempos estimados a medida que transcurren las mensualidades, en la que la planta E es la que mejor trabaja. Esto nos lleva a una primera conclusión: las grandes ineficiencias pueden ser debidas más a la cantidad de material recuperado, que al tiempo en que se esté realizando este proceso. Una vez analizadas cada planta por separado, es interesante poder observar las diferencias entre ellas, y realizar una comparación dentro de sus respectivas variables. Para ello, utilizaremos en exclusiva los modelos MMF1 y MMF2, ya que nos darán mejores resultados, más ajustados al sistema. En la figura 13, se podrá observar la tendencia de la eficiencia de cada planta, en las diferentes mensualidades. Cuanto más alejado a la unidad, más ineficiente será esa mensualidad. Con ello, se ratifica la planta E como la más eficiente. La planta C, va teniendo mensualidades eficientes, y en comparación con el resto de plantas, sus valores ineficientes están más cercanos a la unidad, por ello es una planta que está trabajando de forma adecuada, pero necesita acabar de mantenerse. Por otro lado, las plantas A, B y D sus valores acostumbran a ser mucho más ineficientes que los del resto. Hay meses que sirven como excepción, por ejemplo B8 o D4 que se acercan a la eficiencia, o incluso llegan a ser eficientes, pero habría que seguir viendo la evolución para saber si esta tendencia se mantiene. 200,00 220,00 240,00 260,00 280,00 300,00 320,00 340,00 E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 tiempo (h. mensuales) Planta y mes Planta E MF1 tjm MF1 αjm MF2 tjm MF2 αjm 49 Figura 5-4. Gráficas de la tendencia de la eficiencia por planta. Esta comparativa, nos demuestra lo comentado anteriormente, todas las plantas deben tomar espejo en la planta E dado que tiene eficiencia prácticamente en todas las mensualidades, y donde realmente se ve la diferencia es teniendo en cuenta los tiempos de procesamiento para MMF1 y MMF2, dado que el resto de plantas necesitan acabar de ajustar estos tiempos y, a partir de ese punto, trabajar con la mayor recuperación de material. 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 12345678 1/(1+SBI) Mensualidades Tendencia Eficiencia MF1 Planta A Planta B Planta C Planta D Planta E 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 12345678 1/(1+SBI) Mensualidades Tendencia Eficiencia MF2 Planta A Planta B Planta C Planta D Planta E 50 Uno de los mayores problemas es la cantidad de material de entrada, dado que las plantas que menos material reciben A y D, son las que mayores ineficiencias obtienen junto a B. Esto puede ser debido, a que cuanto menor es la cantidad de material, es más difícil recuperar un porcentaje mayor de los diferentes componentes, ya que depende de cómo se haya realizado la separación de residuos a nivel municipal. A pesar de ello, la planta C también recibe una cantidad bastante inferior a las otras dos plantas, y sí que obtiene resultados bastante aceptables. Esto puede ser debido a las infraestructuras a nivel de recuperación de plásticos, PET, PEAD,… de las que disponen, qué les hace recuperar una gran cantidad de material. La planta C sería una buena manera de reflejarse para A y D siempre y cuando tengan en cuenta una mejora de la recuperación de residuos manual, como es el P/C que la planta C no tiene bien desarrollada. La planta B por su lado, tiene una base bastante aceptable para la situación en que se encuentra actualmente. Tiene ineficiencias en base a los tiempos de procesamiento, que poco a poco parece que van resolviendo, pero se tendrían que comparar con la planta E, dado que las variables de entrada son bastante parecidas, tanto para material tratado como personal. Centrándose en una pequeña mejora de la recuperación de PET, Brick y Acero, y por otro lado en la recuperación manual de P/C. Habría que realizar un breve estudio sobre cómo se está realizando la recuperación de este material en la planta E porque es la única que tiene unos resultados aceptables para este componente. También cabe destacar, que la planta C tiene unas recuperaciones muy correctas, con pequeñas diferencias para poder llegar a su eficiencia, donde no se acaba de ajustar es en el tiempo de proceso para el MF1, dado que debería de conseguir los mismos resultados con un menor tiempo. Una reducción de este tiempo, podría conllevar a una menor recuperación, por tanto interesaría dar su foco de atención en el caudal de residuos que entra para RSU y trabajar con ello, para que no llegue a afectar a su recuperación. La planta A podría ser el espejo donde reflejarse para este caso. Todas estas medidas, son opciones que las plantas deberían de tomar para poder conseguir la eficiencia y a partir de ella, seguir trabajando para mantenerla. Para cerrar este apartado, se puede destacar que este análisis ha ayudado a establecer la importancia de los tiempos dentro de este proceso. Observando los resultados obtenidos con el modelo elemental, está claro que no se adecúa a nuestro proceso, por tanto es clave destacar que el tiempo de uso de cada MF es el primer enfoque en el que tienen que trabajar las plantas, y tal y como se ha observado en la figura 5-3, la tendencia es muy positiva. Por otro lado, los materiales recuperados son los que mayores ineficiencias crean en las plantas. Se observan ciertos materiales que tienen tendencia a ser ineficientes, como el P/C o el acero, por ello hay que crear acciones específicas para cada planta con la intención de ir mejorando y llegar a esa eficiencia deseada. 51 52 6 RESUMEN Y CONCLUSIONES n este TFM se ha medido la eficiencia de diferentes plantas de selección de residuos que tienen dos modos de funcionamiento, uno para RSU y otro para EELL, con la intención de garantizar un modelo de estudio que se adecúe correctamente con el proceso que se realiza en este tipo de plantas. Se realizó un estudio para elegir el tipo de modelo a realizar, el cuál finalmente fue un modelo DEA de múltiples modos de funcionamiento. Este modelo elegido nos permitió realizar una comparativa entre el EM, un modelo que no tiene en cuenta la estructura interna de este tipo de plantas, y los modelos MMF1 y MMF2 que tienen en cuenta una asignación de tiempos para cada MF fija, o calculada respectivamente. Una de las primeras conclusiones que se pueden extraer con los resultados es que este modelo crea unos resultados más discriminantes, y a su vez, nos da una perspectiva mucho más real del funcionamiento de la planta. Una vez analizado el estudio para las 5 plantas con sus diferentes mensualidades como DMU, se pueden extraer grandes conclusiones por el funcionamiento de ellas: - La planta E tendría que ser la planta de referencia para el resto. Obteniendo prácticamente todas sus mensualidades eficientes, es la mejor planta del estudio. - Con el MMF2 se aprecian los tiempos estimados para la eficiencia y se observa, que todas las plantas tienen una tendencia positiva, dado que a medida que pasan las mensualidades se acercan a estos tiempos estimados. A pesar de ello, plantas como la D para el MF2 o las plantas B y C para el MF1 tienen que seguir trabajando para intentar mantener estos tiempos más acorde a la necesidad. Esto se podría realizar haciendo estudios de los caudales de entrada del material para cada modo de funcionamiento, controlar las paradas de línea, estudiando la gestión del personal para poder tratar ese material durante el tiempo estipulado. E 59 [4] Cicla Consulting Services, Diseño de Instalaciones de Tratamientos de Residuos [03/2018]. http://www.ciclaconsulting.com/servicios/diseno-de-instalaciones/ [5] Ecoembes, [03/2018]. https://www.ecoembes.com/es/ciudadanos/sobre-nosotros/sobre-ecoembes/quienes-somos [6] Ecovidrio, [03/2018]. https://www.ecovidrio.es/conocenos/nosotros/nosotros [7] GBB. The evolution of mixed waste processing facilities (1970-Today), [03/2018]. http://gbbinc.com/ [8] istockphoto, vídeos de reciclaje, [08/2018]. https://www.istockphoto.com/es/v%C3%ADdeos/reciclaje?offlinecontent=include&phrase=reciclaj e [9] Direct Industry. Clasificador Rotativo / Automático / De desechos, [08/2018]. http://www.directindustry.es/prod/brt-recycling-technologie-gmbh/product-89853-942173.html [10] Residuos Profesional. Separador Óptico, [08/2018]. https://www.residuosprofesional.com/tag/separador-optico 60 ANEXOS El modelo se ha realizado a partir del programa Lingo V14 con el siguiente código: SETS: !conjuntos primitivos; ENTRADA/1..2/:XCR1,XCR2; SALIDA/1..7/:YCR1,YCR2,SRY; DMU/1..69/:FO,ALPHAC1,ALPHAC2,VSOLC1,VSOLC2,SV,T1,T2,VC1,VC2; !conjuntos derivados; SALIDA_DMU(SALIDA,DMU):YSOLC1,YSOLC2,SY; ITERACION(DMU):LANDAC1,LANDAC2; DMU_ENTRADA_DMU(DMU,ENTRADA):XC1,XC2; DMU_SALIDA(DMU,SALIDA):YC1,YC2; ENDSETS DATA: !Importamos los datos desde una hoja excel; XC1,XC2,YC1,YC2,VC1,VC2,T1,T2=@OLE ('C:\PROYECTO\DATOS_RSU.xlsx','XC_1','XC_2','YC_ 1','YC_2','VC_1','VC_2','TIME1','TIME2'); ENDDATA SUBMODEL RSU: !Funcion objetivo sin ventas; MAX= @SUM(SALIDA(K):(SRY(K)/PT)); !Restricciones; FOBJ= @SUM(SALIDA(K):(SRY(K)/PT)); 61 PT=@SUM(SALIDA(K):(YC1(R,K)+YC2(R,K))); VT=VC1(R)+VC2(R); @FOR (ENTRADA(I): @SUM(DMU(J): LANDAC1(J)*(XC1(J,I)/T1(J))) <= XC1(R,I)); @FOR (ENTRADA(I): @SUM(DMU(J): LANDAC2(J)*(XC2(J,I)/T2(J))) <= XC2(R,I)); @FOR (SALIDA(K): @SUM(DMU(J): LANDAC1(J)*(YC1(J,K)/T1(J))) = YCR1(K)); @FOR (SALIDA(K): @SUM(DMU(J): LANDAC2(J)*(YC2(J,K)/T2(J))) = YCR2(K)); @FOR (SALIDA(K): YCR1(K)+YCR2(K)=YC1(R,K)+YC2(R,K)+SRY(K)); !RESTRICCIONES PARA MMF1; !@SUM(DMU(J):LANDAC1(J))= T1(R); !@SUM(DMU(J):LANDAC2(J))= T2(R); !RESTRCCIONES PARA MMF2; @SUM(DMU(J):LANDAC1(J))= ALPHARC1; @SUM(DMU(J):LANDAC2(J))= ALPHARC2; ALPHARC1 + ALPHARC2 <= T1(R)+T2(R); ENDSUBMODEL CALC: @SET( 'TERSEO', 2); 62 @FOR (ITERACION(ITER): R=ITER; @SOLVE(RSU); ALPHAC1(ITER)=ALPHARC1; ALPHAC2(ITER)=ALPHARC2; FO(ITER)=FOBJ; @FOR (SALIDA(K):SY(K,ITER)=SRY(K)); SV(ITER)=SVR; @FOR (SALIDA(K):YSOLC1(K,ITER)=YCR1(K)); @FOR (SALIDA(K):YSOLC2(K,ITER)=YCR2(K)); VSOLC1(ITER)=VCR1; VSOLC2(ITER)=VCR2; ); ENDCALC 63