ROVA, is hierbij een belangrijke partner voor 23 gemeentes in Nederland. Zij verzorgen voor deze gemeenten de afvalinzameling – al spreken we tegenwoordig liever van grondstoffeninzameling – en voor een deel van de gemeenten het beheer van openbare ruimte. Deze publieke dienstverlener werkt in totaal voor 23 gemeenten, waaronder Amersfoort en Zwolle met een totaal van 900.000 inwoners. In grote delen van de gemeenten worden grondstoffen ingezameld middels ondergrondse containers. Deze systemen zijn veelal voorzien van elektronica voor toegangscontrole. Deze autoriseert de toegang van de systemen voor de burgers.  

Vroeger werden de containers periodiek geledigd op basis van vaste inzamelroutes (plat gezegd: vaste rondjes om de kerk rijden op de verschillende werkdagen). Om te zorgen dat de containers niet te vol raakten (en daarmee onbruikbaar voor burgers), werden de containers al vroeg geleegd. Landelijk onderzoek toonde destijds aan dat containers vaak al geleegd werden als ze slechts vijftig tot zestig procent vol zaten. Hoe vaker je een container leegt, hoe meer voertuigbewegingen (van inzamelvoertuigen) je krijgt in de stad en hoe meer onderhoud er aan de container gepleegd moet worden.  

Een aantal jaar geleden is ROVA als een van de eersten gestart met dynamische routeplanning. Dat wil zeggen: containers pas legen wanneer ze tachtig tot negentig procent gevuld zijn en daarbij geen vaste inzamelroute aanhouden. De dynamische route wordt aangepast naar prioriteit van lediging. Alleen hoe weet een inzamelaar wanneer de container voor tachtig tot negentig procent gevuld is? Om dit te kunnen inschatten, heeft de inzamelaar big data nodig. Deze data worden door verschillende partners verzameld en omgezet naar belangrijke stuurgegevens voor de planning van de inzameling. 

Eén van die gegevens is de vulgraad van containers. Dit is op verschillende manieren te meten, onder meer met slimme elektronica. De data die deze elektronica verzamelt, wordt middels draadloze IoT-netwerken doorgestuurd naar backoffice-software. Omdat deze data dagelijks meermaals wordt geüpdatet, kan worden gezien hoe snel de containers vol raken en kan dus worden ingeschat wanneer deze bijna vol zitten. Zo kan het beste ledigingsmoment worden voorspeld. Deze big data is gekoppeld aan een routeplanningssysteem zodat er een optimale planning van de afvalinzameling en dus de optimale route voor inzamelvoertuigen kan worden bepaald. 

Door deze dynamische manier van plannen wordt een inzamelvoertuig, middels een boordcomputer, enkel naar die containers gestuurd die ook daadwerkelijk geleegd moeten worden. Oftewel, ondergrondse containers die nog niet vol genoeg zitten, worden door het navigatiesysteem overgeslagen. Door bij een hogere vulgraad te ledigen, wordt het aantal ledigingen sterk gereduceerd. De voertuigen rijden beduidend minder kilometers en in de stad wordt daardoor het verkeer van inzamelvoertuigen sterk verminderd. Bijkomend voordeel: de kans dat een container te vol is en daardoor niet beschikbaar is voor gebruik, wordt veel kleiner. Dit verkleint weer de kans dat er afvalzakken naast geplaatst worden, wat het schone karakter van de stad vergroot. Ook is de intensiteit van onderhoud verminderd, omdat de containers minder vaak in en uit de betonputten worden getakeld. Kortom, op basis van de smart data kan er efficiënter gewerkt worden en leven burgers in een veiligere en schonere stad.