L'innovazione nel territorio

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L'innovazione nel territorio

Etrash

Startupeasy -

Etrash è progetto nato con l’obiettivo di mitigare l’impatto ambientale generato dai rifiuti aziendali, attraverso una gestione ottimizzata della raccolta differenziata. La sua essenza si radica nella volontà di rendere il processo di smaltimento dei rifiuti più efficiente, semplice e accessibile, sottolineando l’importanza della partecipazione collettiva verso una società più sostenibile.

Problema identificato:
Ogni anno produciamo più di 2,5 miliardi di tonnellate di rifiuti, di cui solamente il 13% viene riciclato, inquinando il nostro pianeta. I problemi principali sono:
Educazione Inadeguata: La mancanza di consapevolezza e istruzione sulle normative di raccolta differenziata e sull’importanza del riciclo riduce l’engagement pubblico nei processi di gestione dei rifiuti.
Inconsistenza Normativa: Le disparità nelle regolamentazioni relative alla raccolta differenziata tra differenti aree geografiche complicano la corretta separazione dei rifiuti e aumentano la probabilità di errori.

Soluzioni proposte:
Abbiamo sviluppato un cestino smart che automatizza la raccolta differenziata grazie ad un sistema dotato di machine learning e sensori in grado di identificare il materiale di un rifiuto e di smistarlo nel compartimento corretto per la raccolta differenziata.
I dati prodotti dai cestini vengono poi analizzati in una piattaforma cloud fornendo report e insight utili a migliorare la performance ambientale e a certificare l’impegno green di un’azienda.

Concorrenza

I principali competitor di Etrash nel settore della gestione dei rifiuti includono altre startup innovative che si occupano di soluzioni per la raccolta differenziata, l’automazione nella gestione dei rifiuti, e la tecnologia ambientale come ReLearn e Ganiga (a livello italiano) o CleanRobotics e Bin-e (a livello mondiale). La differenziazione del progetto Etrash rispetto ai suoi competitor si basa su vari aspetti chiave: – Tecnologia Avanzata e semplificata: L’uso combinato di intelligenza artificiale, sensoristica avanzata e riconoscimento di immagini per automatizzare la separazione dei rifiuti è un punto di forza distintivo, associato ad una meccanica semplificata per un ottimizzazione dei risultati risultano in una maggiore efficacia e durabilità del prodotto. – Analisi dei Dati e Reportistica: La piattaforma cloud di Etrash che analizza i dati raccolti dai cestini intelligenti fornisce una visione approfondita sull’impatto ambientale e aiuta le aziende e le istituzioni a sviluppare politiche di sostenibilità più efficaci. – Design: A differenza dei competitor, che spesso offrono soluzioni standardizzate, Etrash si distingue per la ricerca estetica e un design premium. Questo non solo rende i cestini smart di Etrash immediatamente riconoscibili, ma ne fa anche un elemento d’arredo che si integra armoniosamente in contesti urbani e commerciali, elevando l’esperienza utente e l’immagine dell’ambiente in cui sono collocati. – Collaborazioni Strategiche: Il lavoro con partner chiave come Gruppo Save e l’approccio ai progetti pilota in aeroporti europei mostrano un impegno diretto verso l’adattamento e l’ottimizzazione delle soluzioni in contesti reali e complessi.
Settore: IT
Labels: Research&Development, Sustainability, wastemanagement
Interessi: Business partners, Customers, Incubator / Coworking spaces, Lender / Investor

Stadio della startup Etrash

Prodotto/Servizio

Etrash è un cestino smart che rende il processo di raccolta differenziata automatizzato e più efficiente. Abbiamo sviluppato un sistema innovativo che sfrutta la combinazione di sensori e machine learning per identificare il materiale di cui è composto un rifiuto. Una volta identificato il materiale, il cestino smart divide automaticamente il rifiuto dirigendolo verso lo scompartimento corretto al suo interno. Nella pratica: I sensori ricevono i dati dal rifiuto gettato all’interno del cestino. L’algoritmo machine learning analizza i dati per identificare il materiale di cui è composto il rifiuto. Il cestino smart lo divide automaticamente direzionandolo nello scompartimento della raccolta differenziata corretto al suo interno. I dati raccolti sulle quantità e tipologie di rifiuti vengono elaborati per fornire informazioni sulla gestione dei rifiuti e trend di riciclo.

Team

Dati della startup Etrash

Costituzione Impresa : 09/01/2024
Data iscrizione alla sezione delle Startup: 09/01/2024
Denominazione:
ETRASH SRL
Comune: MOGLIANO VENETO
Provincia: Treviso
Regione: Veneto
Codice Fiscale: 05453120262
Forma Giuridica : SOCIETA' A RESPONSABILITA' LIMITATA
Codice Ateco : 6201
Settore: IT

Etrash

Requisiti di innovazione tecnologica

R&S

Team Qualificato

Proprietà Intellettuale

Leggenda Classe di Produzione
A=1-100K euro
B=100K-500K euro
C=500K-1M euro
D=1M-2M euro
E=2M-5M euro
F=5M-10M euro
G=10M-50M euro
H=più di 5OM di euro
ND=non disponibile

Leggenda Classe di Addetti
A=0-4 addetti
B=5-9 addetti
C=10-19 addetti
D=20-49 addetti
E=50-249 addetti
F=almeno 250 addetti
ND=non disponibile

classe di capitale
5K-10K euro
3

Leggenda Classe di Capitale
1=1 euro
2=1-5K euro
3-5K-10K euro
4=10K-50K euro
5=50K-100K euro
6=100K-250K euro
7=250K-500K euro
8=500K-1M euro
9=1M-2,5M euro
10=2,5M-5M euro
11=più di 5M di euro
ND=non disponibile

prevalenza femminile
NO

Legenda prevalenza femminile/giovanile/straniera
NO: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 ≤ 50%
Maggioritaria: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 > 50%
Forte: [% del capitale sociale + % Amministratoril / 2 > 66%
Esclusiva: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 = 100%
?: Non disponibile

I dati sulla prevalenza sono riferiti al trimestre precedente

prevalenza giovanile

Legenda prevalenza femminile/giovanile/straniera
NO: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 ≤ 50%
Maggioritaria: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 > 50%
Forte: [% del capitale sociale + % Amministratoril / 2 > 66%
Esclusiva: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 = 100%
?: Non disponibile

I dati sulla prevalenza sono riferiti al trimestre precedente

prevalenza straniera
NO

Legenda prevalenza femminile/giovanile/straniera
NO: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 ≤ 50%
Maggioritaria: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 > 50%
Forte: [% del capitale sociale + % Amministratoril / 2 > 66%
Esclusiva: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 = 100%
?: Non disponibile

I dati sulla prevalenza sono riferiti al trimestre precedente

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