Integração de um sistema de rastreabilidade baseado em Blockchain, integrado aos processos de logística reversa de resíduos eletrônicos.

Resumo

Durante o 2019, no mundo se geraram 52 milhões de toneladas de lixo eletrônico e mais do 80% desse resíduo tem uma destinação incerta ou não documentada. No mesmo ano, no Brasil foram geradas mais de 2,1 milhões de toneladas (The Global E-waste Monitor, 2020). Dos quais, só 332 toneladas foram recebidas e destinadas adequadamente (Planares, 2022). O que aumenta os impactos negativos ao meio ambiente e à saúde humana devido ao descarte inadequado. No marco legal da Política Nacional de Resíduos Sólidos PNRS 12.305/2010, no 2019 foi assinado o acordo setorial pelo qual se estabelece as normas para que os fabricantes, importadores e comerciantes estruturem e implementem sistemas de Logística Reversa de produtos eletroeletrônicos de uso doméstico e seus componentes. Nesse cenário, é evidente que existe uma necessidade no mercado de eletrônicos de um sistema de rastreabilidade que permita monitorar o fluxo real dos REEE desde a fabricação até a destinação final, otimizando a gestão das informações e a circularidade de componentes e materiais. Por tanto, esse projeto busca integrar um módulo de identificação de imagens baseado em deep learning com o modulo de rastreabilidade lastrado em blockchain, mediante uma gestão dos diferentes registros que evidenciam o fluxo dos resíduos em um sistema de logística reversa de aparelhos eletroeletrônicos. As tarefas desse sistema serão receber e consolidar as informações do modulo de identificação e enviá-las ao sistema de rastreabilidade. A gestão das informações correspondentes ao fluxo dos resíduos, será presentada em uma interface responsável por exibir de forma gráfica e ordenada as informações de identificação e jornada dos dispositivos descartados pelos usuários.