Zhangjiang Shanhesheng Environmental Technology ha puesto en funcionamiento la primera línea de clasificación completamente automatizada de residuos textiles, un proyecto diseñado para optimizar la gestión de prendas postconsumo mediante inteligencia artificial (IA) y tecnologías de imagen hiperespectral. Esta iniciativa representa un avance significativo hacia la sostenibilidad en el sector textil, al permitir una separación más precisa de materiales y reducir el desperdicio de recursos valiosos.

La nueva línea tiene capacidad para procesar dos toneladas de textiles por hora, clasificando materiales como poliéster, nylon y algodón de alta pureza, así como mezclas complejas de poliéster-elastano y nylon-elastano. Además de identificar el tipo de material, el sistema distingue el color, el modelo de la prenda y las proporciones de mezclas, permitiendo una trazabilidad más precisa que los métodos manuales tradicionales. Para ponerlo en perspectiva, mientras que una operación manual requería más de 30 trabajadores para clasificar 15 toneladas de textiles en una jornada, la línea automatizada alcanza el mismo rendimiento con solo cuatro operadores, reduciendo significativamente el consumo de mano de obra y energía.

Este proyecto constituye la primera fase de un plan más amplio que busca transformar el reciclaje textil, con la segunda fase orientada a la clasificación de prendas trituradas y restos de fábrica, lo que permitirá extender la automatización desde productos completos hasta la materia prima reciclada. Esta capacidad de procesamiento integral abre nuevas oportunidades para la valorización de residuos textiles, un sector crítico dado que la industria textil es uno de los mayores generadores de desechos sólidos a nivel global.

La automatización y el uso de IA en la clasificación textil no solo optimizan la eficiencia operativa, sino que también tienen impactos ambientales directos. Al mejorar la separación de materiales, se incrementa la recuperación de fibras reciclables y se reduce la cantidad de residuos que terminan en vertederos o incineradoras, disminuyendo así las emisiones de gases de efecto invernadero y la contaminación del suelo y del agua asociada con la eliminación de textiles.

Además, el uso de tecnologías de visión hiperespectral permite identificar materiales y mezclas que antes eran difíciles de separar de manera manual, lo que aumenta la calidad del material reciclado y su viabilidad para reincorporarse en nuevas cadenas de producción textil, fomentando un modelo de economía circular. La adopción de estas tecnologías también contribuye a la reducción del consumo de materias primas vírgenes, mitigando los impactos ambientales derivados de la producción de fibras sintéticas y naturales.

Aunque el sistema ha mostrado eficacia en la identificación de textiles estándar, la complejidad de los residuos postconsumo —que incluyen recubrimientos, tintes, etiquetas y mezclas no convencionales— representa un desafío para la automatización completa. Los desarrolladores reconocen que la tecnología se encuentra aún en una primera fase y que se requieren mejoras continuas para manejar la heterogeneidad del flujo de residuos de manera más eficiente.

La expansión futura contempla no solo la inclusión de residuos triturados de fábrica, sino también la integración de sistemas de clasificación basados en aprendizaje automático más avanzado, capaces de predecir la composición de materiales no estandarizados y optimizar la recuperación de fibras de alto valor. Esto podría abrir la puerta a una valorización aún mayor de los residuos textiles, incluyendo la producción de fibras recicladas para confección, aislamiento, componentes industriales y otros usos sostenibles.

El proyecto se enmarca dentro de la creciente tendencia global de automatización del reciclaje textil, un área de investigación activa que combina ingeniería, ciencias de materiales y sostenibilidad ambiental. Estudios recientes destacan que la combinación de IA y tecnologías hiperespectrales permite clasificar materiales con precisión superior al 95 %, reduciendo significativamente los errores de separación manual y aumentando la calidad del material reciclado, lo que se traduce en beneficios económicos y ambientales.

La automatización del reciclaje textil es especialmente relevante en países con alta generación de residuos, donde los métodos manuales son insuficientes para atender la demanda de recuperación de materiales. Además, este tipo de proyectos contribuye a los objetivos de economía circular y reducción de desechos plásticos y textiles, alineándose con los compromisos internacionales de desarrollo sostenible.

La implementación de esta línea de clasificación automatizada representa un hito en el reciclaje textil, combinando innovación tecnológica, eficiencia operativa y sostenibilidad ambiental. Su capacidad para reducir la dependencia de la mano de obra manual, minimizar los impactos ambientales de los residuos textiles y generar materiales reciclados de alta calidad posiciona a esta iniciativa como un modelo a seguir para la industria global del reciclaje. La evolución futura de la tecnología promete ampliar su alcance, incluyendo flujos más complejos de residuos y reforzando la transición hacia un sector textil más circular y responsable con el medio ambiente.