En SRR 2026, TOMRA Recycling analizó las principales tendencias que están transformando la industria del reciclaje y presentó nuevas aplicaciones de GAINnext™ para residuos y metales, el nuevo FINDER® y la nueva plataforma desarrollada por PolyPerception. La compañía mostró cómo la IA está evolucionando desde la clasificación avanzada de materiales hacia una nueva generación de plantas más inteligentes, conectadas y orientadas al dato.

TOMRA Recycling participa en la 9ª edición de la Feria Internacional de la Recuperación y el Reciclado (SRR), que se celebra del 9 al 11 de junio de 2026 en IFEMA Madrid, el principal punto de encuentro del sector del reciclaje y la recuperación de materiales en España.

Con motivo de la feria, la compañía organizó el 9 de junio un encuentro con medios especializados en el que reafirmó su apuesta por el mercado ibérico, donde cuenta con un equipo de 19 profesionales incluidos 8 técnicos distribuidos por España y Portugal. Durante la sesión, TOMRA analizó las principales tendencias que están transformando la industria y presentó sus últimas innovaciones tecnológicas para los sectores de residuos y metales.

La jornada fue inaugurada por Judit Jansana, Regional Director Iberia de TOMRA Recycling, quien bajo el lema “30 años de clasificación con IA” recordó cómo la inteligencia artificial ha formado parte del ADN de TOMRA desde hace tres décadas y cómo los últimos avances en aprendizaje profundo están abriendo nuevas posibilidades tanto en la clasificación de materiales como en la gestión de las plantas de reciclaje.

Las tendencias que están transformando la recuperación de materiales

Judit Jansana analizó la situación actual del mercado y las principales tendencias que están impulsando la transformación del sector.

Entre las tres grandes tendencias globales señaló, en primer lugar, la presión para avanzar en la descarbonización de industrias intensivas en energía como las fundiciones de metales o las cementeras, lo que está impulsando la demanda de tecnologías capaces de mejorar la calidad de los materiales recuperados y aumentar su aprovechamiento como materias primas secundarias. Como ejemplo citó AUTOSORT® PULSE, capaz de separar diferentes aleaciones ligeras de aluminio para su reutilización en aplicaciones de mayor valor. En segundo lugar, destacó el impacto de nuevas regulaciones como el Reglamento Europeo sobre Envases y Residuos de Envases (PPWR), que está elevando las exigencias en materia de reciclabilidad, trazabilidad y contenido reciclado. En este contexto, explicó que soluciones basadas en inteligencia artificial y aprendizaje profundo como GAINnext™ permiten alcanzar nuevos niveles de calidad en aplicaciones como la separación de envases alimentarios y no alimentarios, mientras que PolyPerception contribuirá a mejorar la trazabilidad y el control de calidad de los materiales reciclados. Por último, subrayó la necesidad de automatizar los procesos ante la dificultad de encontrar mano de obra especializada y la creciente complejidad de los flujos de residuos. Según explicó, el sector demanda instalaciones cada vez más automatizadas, donde tecnologías de clasificación basadas en múltiples sensores e inteligencia artificial trabajen conjuntamente con herramientas digitales capaces de monitorizar y optimizar el funcionamiento de toda la planta.

En el ámbito de España y Portugal, Jansana destacó además el impacto de los fondos Next Generation, que están impulsando proyectos de renovación tecnológica tanto en gestores de residuos como en recicladores y administraciones públicas, muchos de ellos orientados ya a incorporar las últimas tecnologías basadas en láser e inteligencia artificial. También se refirió al efecto del nuevo convenio de Ecoembes, la futura implantación del Sistema de Depósito, Devolución y Retorno (SDDR) y la aparición de nuevos SCRAPs para flujos como el textil, iniciativas que están generando nuevas oportunidades de inversión y acelerando la adopción de tecnologías avanzadas de clasificación y control de procesos.

Nuevas aplicaciones de GAINnext™ para el sector de los residuos

A continuación, Jesús Espinar, Area Sales Manager Iberia de TOMRA Recycling, presentó varias aplicaciones desarrolladas para el sector de los residuos dentro del ecosistema GAINnext™. “Basada en inteligencia artificial y aprendizaje profundo, esta tecnología nos permite resolver tareas de clasificación que hasta hace pocos años requerían procesos manuales o no podían realizarse de forma eficiente a escala industrial. Hoy estas aplicaciones ya están ayudando a los recicladores a recuperar materiales de mayor calidad y valor”, explicó Jesús Espinar.

Entre los ejemplos presentados destacó la ya conocida clasificación de envases alimentarios y no alimentarios. Gracias al aprendizaje profundo, GAINnext™ es capaz de reconocer visualmente el tipo de envase y su uso, permitiendo separar PET, PP y PEAD aptos para contacto alimentario con niveles de pureza superiores al 95 %. Esto permite a los recicladores acceder a mercados de mayor valor añadido y responder a las nuevas exigencias regulatorias y de calidad de la industria.

Espinar también presentó la clasificación avanzada de bandejas de PET. Entrenado con miles de imágenes, GAINnext™ es capaz de distinguir entre diferentes tipos de bandejas en función de su forma y uso, alcanzando niveles de pureza superiores al 95 %. Esta capacidad convierte lo que hasta ahora representaba un reto técnico para muchos recicladores en una solución viable para mejorar la valorización de las bandejas PET.

La última de las aplicaciones destacadas fue UBC Cleaner, diseñada para la purificación de  de latas de bebidas usadas (UBC) presentes en los flujos de residuos municipales. Adaptada recientemente al mercado europeo, esta solución identifica automáticamente las latas de aluminio y las separa de otros objetos de aluminio, permitiendo alcanzar niveles de pureza superiores al 98 % y multiplicar hasta por 33 la capacidad de procesamiento frente a la clasificación manual. Esto ayuda a las plantas de envases ligeros y a las instalaciones de tratamiento de residuos municipales a incrementar la recuperación de aluminio, mejorar la calidad de la fracción recuperada y maximizar su valor comercial.

Más valor para los recicladores de metales

A continuación, Eduardo Morán, Segment Manager Metal de TOMRA Recycling, centró su intervención en las últimas innovaciones desarrolladas para el sector del reciclaje de metales y destacó: “Los recicladores demandan cada vez más flexibilidad para adaptarse a flujos de material más complejos. Plataformas como FINDER® y las aplicaciones basadas en inteligencia artificial permiten recuperar materiales de mayor valor y responder mejor a las necesidades del mercado”.

Como ejemplo de esta evolución, Morán presentó el nuevo FINDER®, la plataforma modular de clasificación de TOMRA, que combina múltiples tecnologías de sensores en un único sistema para abordar aplicaciones como la recuperación de cables eléctricos, la limpieza de acero inoxidable, la clasificación de placas de circuito impreso o la mejora de fracciones de metales no férricos. Su arquitectura modular permite además incorporar nuevas aplicaciones a medida que evolucionan las necesidades de la planta.

Morán mostró también varias aplicaciones desarrolladas dentro del ecosistema GAINnext™ para ayudar a los recuperadores de metales a incrementar el valor de los materiales comercializados. Entre ellas destacó la clasificación avanzada de inducidos de cobre o “copper meatballs”, una aplicación diseñada para identificar automáticamente estos complejos componentes formados por cobre y acero, incluso en flujos oxidados o contaminados. Esta tecnología permite recuperar de forma más eficiente materiales de alto valor que tradicionalmente resultaban difíciles de separar, mejorando significativamente la calidad de la chatarra obtenida y aumentando su valor como materia prima para acerías y fundidores.

También presentó aplicaciones basadas en inteligencia artificial para la recuperación y clasificación avanzada de aluminio. Gracias a GAINnext™, es posible diferenciar automáticamente perfiles de aluminio de componentes de aluminio destinados a fundición o forja presentes en una misma corriente de material, una tarea que tradicionalmente resultaba compleja de automatizar. Esta capacidad permite obtener fracciones más homogéneas y de mayor pureza, incrementando significativamente su valor comercial para los recuperadores y facilitando el suministro de materias primas de mayor calidad a fundidores y otros consumidores finales de aluminio reciclado.

De la clasificación inteligente a la inteligencia operativa

Antes de dar paso a Margalida Gonçalves, Operations Analyst de PolyPerception para España y Portugal, Judit Jansana presentó la evolución de la colaboración entre TOMRA y PolyPerception, compañía especializada en análisis avanzado de residuos mediante inteligencia artificial y en la que TOMRA posee actualmente una participación mayoritaria del 51 %.

“La inteligencia artificial ya no solo nos ayuda a clasificar materiales con mayor precisión. Con la nueva plataforma de PolyPerception estamos transformando los datos generados por las plantas en información útil para toda la organización. Por un lado, aporta nuevas capacidades de análisis para los equipos de I+D, ayudándoles a identificar tendencias y oportunidades futuras. Al mismo tiempo, permite a los responsables operativos supervisar en tiempo real el rendimiento de las líneas, detectar desviaciones de calidad o producción y recibir alertas automáticas que facilitan una respuesta más rápida. Y, además, ofrece a los equipos directivos una visión más completa del negocio para tomar decisiones basadas en datos sobre producción, calidad, rentabilidad, compras o gestión de recursos. Nuestro objetivo es convertir la información generada por las plantas en una herramienta práctica que ayude a mejorar tanto la operación diaria como la gestión empresarial”, explicó Judit Jansana.

A continuación, Margarida Gonçalves presentó la nueva plataforma impulsada por inteligencia artificial desarrollada por PolyPerception. La solución, evolución de Waste Analyzer, incorpora un asistente virtual capaz de interactuar con los datos de la planta en lenguaje natural. Los operadores pueden formular preguntas sobre calidad, producción o rendimiento de las líneas y recibir respuestas inmediatas basadas en los datos operativos. La plataforma también permite generar informes personalizados, configurar alertas y utilizar funciones de búsqueda por similitud o texto para localizar materiales, objetos o marcas específicas dentro de los flujos de residuos. Estas capacidades transforman los datos operativos en información útil para operadores, responsables de planta y equipos directivos, facilitando una toma de decisiones más rápida y fundamentada.

“Estamos asistiendo a un verdadero punto de inflexión tecnológico para nuestra industria. El aprendizaje profundo ya no solo ayuda a resolver desafíos de clasificación cada vez más complejos, sino que está conectando directamente los datos con la acción en toda la planta. Nos dirigimos hacia una nueva era de instalaciones inteligentes y conectadas, donde la información no solo se genera, sino que también se comprende y contextualiza para ayudar a los operadores y gestores a tomar mejores decisiones. Soluciones como GAINnext™ y la nueva plataforma de PolyPerception muestran cómo la inteligencia artificial está evolucionando desde una herramienta de clasificación hacia una inteligencia operativa capaz de aportar valor a todos los niveles de la organización”, concluyó Judit Jansana.