La Cadena SH Hoteles desarrolla técnicas de adecuación para el reciclaje de alto valor de residuos del turismo en la Comunidad Valenciana (HOR-Eco)
La Cadena SH Hoteles, miembro de CEV (Confederación Empresarial de la Comunitat Valenciana), en concreto el hotel SH Villa Gadea (Altea) ha participado, junto a INESCOP, AITEX y AIJU, en el desarrollo de técnicas de adecuación para el reciclaje de alto valor de residuos del turismo en la Comunidad Valenciana (HOR-Eco).

El proyecto HOR-Eco tiene como objetivo principal mejorar la sostenibilidad en el sector Turismo de la Comunidad Valenciana mediante el estudio de tecnologías de adecuación y reciclaje de residuos de la industria HORECA. A través de la identificación, prueba y aplicación de procesos innovadores, el proyecto busca cerrar el ciclo de estos residuos, transformándolos en materiales valiosos y promoviendo un esquema de economía circular.
SH Villa Gadea colabora en el proyecto durante todo el periodo de ejecución de este, entre otras formas, con dedicación de personal propio; con aportación de materiales para pruebas de uso necesarias; prestando sus instalaciones para las validaciones técnicas de mercado que darán viabilidad a los resultados pretendidos; o en labores de difusión de este.
Actualidad relacionada
El principal reto al que se enfrenta el sector alimentario es que el impacto de su actividad sea neutro y, con este propósito, Campofrío Frescos aborda los grandes desafíos que afectan a su cadena de valor con el objetivo de alcanzar un modelo de producción regenerativo y circular.
Repsol ha lanzado en 2024 la iniciativa Onestore de gestión integrada de inventarios y almacenes de repuestos del área industrial.
Con el objetivo de optimizar el control de calidad y reducir los reprocesos, SEM (Sistemas Especiales de Metalización S.A.), socio de FADE (Federación Asturiana de Empresarios).
TYPSA, miembro de MAFEX (Asociación de la Industria Ferroviaria Española), está invirtiendo en la mejora de los procesos de captura y tratamiento de la información digital para la aplicación posterior de algoritmos de predicción que faciliten la toma de decisiones de mantenimiento y rehabilitación.