整合車輛GPS定位技術、勤運與車輛基礎資料，以及暫存、掩埋、焚化等資料，分析廢棄物車輛的清運、路線、轉運、暫存、處置和車速等。提供業管單位制定清運管理標準、調度廢棄物處置能力和車輛汰換補助的依據。
完成廢棄物清運處置相關資料收集，並經數位孿生模型分析，提供最佳清運路線、車輛調度及定點收集的建議，協助節省時間、減少能源消耗和碳排放，實現物流管理最佳化。
運用大數據智能分析，即時反映車輛GPS位置和地理環境狀況，也綜合物流量動態，提供清運、轉運、處置路線建議，並針對車輛超速、塞車及處置量調度，提供警示演算，強化物流管理的即時性和時效彈性。
利用即時運算與勤務樣態收集，提供車輛故障、道路障礙等即時處理建議，例如雙向車機即時廣播和處置點建議等，以提升廢棄物運輸效率，降低緊急狀態應變成本。
透過一般廢棄物及事業廢棄物的數據收集，同步配合公告掩埋焚化、事業廢棄物及再利用等資料介接，再利用大數據和機器學習分析可回收資源的類型、量及可能來源，實現有效的循環經濟物料媒合，提升一般廢棄物資源化效益。