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Wie Digitalisierung und KI die Recyclingquote von Kunststoffen erhöhen können

Dazu forschen Erema und das Software Competence Center Hagenberg (SCCH): In Zukunft sollen Assistenzsysteme eine konstante Produktqualität beim Kunststoffrecycling sichern, Muster in Produktionsdaten erkennen, Komponenten und Prozesse optimieren, auf Anomalien hinweisen und Prognosemodelle entwickeln.

„Plötzlich passiert etwas im vorgelagerten Prozessschritt und die Produktqualität passt nicht mehr; dann wollen wir in Zukunft eine Entscheidungsunterstützung für unsere Kunden bieten“, verdeutlicht Dr. Sophie Pachner von Erema. „Beim Kunststoffrecycling besteht die Herausforderung, dass der zugeführte Stoffstrom in seiner Zusammensetzung (z. B. Form oder Verschmutzungsgrad) sehr heterogen ist, aber am Ende die Rezyklate eine gleichbleibend hohe Qualität haben müssen, um sie wiederverwenden zu können. Um ein hochqualitatives Rezyklat produzieren zu können, bedarf es neben einer präzisen Abfallsortierung auch einer flexiblen Anpassung der Recyclingprozesse auf veränderliche Stoffströme.“

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Bernhard Freudenthaler und Sophie Pachner beim iot-Forum in Wien (Foto: SCCH)

Abfall wird zu „Smart Waste“
Die Software Competence Center Hagenberg GmbH (SCCH) bringt in das gemeinsame Forschungsprojekt mit Erema ihre Expertise in den Bereichen Datenintegration, Wissensextraktion, Prozessmodellierung und Prozessoptimierung ein. „Dabei verwenden wir Methoden des maschinellen Lernens, um die Daten zu analysieren“, erklärt Dr. Bernhard Freudenthaler, Chief Operating Officer am SCCH. „Die Maschinen sind mit viel Sensorik ausgestattet, die wir gut nützen können.“ Eine besondere Herausforderung stellt die Nachverfolgbarkeit der Stoffströme entlang der Wertschöpfungskette dar. Freudenthaler: „Bei einer unternehmensübergreifenden Datenanalyse ist oft natürlich das Problem, dass die Unternehmen die Daten nicht preisgeben wollen. Hier entwickeln wir privatsphärenerhaltende Methoden zur Datensammlung, um in Zukunft einen ganzheitlichen Blick auf Wertschöpfungsketten zu bekommen, ohne dass Daten über Unternehmensgrenzen hinweg ausgetauscht werden müssen. Mithilfe von KI wird der Abfall vernetzt und somit zu Smart Waste.“

Erklärbare Künstliche Intelligenz
Zur Visualisierung und Analyse der Prozessdaten hat das SCCH ein Dashboard entwickelt. „Hier bringen wir im Bereich Data Science unser Know-how von der automatisierten Mustererkennung und Analyse von komplexen Zusammenhängen ein, sowie die langjährige Erfahrung von Machine Learning-Methoden für die Analyse von Prozessdaten“, beschreibt Freudenthaler. „Sind die Vorgänge aber sehr komplex, benötigt man dazu jedoch auch umfassendere, nicht-lineare Modelle. Um solche nicht-linearen Modelle verständlich und nachvollziehbar zu machen, verwenden wir Explainable AI, also erklärbare Künstliche Intelligenz.“

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Intarema-Anlage (Foto: Erema)

Sophie Pachner meint: „In unserer Branche steckt definitiv noch viel Potenzial darin, Prozesse, Produkte und Dienstleistungen mit Hilfe von KI-Technologien zu verbessern. Entlang der Wertschöpfungskette gibt es eine Vielzahl an Möglichkeiten, angefangen bei der Abfallsammlung über die Sortierung von Abfällen bis hin zur Extrusion und der Nachbehandlung des Regranulats. Hier geht es in erster Linie darum, KI und Datenanalysen für mehr Ressourcenschutz und Recycling sinnvoll einzusetzen.“

Erema und das SCCH sind aktuell Projektpartner im Leitprojekt „circPlast-mr“, welches sich mit dem mechanischen Recycling von Kunststoffen beschäftigt, und im Projekt „Chase“, bei dem es um die chemische Prozessindustrie geht.

www.scch.at [3]
www.erema.com [4]

(Erschienen im EU-Recycling Magazin 05/2023, Seite 39, Foto: Prexels)