Smart Waste: wie KI die Recyclingrate von Kunststoff erhöhen kann

Aktualisiert am 06.06.2024: Wir haben dieses Interview überarbeitet, um die aktuellsten Informationen bereitzustellen.

Neun Prozent – das ist der Anteil aller Kunststoffabfälle, die von 1950 bis 2015 recycelt wurden. Das muss sich dringend ändern. Helfen kann dabei Künstliche Intelligenz. Wie genau, daran forschen EREMA und das Software Competence Center Hagenberg (SCCH) in einem gemeinsamen Projekt.

Im Interview mit dem K-MAG spricht Dr. Sophie Pachner, R&D Manager Process Engineering, EREMA Engineering Recycling Maschinen und Anlagen GmbHdarüber, warum so wenig recycelt wird, und welches Potenzial KI im Kunststoffrecycling birgt.

Frau Dr. Pachner, von 6.300 Millionen Tonnen Kunststoffabfällen, die von 1950 bis 2015 angefallen sind, wurden lediglich 570 Millionen Tonnen recycelt. Warum ist die Recyclingrate so niedrig? Und wie können wir das ändern?

Dr. Sophie Pachner: Beim Kunststoffrecycling ist die Herausforderung, dass der zugeführte Stoffstrom in seiner Zusammensetzung – Form, Verschmutzungsgrad, etc. – sehr heterogen ist, aber am Ende die Rezyklate eine gleichbleibend hohe Qualität haben müssen, damit sie überhaupt wiederverwendet werden können. Um ein hochqualitatives Rezyklat produzieren zu können, bedarf es neben einer präzisen Abfallsortierung auch einer flexiblen Anpassung der Recyclingprozesse auf veränderliche Stoffströme.

Diese Recyclingprozesse sind jedoch sehr komplex: Das Ausgangsmaterial wird sortiert, zerkleinert, gewaschen, vorbereitet, extrudiert, entgast, gefiltert und zu Regranulat verarbeitet. Bei der Optimierung dieser Prozesse kann uns Künstliche Intelligenz helfen.

Inwiefern kann KI das Kunststoffrecycling optimieren?

Pachner: Entlang der Wertschöpfungskette arbeiten verschiedene Unternehmen zusammen: Wertstoffsammelstellen, Unternehmen, die den Müll kaufen, die Sortierung vornehmen und dann die Unternehmen, die die Rezyklate herstellen. Eine besondere Herausforderung beim Datenmanagement stellt die Nachverfolgbarkeit der Stoffströme entlang der Wertschöpfungskette dar. Bei einer unternehmensübergreifenden Datenanalyse ist aber oft das Problem, dass die Unternehmen die Daten nicht preisgeben wollen.

Hier entwickeln Universitäten und Competence Centren, 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".

Künstliche Intelligenz erkennt Muster in Produktionsdaten, kann bei Anomalien warnen, Prognosemodelle entwickeln, dem Kunden damit eine Entscheidungsunterstützung bieten und so schließlich eine konstante Produktqualität sichern.

Ihr Projektpartner ist das Software Competence Center Hagenberg (SCCH). Welche Expertise bringen Sie jeweils im Projekt ein?

Pachner: Unsere innovativen Recyclinglösungen für unterschiedliche Anforderungen machen uns zum Weltmarktführer bei Kunststoff-Recycling-Maschinen und Systemkomponenten. Aktuell sind rund 8.000 EREMA-Maschinen im Einsatz, die gemeinsam jedes Jahr mehr als 21 Millionen Tonnen hochwertiges Granulat produzieren. So treiben wir die Circular Economy maßgeblich voran.

Das SCCH bringt seine Expertise in den Bereichen Datenintegration, Wissensextraktion, Prozessmodellierung und Prozessoptimierung ein. Dabei werden Methoden des maschinellen Lernens verwendet, um die Daten zu analysieren. Zur Visualisierung und Analyse der Prozessdaten hat das SCCH ein Dashboard entwickelt. Hier bringt es im Bereich Data Science sein Know-how der automatisierten Mustererkennung und Analyse von komplexen Zusammenhängen ein, ebenso wie die langjährige Erfahrung von Machine Learning Methoden für die Analyse von Prozessdaten.

KI in der Kunststoffindustrie – was könnte künftig noch möglich sein?

Pachner: In unserer Branche steckt definitiv noch viel Potenzial darin, Prozesse, Produkte und Dienstleistungen mithilfe 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.