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Der Übergang zur Kreislaufwirtschaft, die erneute Nutzung von Produkten, erfordert eine effiziente Sammlung und Identifikation von gebrauchten Produkten. Woraus bestehen sie? Was ist nutzbar? Jedes Produkt ist aufgrund seiner Vorgeschichte ein Unikat. Dennoch ist es seinen Nachfolgemodellen häufig ähnlich. Um die Identifikation zu erleichtern, bewertet im Projekt "EIBA" eine Künstliche Intelligenz (KI) das Produkt mit.

Teamwork mit Künstlicher Intelligenz

Am Ende einer Nutzungsphase existieren für ein Produkt verschiedene Entsorgungs- oder Aufbereitungsstrategien. Abhängig von Art und Zustand können Produkte beispielsweise dem Recycling oder der Aufbereitung und erneuten Nutzung zugeführt werden. Dafür müssen sie eindeutig identifiziert und bewertet werden. Die Herausforderung dabei ist, dass viele Produktmodelle sich nur geringfügig voneinander unterscheiden und aufgrund von Verschmutzung
und Verschleiß schwer zu identifizieren sind. Zusätzlich stehen den Fachleuten für die Identifikation und Bewertung nur wenige Sekunden Zeit zur Verfügung.

Um die Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen oder neue Mitarbeitende anzulernen, will "EIBA" ihnen eine Maschine zur Seite stellen. Sie soll das Produkt mitbetrachten und mitbewerten. Sensorisch erfasste Daten werden mit Hilfe künstlicher Intelligenz in Verbindung mit weiteren Informationen ausgewertet und zu einer Entscheidungsempfehlung formuliert. Dank des Vier-Augen-Prinzips von Mensch und Maschine soll die Fehlerquote bei der Identifikation reduziert und die Menschen entlastet werden.

Selbstlernende Technologie

Das Ziel des Projektes "EIBA" ist die Entwicklung einer Maschine zur Identifikation und Zustandsbewertung von Altteilen. Damit wird ein wichtiger Beitrag zur Kreislaufschließung durch digitale Technologien geleistet. Mit dem Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz - wie Maschinellem Lernen und Deep Learning - soll die Maschine in der Lage sein, Produkte zu erkennen und mit weiteren verfügbaren Informationen zu vergleichen. Durch die kontinuierliche Erweiterung der Daten soll sie sich zudem an neue Produkte und Anforderungen anpassen. Der Mensch soll dabei nicht durch die Maschine ersetzt, sondern unterstützt werden.

Die Innovation des Projekts besteht unter anderem darin, eine Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen, um die Kompetenzen von beiden zu verbinden sowie die Hindernisse und Schwierigkeiten in der Sortierung und Bewertung zu überwinden. Das daraus resultierende System wird nach Aspekten der Nachhaltigkeit analysiert: Was hat sich für den Menschen geändert? Welche zusätzlichen Umweltlasten entstehen zunächst durch den Einsatz von Maschinen und wie groß sind die durch eine Effizienzsteigerung gewonnenen Umweltentlastungen?

Wirtschaftliche Datennutzung

Im Projekt "EIBA" arbeiten Ingenieure unterschiedlicher Fachrichtungen zusammen, um die Herausforderungen aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten und die Potenziale bestmöglich zu nutzen. Das Fraunhofer IPK fokussiert die bildunterstützte Erkennung von Produkten. Dabei liegt der Schwerpunkt auf der Balance zwischen der Genauigkeit und den einzuhaltenden Kosten. Weitere
vorhandene Marktinformationen über die Produkte und deren Mehrwert für die Identifikation werden von der TU Berlin analysiert und in eine gemeinsame Datenbasis überführt. Die C-ECO bündelt die gewonnenen Erkenntnisse und setzt diese in einem industrietauglichen Prozess um. Die Auswirkung des Systems auf Nachhaltigkeit wird durch die TU Berlin quantifiziert. Die Deutsche Akademie der Technikwissenschaften macht die Projektergebnisse auch für andere Industriebereiche nutzbar, indem deren Anforderungen bereits am Anfang des Projektes erfragt und die Ergebnisse am Ende gemeinsam diskutiert werden.

Erste Ergebnisse des Projekts

Finden Sie hier erste Antworten zur Entwicklung einer Maschine zur Identifikation und Zustandsbewertung von Altteilen.

 


Publikationen

Projektblatt (September 2019)
Das Projektblatt bietet einen anschaulichen Überblick über das Forschungsprojekt.

 

Beiträge zu der ReziProK Kick-off Veranstaltung im Dezember 2019

Poster (Dezember 2019)

Präsentation (Dezember 2019)