Remanufacturing

Daniel Schilling,

KI für effizientere Kreislaufführung

Durch technische Innovation im Remanufacturing lässt sich eine Steigerung der Nachhaltigkeit erreichen, wie ein Einblick in das Forschungsprojekt EIBA zeigt.

Künstliche Intelligenz soll Werkern beim Verleseprozess helfen, Remanu­facturingfähige Altteile zu identifizieren. © EIBA

Die Stärkung der Kreislaufführung von Produkten und Bauteilen ist notwendig, um Ressourcen zu schonen und das Abfallaufkommen zu reduzieren. Eine Möglichkeit dafür, bietet das Remanufacturing, welches in Kombination mit einer anschließenden Wiederverwendung (Reuse) die Lebensdauer von Produkten verlängert. Daher räumt auch das Kreislaufwirtschaftsgesetz dem Remanufacturing eine hohe Priorität ein, da es ökologische und ökonomische Potenziale bietet. So berechnet eine Ökobilanz von Autoaltteilen, dass mit der Instandsetzung eines Abgasturboladers im Vergleich zur Neuproduktion die Emission von CO2-Äquivalenten um 37 Prozent reduziert werden kann. Zur Steigerung der genannten Potentiale für die Nachhaltigkeit bedarf es einer Rückwärtslogistik, in der die Altteile gesammelt und sortiert werden. Dieser Prozess wird als Verlesung bezeichnet und beinhaltet eine Identifikation und Zustandsbewertung von Altteilen. Eine große Herausforderung dabei stellt die hohe Produktvielfalt dar, die eine individuelle und manuelle Handhabung erfordert.

Gleichzeitig kann kein Mitarbeiter alle Varianten unterscheiden. Das einzige zuverlässige Identifikationsmerkmal für ihn ist die Beschriftung mit Teilenummern. Allerdings sind gebrauchte Produkte oft verschmutzt, deformiert und diese nicht mehr eindeutig erkennbar. Dann werden Altteile häufig fälschlicherweise aussortiert.

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Das bietet Potenzial, durch technische Innovation die Verlesung nachhaltiger zu gestalten. Dies untersucht das Forschungsprojekt EIBA: Es verfolgt das Ziel, ein KI-unterstütztes System zur teilautomatisierten Verlesung zu entwickeln.

Den Rahmen für die Entwicklung bildet der Verleseprozess, den die Circular Economy Solutions GmbH für die Rückwärtslogistik von Automotive-Komponenten bereits durchführt. Für die Teilautomatisierung entwickelt das Fraunhofer IPK ein Digitalisierungssystem und eine KI-basierte Objekterkennung zur Verlesung auf Basis von 2D- und 3D-Bilddaten und Gewichten. Ergänzend dazu wertet das Fachgebiet HAMSTER der TU Berlin die Geschäfts- und Prozessdaten aus, um mit integrierter Mensch-Maschine-Interaktion den Mitarbeiter zu unterstützen sowie Prozessstabilität zu erzeugen. Parallel erfasst das SEE der TU Berlin Daten und Informationen für eine Nachhaltigkeitsbewertung. Damit wird überprüft, ob durch die Prozessveränderung ökologische und soziale Auswirkungen reduziert werden.

Um die Anforderungen und den Bedarf an KI-basierten Lösungen von Firmen aus dieser Branche zu kennen, interviewt die Deutsche Akademie der Technikwissenschaften (acatech) geeignete Unternehmen aus der Rückwärtslogistik. So lässt sich aus den Projektergebnissen ermitteln, welche Unternehmen von dem entwickelten System profitieren können.

Innerhalb des Projektes wird das verfügbare Wissen über ein Bauteil in Form von Daten mit der Erfahrung des Menschen kombiniert und in einem ganzheitlichen Wissensmanagement hinterlegt. Durch die kontinuierliche Digitalisierung und Nutzung von Daten wird das Wissen über jede Produktvariante stetig erweitert, analysiert und durch die Interaktion mit dem Anwender bewertet sowie korrigiert. Dabei ist die Verbindung von Bild-, Bauteil- und Geschäftsdaten ein neuer, innovativer und ganzheitlicher Ansatz aus der aktuellen Forschung zur Entscheidungsfindung. Durch die Verknüpfung der Fähigkeiten des Menschen mit der KI-basierten Analyse entstehen robuste und objektive Entscheidungen, beruhend auf dem „Vier-Augen-Prinzip“. Gleichzeitig werden diese mit relevanten Daten dokumentiert und somit im Nachhinein nachvollziehbar.

Verlesung von Generatoren a) Identifikation durch Beschriftung von zwei Varianten durch Ampereangabe. b) Zustandsbewertung des gleichen Generators c) Schlecht erkennbare Bauteilnummern unterschiedlicher Altteile. © EIBA

Das „Vier-Augen-Prinzip“ aus Mitarbeiter und KI führt zu mehr Transparenz und Wirtschaftlichkeit im Prozess und stellt für den Mitarbeiter eine Entlastung dar.

Als Teil der KI-basierten Analyse ermöglicht die bildbasierte Objekterkennung eine Identifikation unabhängig von Teilenummern. Erste Ergebnisse zeigen bereits eine Erkennungsgenauigkeit von etwa 96 Prozent. Bei einer realistischen Menge von einer Million Altteilen pro Jahr werden 5 bis 7 Prozent, also bis zu 70.000 davon aussortiert. Mithilfe der KI-basierten Objekterkennung können hiervon voraussichtlich 67.200 (96 Prozent) mehr Altteile als zuvor korrekt dem Kreislauf zugeführt werden.

Justus Caspers, TU SEE; Hannah Lickert, TU HAMSTER; Clemens Briese und Marian Schlüter, Fraunhofer IPK, Maschinelles Sehen

EIBA, www.linkedin.com/company/eibaprojekt

Kurz erklärt:

Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK

Als produktionstechnischer Forschungs- und Entwicklungspartner mit ausgeprägter IT-Kompetenz bietet das Fraunhofer IPK in Berlin Systemlösungen, Einzeltechnologien und Dienstleistungen für die digital integrierte Produktion an.

TU Berlin Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb (IWF) – Fachgebiet Handhabungs- und Montagetechnik. (HAMSTER)

Zu den Kompetenzen des Fachgebietes gehören die Konzeption, experimentelle und simulative Erprobung von Prozessen, die digitale Steuerung und Optimierung von Prozessen sowie die Untersuchung verkoppelter Prozesseinflüsse zur Analyse von Wirkzusammenhängen und Optimierung von Prozessgrenzen.

TU Berlin - Fachgebiet Sustainable Engineering (FG SEE)

Das Fachgebiet entwickelt wissenschaftliche Lösungen für die Nachhaltigkeitsbewertung von Produkten und Technologien.

Kurz erklärt: Der MHI e.V.

Die Wissenschaftliche Gesellschaft für Montage, Handhabung und Industrierobotik e.V. (MHI e.V.) ist ein Netzwerk renommierter Universitätsprofessoren – Institutsleiter und Lehrstuhlinhaber – aus dem deutschsprachigen Raum. Die Mitglieder forschen sowohl grundlagenorientiert als auch anwendungsnah in einem breiten Spektrum aktueller Themen aus dem Montage-, Handhabungs- und Industrierobotikbereich. Weitere Infos zur Gesellschaft, deren Mitgliedern und Aktivitäten: www.wgmhi.de

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