Über die Circular Economy Solutions GmbH

Die Circular Economy Solutions GmbH hat es sich zur Aufgabe gemacht andere Unternehmen dabei zu unterstützen ihre Wirtschaftsweise von einer linearen Produktion zu einem geschlossenen Produktkreislauf zu entwickeln. Moderne Kreislaufwirtschaft ist eine nachhaltige Alternative, bei der benutzte Produkte repariert, wiederverwendet oder industriell aufgearbeitet werden und so ein Recycling so lange wie möglich aufgeschoben wird. Den Produkten wird dadurch ein längeres Leben gegeben und sie erhalten deutlich länger ihren Wert.

EIBA – Eine KI unterstützt bei der Kreislaufwirtschaft

Ob ein Produkt am Ende seiner Nutzungsphase jedoch wiederaufbereitet und nochmals genutzt werden kann, entscheidet dessen Art und der konkrete Zustand. Dafür müssen die Produkte eindeutig identifiziert und bewertet werden. Die Herausforderung dabei ist, dass viele Produktmodelle sich nur geringfügig voneinander unterscheiden und aufgrund von Verschmutzung und Verschleiß nach der Nutzungsphase schwer zu identifizieren sind. Dieser Prozess ist heute weitgehend manuell und dadurch fehleranfällig und schwer zu skalieren. Zusätzlich stehen den Fachleuten für die Identifikation und Bewertung nur wenige Sekunden Zeit zur Verfügung. Um sie bei ihrer Arbeit zu unterstützen, entwickeln die Projektpartner unter Führung der Circular Economy Solutions GmbH im Projekt EIBA ein KI-basiertes Identifikations- und Bewertungssystem für Altteile, welches zusätzlich zum Mitarbeiter das Produkt mitbetrachtet, mitbewertet und eine Entscheidungsempfehlung formuliert.

Sensorik wie Tiefenkameras oder eine Waage liefern Daten zur äußeren Gestalt der Altteile. Zusätzlich werden auch geschäftliche Kontextdaten wie historische Rücklieferungen und Produktkäufe analysiert und in Verbindung mit den Sensordaten zu einem Vorschlag für den Mitarbeitenden formuliert. Dazu werden der KI zunächst bereits vorhandene Daten gegeben, danach wächst die Datenbasis im Prozess kontinuierlich mit und die KI kann sich weiteres Wissen aneignen. Eine solche kontinuierliche Erweiterung der Daten soll eine Anpassung an neue Produkte und Anforderungen ermöglichen.

KI heißt Teamwork

Die Innovation des Projekts besteht unter anderem darin, die spezifischen Kompetenzen von Mensch und Maschine sich ergänzend zu verbinden. Ziel ist dabei nicht den Mitarbeitenden zu ersetzen, sondern zu unterstützen. Die unterschiedlichen Kompetenzen von Mensch und Maschine sollen möglichst effizient kombiniert werden. Diese Verbindung von menschlichem Know-how und KI-basierter Sensor- und Geschäftsdatenauswertung ergibt einen neuen, innovativen und ganzheitlichen Ansatz zur Identifikation von Altteilen für das Remanufacturing. Das Vier-Augen-Prinzip verhilft zu objektiv nachvollziehbaren Entscheidungen und schafft somit transparentere und wirtschaftlichere Arbeitsprozesse, wodurch eine höhere Effizienz, Prozessbeschleunigung und Prozesssicherheit ermöglicht wird.

Was konnte erreicht werden?

Das Projekt ist noch nicht abgeschlossen, so dass noch keine endgültigen Ergebnisse vorliegen. Bezüglich des Einsatzes der Sensorik für das maschinelle Sehen sind schon erste Zwischenergebnisse verfügbar. Basierend auf Bilddaten von ca. 1400 unterschiedlichen Altteilen wurden bei Leistungstests der KI über 98% Altteile eindeutig richtig identifiziert. An verschiedenen C-ECO Standorten wurden bereits 3.500 unterschiedliche Automobil-Altteile mit mehr als 45.000 Datensätzen (270.000 Bilder) im Projekt digitalisiert. Erste Ergebnisse der mit Realdaten angelernten KI-Methoden zeigen Wiedererkennungsraten von über 90 % pro Produktgruppe.

Neben der bildbasierten Erkennung wurden verschiedene maschinelle Lernverfahren auf Liefer- und Geschäftsdaten trainiert und getestet. In Leistungstests konnten die Modelle 66 % der Altteile aus mehr als 450.000 realen Verlesungen eindeutig richtig identifizieren.

Der Einsatz der KI ermöglicht es Teile für die Aufarbeitung zu nutzen, die bisher nicht identifizierbar waren und somit direkt recycelt werden mussten. Der energetische Aufwand für den Betrieb der KI fällt gegenüber diesem Verbesserungspotential kaum ins Gewicht. Für die Produktgruppe Starter konnte beispielhaft berechnet werden, dass bereits nach 15 zusätzlich für das Remanufacturing verfügbaren Teilen die potentialen Einsparungen höher als der zusätzliche Energieaufwand sind. So beträgt allein das potentiale jährliche Einsparpotential bei Startermotoren durch den Einsatz der KI bei C-ECO 27,5 Tonnen CO2-Äquivalenten.

Über den Autor:

Markus Wagner ist Projektmanager bei der Circular Economy Solutions GmbH am Standort Karlsruhe.