Zirkuläre Rückführung von Bauteilen in der Automobilindustrie

Für die Rückführung von Bauteilen in die Wiederverwendung muss häufig ermittelt werden, um welchen Wertstoff-Typ es sich handelt und in welchem Zustand dieser ist. Das sind komplexe Aufgaben, die von qualifizierten Mitarbeitenden oftmals per Hand und mit hohem Lohnaufwand durchgeführt werden müssen. 

Gemeinsam mit Partnern aus Industrie und Forschung hat die Hochschule Bielefeld (HSBI) in Zusammenarbeit mit dem neuen Institute for Data Science Solutions (IDaS) erfolgreich einen Anwendungsfall entwickelt, der diesen manuellen Prozess ablösen kann: Durch den Einsatz von Machine Learning (ML) können aufwendige visuelle Prüfaufgaben bei gebrauchten Bauteilen, zum Beispiel von LKW-Kupplungen, automatisiert durchgeführt werden. Wilhelm Klat, Transferpartner und Geschäftsführer der CircoVision UG ist sich sicher: 

„KI-basierte Prüfsysteme sind ein ganz neuer Automations-Ansatz, die ein enormes Potenzial besitzen, die Produktivität bei komplexen Prüfaufgaben in der Kreislaufwirtschaft zu steigern.“

Das Projekt wurde mit dem Innovationspreis der ZF Friedrichshafen AG ausgezeichnet und dient überregional als Leuchtturmprojekt für den Einsatz von KI in der zirkulären Wertschöpfung. Der auf der Messe ausgestellte Demonstrator ermöglicht es Besucher*innen, gebrauchte Bauteile in die KI-basierte Prüfanlage einzubringen und den automatisierten Prüfprozess sowie die Sortierung der Bauteile zu beobachten.

Siehe auch: https://bric-owl.de/