Digitalisierung bringt Turbo für die Abfallwirtschaft

Genau an diesem Punkt setzen die gemeinsamen Forschungsaktivitäten der Montanuniversität Leoben und Siemens an. Bereits seit vier Jahren beschäftigt man sich mit Methoden zum Monitoring und mit der Erhöhung der Recyclingquote bei Altkunststoffen durch die Entwicklung innovativer Sortiertechniken. „Bestehende Recyclinganlagen sind nicht dafür ausgelegt, die EU-Vorgaben in puncto Recyclingquote zu erfüllen. Es braucht auch in diesem Bereich einen Technologie- und Digitalisierungsschub“, sagt Renato Sarc, der Leiter der Arbeitsgruppe „Abfallverfahrenstechnik“ am Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversität Leoben. 

Waste Research Lab der Montanuniversität Leoben
Herzstück der gemeinsamen Forschung – teilweise mit Recycling- und anderen Industriepartnern – ist das Digital Waste Research Lab der Montanuniversität Leoben im nahe der Universität gelegenen St. Michael in der Obersteiermark. Die digitale Analyse des Abfalls und die nachgelagerte Sortierung sollen dazu führen, das Sortier- und damit auch das daraus folgende Recyclingergebnis zu verbessern und effizienter zu machen – das ist grob gesagt das Ziel der Forschungsprojekte, die unter Verwendung des Versuchsaufbaus durchgeführt werden. 

Fördern, charakterisieren und trennen
Die Anlage in St. Michael besteht aus Fördertechnik, die den Abfall transportiert, aus Sensorik, um die Abfallbestandteile charakterisieren zu können, und aus einer Sortiereinheit, die die verschiedenen Abfallarten auf Basis der Bestimmung durch die Sensoren trennt. Die eingesetzten Sensoren können auch Metalle erkennen und arbeiten mit Infrarot und Kameras. Durch die Verbindung der eingesetzten Sensoren können die einzelnen Abfallbestandteile auf einem Bildschirm farblich kategorisiert werden. Die Förder- und Sortieranlage kann in zwei Modi betrieben werden: Einmal im Kreislauf; der Abfall kann dadurch in mehreren Durchgängen erfasst und zugeordnet werden. Oder aber die Förderbänder können in einer Linie angeordnet werden; so lassen sich Anlagenmodule, die als Input oder für einen Output benötigt werden, leicht integrieren und wieder entfernen. Siemens hat für das Digital Waste Research Lab eine Recycling-Analyse-Softwareplattform entwickelt. „Unsere Softwarelösung ist die Basis für die Einteilung des Abfalls mithilfe der verschiedenen Sensoren in bestimmte Kategorien – inklusive Analysen. Damit wollen wir neue Sortierkonzepte entwickeln“, sagt Martin Höffernig vom Recycling Innovation Team, das Teil der Industrie-Softwareentwicklungseinheit bei Siemens Österreich am Standort Graz ist. Auch Automatisierungshardware wie Steuerungen und Frequenzumrichter steuert das Unternehmen bei. 

Projekt ReWaste F: Aufbau einer Smart Waste Factory
Das Lab spielt mittlerweile eine wichtige Rolle in öffentlich geförderten Forschungsprojekten, an denen die Montanuniversität Leoben und Siemens gemeinsam mit Partnern arbeiten. Im FFG-geförderten Projekt ReWaste F geht es um den Aufbau einer Smart Waste Factory im Umfeld des bestehenden Labs in St. Michael auf Basis einer digitalen Austauschplattform über mehrere Anlagenteile, sogenannte Aggregate, die miteinander vernetzt werden, hinweg. Ziel ist der Aufbau eines Anlagenkonzepts, bei dem während des Betriebs einzelne der verbundenen Aggregate, etwa Shredder oder Trennaggregate, aufgrund einer gemeinsamen Datenbasis angesteuert und während des Betriebs dynamisch verändert werden können, um noch bessere, materialqualitätsangepasste Sortier- und damit in der Folge Recyclingergebnisse erzielen zu können. 

Eine Besonderheit dieses Projekts ist, dass der Datenaustausch zwischen den Anlageteilen über den Standard MTP (Modular Type Package) erfolgen soll, was erstmals in der Recyclingdomäne der Fall wäre. Bis Herbst dieses Jahres soll ein derartiger Versuchsaufbau in St. Michael realisiert sein, um MTP erstmalig im Abfall-/Recyclingbereich erproben zu können. „Wir streben als Industrie-Softwareentwicklungsteam an, uns als Kompetenzzentrum für MTP zu etablieren. Das ist neben der Analyseplattform, die ein Kernstück der Recycling-Forschungsprojekte darstellt, einer unserer Fokuspunkte“, so Herbert Tanner, der nicht nur der Leiter dieses Softwareentwicklungsteams, sondern zusätzlich auch für die Siemens-Niederlassungen in Graz und Klagenfurt verantwortlich ist. 

Projekt RecAIcle: Bessere Sortierqualität durch KI
Im ebenfalls von der FFG geförderten gemeinsamen Projekt RecAIcle wird der Versuchsaufbau im Digital Waste Research Lab in St. Michael genutzt, um eine KI-Lösung zu entwickeln, die Menschen beim händischen Abfallsortieren behilflich sein soll, um eine bessere Sortierqualität zu erzielen. „Unsere heutigen Produkte sind vielfältiger, bunter, komplexer und multilayerartiger geworden und dadurch braucht es auch hier technisch innovative Ansätze, um auch mit diesen Abfällen eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft zu betreiben“, sagt Sarc. Gemeinsam mit einem Industrie- bzw. Recyclingpartner soll mittels Kamerasystemen analysiert werden, was von Handsortierenden, die direkt neben dem Förderband stehen, besser bzw. schlechter getrennt wird. Die Objekte, die von den Sortierenden aus dem Stoffstrom weniger gut sortiert wurden, sollen dann unterstützt durch ein mit den Kameras verknüpftes KI-Modell in der von Siemens entwickelten Analyseplattform besser markiert und damit schneller erkennbarer werden. „Durch unsere Anlage in St. Michael sind wir in der Lage, erstmals in Österreich neue Lösungen für die Abfallwirtschaft bzw. die Kreislaufwirtschaft generell zu entwickeln, die auf experimenteller Forschung basieren“, freut sich Renato Sarc. 

Modular Type Package (MTP)
MTP ist ein Datenstandard, der ursprünglich aus der Prozessindustrie und hier besonders aus dem Gebiet Pharma stammt; eine gemeinsame „Sprache“, mit der Eigenschaften von Prozessmodulen hersteller- und technologieneutral beschrieben werden können. Diese Beschreibungen werden aus den Engineeringdaten der Modulautomatisierung erzeugt. Sie ermöglicht es jedem übergeordneten Automatisierungssystem, das MTP „spricht“, ein bestimmtes Modul anzusteuern.