SCCH: KI verbessert Kunststoffrecycling

Bernhard Freudenthaler, <span lang="en">Area Manager for Data Science</span> bei SCCH und Sophie Pachner, <span lang="en">R&D Engineer</span> bei EREMA beim <span lang="en">IoT</span>-Forum in Wien
Bernhard Freudenthaler, Area Manager for Data Science bei SCCH und Sophie Pachner, R&D Engineer bei EREMA beim IoT-Forum in Wien; © SCCH

Gemeinsam forschen die EREMA Engineering Recycling Maschinen und Anlagen Ges.m.b.H. und das Software Competence Center Hagenberg (SCCH) daran, wie die Digitalisierung und KI die Recyclingquote erhöhen können.

Entwicklung von Assistenzsystemen

In Zukunft sollen Assistenzsysteme eine konstante Produktqualität sichern, Muster in Produktionsdaten erkennen, Komponenten und Prozesse optimieren, bei Anomalien warnen und Prognosemodelle entwickeln. SCCH bringt hier die Expertise in den Bereichen Datenintegration, Wissensextraktion, Prozessmodellierung und Prozessoptimierung ein. Dabei werden Methoden des maschinellen Lernens verwendet, um die Daten zu analysieren. Die Maschinen sind mit viel Sensorik ausgestattet, die genutzt werden kann.

Eine besondere Herausforderung beim Datenmanagement stellt die Nachverfolgbarkeit der Stoffströme entlang der Wertschöpfungskette dar. Für eine unternehmensübergreifenden Datenanalyse entwickelt SCCH privatsphärenerhaltende Methoden zur Datensammlung. Das ermöglicht in Zukunft einen ganzheitlichen Blick auf Wertschöpfungsketten, ohne dass Daten über Unternehmensgrenzen hinweg ausgetauscht werden müssen. Mithilfe von KI wird der Abfall vernetzt und somit zu "Smart Waste“.

Erklärbare Künstliche Intelligenz

Zur Visualisierung und Analyse der Prozessdaten hat das SCCH ein Dashboard entwickelt. Um die komplexen Vorgänge im Kunststoff-Recyclingprozess verständlich und nachvollziehbar zu machen, wird Explainable AI – also erklärbare Künstliche Intelligenz – verwendet.

EREMA und das SCCH sind aktuell Projektpartner im Leitprojekt circPLAST-mr, welches sich mit dem mechanischen Recycling von Kunststoffen beschäftigt und im Projekt CHASE, bei dem es um die chemische Prozessindustrie geht.

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