Trends im industriellen Abfallmanagement, die man 2025 im Blick behalten sollte

Das Jahr 2025 wird von Innovationen und Veränderungen geprägt sein, da neue Einschränkungen und strengere Vorschriften im Abfallmanagement zunehmen. Viele Unternehmen führen intelligente Abfallmanagementsysteme ein, um Abfälle einfacher und effizienter zu handhaben. Besonders für produzierende Unternehmen ist die Implementierung smarter Lösungen wichtig, da in der EU Industrie und Bergbau neunmal mehr Abfälle erzeugen als Haushalte und das verarbeitende Gewerbe allein mehr Abfall produziert als alle Haushalte zusammen. Darüber hinaus wird laut einem Bericht der weltweite Abfallanfall bis 2050 voraussichtlich um 70 % steigen WorldBank.

Wenn wir an Abfall denken, stellen wir uns oft Hausmüll vor. Obwohl dieser ein erhebliches Problem darstellt, macht er nur einen Bruchteil des Gesamtproblems aus. Jährlich werden weltweit rund 2 Milliarden Tonnen kommunaler Abfälle erzeugt, wobei die USA und die EU zu den größten Pro-Kopf-Verursachern zählen. Die Bewältigung dieser Abfallmengen bleibt für Städte weltweit eine große Herausforderung. Kommunale Abfälle sind jedoch nur die Spitze des Eisbergs. In der EU erzeugen Industrie und Bergbau neunmal mehr Abfälle als Haushalte, und allein das verarbeitende Gewerbe produziert mehr Abfall als alle Haushalte zusammen. Die Bewältigung industrieller Abfälle ist daher entscheidend für die Umsetzung eines wirklich nachhaltigen Abfallmanagementsystems.

Diese Situation ist alarmierend und erfordert dringendes Handeln sowie Innovation. Lassen wir uns von neuen Trends und Praktiken im Jahr 2025 inspirieren und stellen wir uns dieser Herausforderung gemeinsam und verantwortungsbewusst.

1. Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein leistungsstarkes Werkzeug im industriellen Abfallmanagement, da sie komplexe Prozesse erlernen kann, sofern Zeit in ihr Training investiert wird. Es ist allgemein bekannt, dass die Abfallbewirtschaftung eine anspruchsvolle Aufgabe ist, die viel Kraft und Zeit erfordert. Der Einsatz von KI kann jedoch sowohl Zeit als auch Energie sparen.

Heute wird KI im industriellen Abfallmanagement hauptsächlich als Werkzeug zur Sortierung eingesetzt, unter anderem für:

KI-gestützte Bilderkennung

Diese Aufgabe war bei manueller Ausführung anfällig für menschliche Fehler. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zur Analyse visueller Daten – zur Erkennung von Objekten, Mustern und sogar Text – hat sich die Qualität der Sortierung deutlich verbessert. Zu den wichtigsten Technologien, die diesen Prozess unterstützen, gehören Objekterkennung, Bildkennzeichnung und optische Zeichenerkennung (OCR).

Sortierung von recycelbaren und nicht recycelbaren Materialien

Manchmal werden recycelbare und nicht recycelbare Materialien miteinander vermischt – zum Beispiel, wenn eine Glasflasche versehentlich zu Kunststoffrecyclingmaterialien geworfen wird. Mithilfe fortschrittlicher Modelle des maschinellen Lernens können diese Systeme verschiedene Materialien wie Kunststoffe, Metalle, Glas, organische Abfälle und sogar gefährliche Stoffe wie Batterien oder Elektronik schnell identifizieren. Durch die Analyse visueller Daten ist KI in der Lage, zwischen recycelbaren und nicht recycelbaren Materialien zu unterscheiden und so die Verunreinigung von Recyclingprozessen zu reduzieren.

Erkennung von gefährlichen oder kontaminierten Abfällen

Das Letzte, was wir bei der Abfallbehandlung wollen, ist eine Kontamination. Dank KI-gestützter Bilderkennungssysteme können Abfallwirtschaftsanlagen Abfallströme automatisch scannen und gefährliche Materialien erkennen. Diese Systeme lassen sich darauf trainieren, spezifische visuelle Merkmale von gefährlichen Abfällen zu identifizieren, etwa chemische Kennzeichnungen, ungewöhnliche Formen oder Materialien, die eine besondere Handhabung erfordern.

Eine der erfolgreichen Integrationen von KI in Abfallmanagementsysteme ist Greyparrot. Greyparrot ist auf KI-gestützte Abfallanalytik spezialisiert, um die Recyclingeffizienz zu steigern und die Umweltbelastung zu reduzieren. Ihr Hauptprodukt, das Greyparrot Analyzer,ist eine KI-basierte Abfallanalytik-Plattform, die Kamerasysteme nutzt, um Abfallströme in Echtzeit zu erfassen und über intuitive Dashboards aussagekräftige Erkenntnisse zu generieren. Das System ist in der Lage, Merkmale wie Masse, Marke, Emissionspotenzial und weitere Eigenschaften in über 89 Materialkategorien zu identifizieren. Die erfassten Daten liefern wertvolle Einblicke in die Abfallzusammensetzung und helfen Anlagen dabei, Sortierprozesse zu optimieren, Recyclingquoten zu erhöhen und Kontaminationen zu reduzieren. Darüber hinaus bietet Greyparrot Greyparrot Sync an, ein Integrationssystem, das die KI mit Maschinen und Software von Drittanbietern (Roboter, SPS/PLC, Ballenpressen, NIR) verbindet und den Nutzen der Lösung weiter steigert.

2. Robotik

Auch wenn der Einsatz von Robotern nach Science-Fiction klingen mag, ist er dank moderner Technologie mittlerweile weit verbreitet. Roboter liefern Essen in Restaurants, unterstützen zahlreiche Industriezweige und übernehmen sogar Aufgaben in der Abfallwirtschaft. Die zuvor erwähnte KI fungiert dabei häufig als „Gehirn“, das Roboterarme oder Werkzeuge steuert, um erlernte Abfallmanagementprozesse auszuführen. Roboterarme arbeiten schneller und können schwerere Lasten heben als Menschen. Hier sind einige der interessantesten Roboter, die im industriellen Abfallmanagement eingesetzt werden:

AMP Robotics (USA):

Ihr robotisches Sortiersystem verarbeitet Materialien bis zu viermal schneller als manuelle Methoden. AMP Vision erfasst Bilder und übermittelt sie an die KI, die jedes Objekt anhand von Materialtyp, Form, Farbe, Polymer und sogar Marke identifiziert. Anschließend steuert die KI den Roboter, um den Abfall präzise zu sortieren.

ZenRobotics Recycler(Finnland):

Nenn sie Roboter,
nenn sie Picker,
nenn sie Recycler.

Was sie tun, ist makellose Abfallsortierarbeit.

Sie haben spezialisierte Roboterarme für die Abfallsortierung entwickelt: den Heavy Picker für sperrige Abfälle und den Fast Picker für leichtere Materialien. Ihr KI-System ZenBrain unterstützt die Sortierung von Bau- und Abbruchabfällen, darunter Holz, Metall und Stein.

3. Internet der Dinge

Das Internet der Dinge (IoT) bezeichnet ein Netzwerk miteinander verbundener Geräte, die miteinander kommunizieren und Daten austauschen. In der Abfallwirtschaft wird IoT eingesetzt, um Füllstände zu überwachen, Sammelrouten zu optimieren und Abfallarten zu verfolgen, wodurch die Effizienz gesteigert und Kosten gesenkt werden. Mit dieser fortschrittlichen Technologie ausgestattete Abfallbehälter werden als Smart Bins bezeichnet.

Smarte Abfallbehälter mit IoT

IoT-fähige Smart Bins nutzen fortschrittliche Technologien, um Abfälle effizient zu überwachen und zu verwalten Ultraschallsensoren um die Abfallsammlung und -verwaltung grundlegend zu revolutionieren. Diese Sensoren überwachen die Füllstände in Echtzeit, erkennen, wenn Behälter sich der Kapazitätsgrenze nähern, und senden automatische Benachrichtigungen an Abfallentsorgungsbetriebe. Durch den Einsatz von Datenanalysen optimieren Smart Bins Sammelrouten, reduzieren unnötige Leerungen und senken den Kraftstoffverbrauch. Darüber hinaus können diese Systeme Temperaturveränderungen erkennen, gefährliche Abfälle identifizieren und Überfüllungen verhindern, was zu saubereren und effizienteren städtischen Umgebungen beiträgt.

4. Kreislaufwirtschaft

Wie der Name schon sagt, ist die Kreislaufwirtschaft ein Wirtschaftssystem, das auf einem geschlossenen Kreislaufprinzip basiert. Doch was bedeutet das genau – insbesondere im Bereich der Abfallwirtschaft? Sie lässt sich mit der linearen Wirtschaft vergleichen, in der Abfälle häufig auf Deponien landen, keinen weiteren Nutzen haben und der Umwelt schaden. Im Gegensatz dazu konzentriert sich die Kreislaufwirtschaft auf die Wiederverwendung, das Recycling und die Rückführung von Abfällen in den Wirtschaftskreislauf. So entsteht ein kontinuierlicher Kreislauf, der Abfall minimiert und die Ressourceneffizienz maximiert.

Die Kreislaufwirtschaft folgt vier grundlegenden Prinzipien, den sogenannten 4R:

Reduce: Vermeidung von Abfall bereits an der Quelle durch nachhaltiges Design und Produktionspraktiken, die die Lebensdauer von Produkten verlängern.

Reuse: Wiederverwendung bzw. Zweckentfremdung von Produkten oder Materialien, um ihre Nutzungsdauer zu verlängern und sie möglichst lange im Wirtschaftskreislauf zu halten.

Recycle: Aufbereitung ausgedienter Gegenstände zu Rohstoffen für neue Produkte. Obwohl weit verbreitet, gilt Recycling in der Hierarchie der Kreislaufwirtschaft als letzte Option.

Recover: Rückgewinnung von Materialien oder Energie aus Abfällen, die nicht mehr wiederverwendet oder recycelt werden können, etwa durch Kompostierung organischer Abfälle oder die Umwandlung von Abfall in Energie.

5. Fortschrittliches Recycling

Fortschrittliches Recycling in der Abfallwirtschaft gewinnt zunehmend an Bedeutung, da spannende neue Experimente und innovative Methoden zur Umwandlung von Abfällen in wiederverwendbare Materialien entwickelt werden. Nachfolgend eine interessante Liste innovativer Technologien, die Abfallmaterialien aufschließen:

Chemisches Recycling:

• Chemolyse: Bei der Chemolyse werden Polymere mithilfe von Lösungsmitteln, Katalysatoren, Wärme und teilweise Druck in Monomere oder Rohstoffe zerlegt. Die Pyrolyse zersetzt Polymere unter inerten Bedingungen bei Temperaturen von etwa 500–800 °C in kleinere Bausteine.
• Enzymbasiertes Recycling: Forschende entwickeln Enzyme, die Kunststoffe – insbesondere PET – in ihre ursprünglichen Monomere zerlegen können. Dadurch könnten Kunststoffe wieder in Neumaterialqualität recycelt werden, was Abfälle reduziert und die Kreislaufwirtschaft fördert.
• Pyrolyse: Ein Verfahren, bei dem Kunststoffe und andere Abfallmaterialien unter Wärmeeinwirkung ohne Sauerstoffzufuhr in wertvolle Produkte wie Öl, Gas und Koks (Char) zerlegt werden. Dieses Verfahren eignet sich besonders für das Recycling von Kunststoffen, die mit herkömmlichen Methoden schwer zu verarbeiten sind.

Vergasung:

Die Vergasung ist ein Verfahren, bei dem Abfälle durch chemische Reaktionen bei hohen Temperaturen ohne Verbrennung in Synthesegas (Syngas), eine Mischung aus Wasserstoff und Kohlenmonoxid, umgewandelt werden. Dieses Synthesegas kann zur Energieerzeugung sowie zur Herstellung von Kraftstoffen oder Chemikalien genutzt werden. Im Vergleich zur Verbrennung ist dieses Verfahren effizienter und umweltfreundlicher, da es weniger schädliche Emissionen verursacht und eine bessere Verwertung von Abfällen ermöglicht.

6. Big-Data-Analyse

Die Big-Data-Analyse befasst sich mit sehr großen Datenmengen in unterschiedlichen Formaten, darunter strukturierte, teilstrukturierte und unstrukturierte Daten. Die Komplexität dieser Daten erfordert ausgefeiltere Analysetechniken. Big-Data-Analysen nutzen fortschrittliche Methoden wie maschinelles Lernen und data mining um Informationen aus komplexen Datensätzen zu extrahieren“, laut IBM.

Bei der Betrachtung des industriellen Abfallmanagements stellt sich die Frage, welche Rolle Big-Data-Analysen dabei spielen können. Hier sind einige zentrale Vorteile der Integration von Big Data in Abfallmanagementprozesse:

• Datenqualität: Big Data stellt sicher, dass abfallbezogene Daten genau, aktuell und konsistent sind und somit bessere Entscheidungen sowie effiziente Abläufe unterstützen.
• Statistiken zur Fahrzeugnutzung: Big Data erfasst die Nutzung von Fahrzeugen und hilft dabei, das Flottenmanagement zu optimieren, den Kraftstoffverbrauch zu senken und Wartungspläne zu verbessern.
• Statistiken zu Füllständen von Behältern: Echtzeitdaten zu Behälterfüllständen ermöglichen optimierte Abholpläne, verhindern Überfüllungen und steigern die Effizienz.
• Statistiken zu Sammelkosten: Big Data analysiert Sammelkosten und hilft, Einsparpotenziale bei Kraftstoff, Personal und Fahrzeugwartung zu identifizieren.
• Statistiken zur Behälterverteilung: Big Data unterstützt die Optimierung der Standortwahl von Behältern durch die Analyse von Abfallaufkommen und Nutzerverhalten, was die Zugänglichkeit und Recyclingquoten verbessert.
• Statistiken zur Routen­effizienz: Big Data optimiert Sammelrouten, reduziert Kraftstoffverbrauch, Fahrzeiten und Emissionen und stellt gleichzeitig eine termingerechte Abholung sicher.

Quellen: medium.com,bridgera.com