Elektroschrott
Machine Learning verbessert Wiederaufarbeitung
Im Projekt »Desire4Electronics« treibt das Fraunhofer IPA zusammen mit 10 Projektpartnern automatisierte Demontageprozessen für das Remanufacturing von Elektrokleingeräten voran. Das Projekt läuft von 2023 bis 2025 und adressiert Ziele der Vereinten Nationen für eine nachhaltige Entwicklung.
Pro Kopf und Jahr verursachen die Menschen in Deutschland durchschnittlich 19,4 kg Elektroschrott – Tendenz steigend. Gerade bei Elektrokleingeräten sind viele Bauteile, die zum Beispiel wertvolle Stoffe wie Kupfer, Polymere oder Lithium enthalten, noch funktionstüchtig und könnten wiederaufgearbeitet werden. Aktuell ist der Prozess jedoch sehr zeitaufwendig. Deshalb ist das Ziel von »Desire4Electronics«, Methoden zu entwickeln, die das Remanufacturing von Bauteilen automatisieren und hierdurch vereinfachen. Hierfür sollen vor allem Techniken des maschinellen Lernens (ML), einem Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), entwickelt und später im gesamten Aufarbeitungsprozess angewendet werden.
Interdisziplinärer Projektverbund
Das Konsortium wird von der Abteilung Roboter- und Assistenzsysteme des Fraunhofer IPA geleitet. Die Projektgruppe Prozessinnovation am Standort Bayreuth des Instituts arbeitet ebenfalls am Forschungsprojekt mit. Hinzu kommen drei weitere Projektpartner: acp systems, Deprag Schulz und das »United Nations Institute for Training and Research«. Außerdem unterstützen sechs assoziierte Partner aus der Abfallwirtschaft das Projekt mit ihrem Praxiswissen und können wichtige Erkenntnisse aus dem Projekt direkt in die Anwendung überführen.
Fokus auf Nachhaltigkeit
Der Forschungsverbund entwickelt im Projekt risikoarme und intelligente Automatisierungslösungen für das Remanufacturing. Im Mittelpunkt steht hierbei das Thema Nachhaltigkeit. Mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens sollen Gerätetypen und Verbindungstechniken erkannt und letztere anhand von Bild- und Werkzeugdaten geprüft werden. Auf Grundlage der Ergebnisse können die Projektpartner anschließend Multi-Werkzeuge entwickeln, mithilfe derer verschiedene Verbindungstechniken für die Demontage des Elektrokleingeräts gelöst werden können. Ferner werden Methoden zur automatisierten Demontage erforscht. Sie können den Aufarbeitungsprozess auch in Industrieländern etablieren und profitabel gestalten und so zu mehr Nachhaltigkeit bei Produktion und Konsum beitragen.
Jobangebote+ passend zum Thema
Lesen Sie mehr zum Thema
Das könnte Sie auch interessieren
AITAD auf der embedded world
Infrarot-Sensor-Modul für KI-Applikationen
Nvidia
Ergebnisse über den Erwartungen
Microsoft
Chatbot kommt an die kurze Leine
Algorithmen testen und zertifizieren
Zuverlässige KI-Software in der Produktion
