Der Einsatz digitaler Technologien und Künstlicher Intelligenz (KI) kann bisher manuell ausgeführte Verwertungsabläufe in zunehmendem Maße automatisieren und beschleunigen. So lässt sich der Demontageprozess etwa durch Roboter-Technologie teil- oder sogar hochautomatisieren. Die Integration von Systemen zur optischen sowie KI-unterstützten Erkennung und Sortierung von Wertstoffen im Post-Schredder-Prozess ermöglicht es, die Qualität und Reinheit der Materialien Aluminium, Stahl, Glas, Kupfer und Kunststoff signifikant zu steigern. Die während des Aufbereitungsprozesses entnommenen Proben und gewonnenen Materialcharakterisierungen bilden eine Datenbasis für die technologisch-ökonomische Bewertung, aber auch für die Bilanzierung der Stoffströme.
Car2Car – Kreislauffähige, nachhaltige Fahrzeugverwertungskonzepte
Im Projekt Car2Car des BMWK-Förderprogramms kommen Expert*innen aus Automobilindustrie, Wissenschaft und Recyclingindustrie zusammen, um für die wichtigsten Werkstoffgruppen im Automobil (Stahl, Aluminium, Glas, Kunststoff und Kupfer) automatisierte Demontagekonzepte zu entwickeln sowie eine sortenreine Trennung und Aufbereitung dieser Sekundärrohstoffe voran zu bringen. Dafür wird die gesamte Prozesskette vom Fahrzeugteil bis zur Wiederverwendung in einem Großversuch mit 500 Altfahrzeugen, bereitgestellt vom Projektleiter BMW AG, erarbeitet und demonstriert. Die einzelnen Projektpartner entwickeln die Prozessschritte anhand ihrer jeweiligen Expertisen weiter und bauen zusammen einen Gesamtkreislauf auf, der die vollständige Analyse von Stoffstrommodellen ermöglicht. Weiterhin sollen ökologische und ökonomische Evaluationen die industrielle Skalierbarkeit, eine effektive Treibhausgasreduktion sowie die wirtschaftliche Tragfähigkeit sicherstellen.
Quelle: Helmholtz-Institut Freiberg für Ressourcentechnologie am HZDR