Kreislaufwirtschaft ist ein wichtiger Hebel, um die Ziele des Pariser Klimaabkommens zu erreichen. Zu einer Schl\u00fcsselkomponente der Kreislaufwirtschaft kann das Remanufacturing werden \u2013 ein Prozess zum Angleichen gebrauchter Ger\u00e4te an den Neuzustand. In Kombination mit einer anschlie\u00dfenden Wiederverwendung l\u00e4sst sich die Lebensdauer von Produkten verl\u00e4ngern. <\/p>\n\n\n\n
Dieses Ziel verfolgen Forschende am Fraunhofer IPK im vom Bundesministerium f\u00fcr Bildung und Forschung BMBF gef\u00f6rderten Projekt EIBA. Projektpartner sind die Circular Economy Solutions GmbH, die Technische Universit\u00e4t Berlin und die Deutsche Akademie der Technikwissenschaften acatech. Statt Altteile zu recyceln, sollen sie aufbereitet und erneut genutzt werden. Laut einer Studie des VDI Zentrums Ressourceneffizienz k\u00f6nnen bis zu 80 Prozent der Herstellungskosten durch das Remanufacturing von Altteilen eingespart und bis zu rund 90 Prozent der Materialverbr\u00e4uche reduziert werden, so Fraunhofer Gesellschaft in einer Pressemeldung<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Die Herausforderung im Remanufacturing besteht in der eindeutigen Identifikation und Bewertung der Fahrzeugbauteile. Viele Produkte unterscheiden sich kaum voneinander und sind aufgrund von Verschmutzung und Verschlei\u00df nur schwer zu identifizieren. Bislang wird diese Aufgabe unter hohem Zeitdruck von Fachleuten manuell erledigt. Hier setzt das KI-basierte Assistenzsystem des Fraunhofer IPK an: Es soll die Mitarbeitenden k\u00fcnftig nach dem Vier-Augen-Prinzip beim Verlesen, also dem Erkennen und Beurteilen von defekten Verschlei\u00dfteilen wie Anlasser, Klimakompressoren und Lichtmaschine unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n “In der Automobilindustrie wird nach dem Ausbau des Altteils im Sortierzentrum anhand von bestimmten Kriterien bewertet, ob es wiederverwendet werden kann”, sagt Marian Schl\u00fcter, Wissenschaftler am Fraunhofer IPK. “Dies ist jedoch alles andere als trivial. Teilenummern als das einzige optisch zuverl\u00e4ssige Merkmal sind nicht mehr lesbar, zerkratzt, \u00fcberlackiert, oder Typenschilder sind abgefallen. Der Werker sortiert es also f\u00e4lschlicherweise aus, es wird rein stofflich verwertet. Genau hier kommt die KI ins Spiel. Sie identifiziert die Altteile unabh\u00e4ngig von der Teilenummer anhand ihres Aussehens und f\u00fchrt sie einem zweiten Lebenszyklus zu.”<\/p>\n\n\n\n Dabei werden Identifikations-merkmale wie Gewicht, Volumen, Form, Gr\u00f6\u00dfe und Farbmerkmale herangezogen, aber auch Kunden- und Lieferdaten flie\u00dfen in die Bewertung ein. Der Mitarbeiter wiederum erkennt lose Komponenten oder verbrannte Bauteile, wo das KI-System mit seiner Bildverarbeitung scheitert.<\/p>\n\n\n\n Doch wie l\u00e4uft der Prozess im Detail ab? Zun\u00e4chst wird das Altteil bildbasiert verarbeitet. Dabei scannt das System die Verpackung, um Informationen \u00fcber die Produktgruppe zu erhalten. Durch die Zerlegung in Teilprobleme reduziert dieser Ansatz den Suchraum f\u00fcr die Identifikation von 1:120 000 auf 1:5000. Anschlie\u00dfend wird das Altteil gewogen und von 3D-Stereokameras aufgenommen. Die aus der bildbasierten Verarbeitung resultierenden Ergebnisse werden mit der Analyse der teilspezifischen Gesch\u00e4ftsdaten wie Herkunft, Datum und Ort kombiniert, um eine zuverl\u00e4ssige Identifikation zu erhalten. Die Informationen werden von zwei KI-Systemen parallel verarbeitet. Die Ergebnisse der bildbasierten Verarbeitung werden mit der Analyse der teilspezifischen Gesch\u00e4ftsdaten wie Herkunft, Datum und Ort fusioniert, um eine zuverl\u00e4ssige, gesamtheitliche Identifikation des Altteils zu erhalten. <\/p>\n\n\n\n “Ein KI-System wurde f\u00fcr die Bildverarbeitung trainiert, dies war unsere Aufgabe im Projekt, das zweite f\u00fcr die Gesch\u00e4ftsdaten. Bei der Methode der bildverarbeitenden KI verwenden wir Convolutional Neural Networks. Das sind auf die Extraktion von Merkmalen aus Bilddaten spezialisierte Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens”, erl\u00e4utert der Produktionstechniker. <\/p>\n\n\n\n Das Ergebnis der Identifikation wird dem Mitarbeiter angezeigt, er erh\u00e4lt eine Vorschlagsliste mit Vorschaubild und Teilenummer und beh\u00e4lt so die Kontrolle.<\/p>\n\n\n\n “Die KI wird in den laufenden Betrieb integriert, der Arbeitsvorgang wird nicht gest\u00f6rt. Der Werker hat keine zus\u00e4tzlichen Aufgaben, was bei diesem zeitsensiblen Prozess von gro\u00dfer Bedeutung ist. Unser KI-System l\u00e4uft auf herk\u00f6mmlichen Desktop-PCs. \u00dcber die Cloud lassen sich alle Firmenstandorte vernetzen, sodass das Erfahrungswissen eines Mitarbeiters Werkern an anderen Standorten zugutekommt.” Die flexible Technologie l\u00e4sst sich f\u00fcr formbest\u00e4ndige Bauteile aller Art einsetzen.<\/p>\n\n\n\n J\u00e4hrlich werden etwa f\u00fcnf bis sieben Prozent von einer Million Altteilen, die die Circular Economy Solutions GmbH handhabt, also bis zu 70 000, aussortiert, weil sie nicht identifiziert werden k\u00f6nnen. Eine Studie im Projekt zeigt eine Wiedererkennungsgenauigkeit von 98,9 Prozent. Bezogen auf die 70 000 aussortierten Altteile k\u00f6nnen durch eine KI-basierte Identifikation voraussichtlich 67 200 mehr Altteile als zuvor dem Kreislauf zugef\u00fchrt werden.<\/p>\n\n\n\n Die Projektpartner \u00fcberpr\u00fcfen das Vorhaben kontinuierlich hinsichtlich seiner Nachhaltigkeit. Ziel des Projekts ist es, mehr Altteile im Kreislauf zu halten. Doch lohnt sich dies angesichts des hohen Energieverbrauchs, der f\u00fcr das Training der KI, das Betreiben der Kameras und PCs erforderlich ist? \u00bbDies k\u00f6nnen wir eindeutig bejahen, das Einsparpotenzial von CO2<\/sub>-\u00c4quivalenten ist hoch, demgegen\u00fcber ist der Energiebedarf der KI zu vernachl\u00e4ssigen. Nach unseren Hochrechnungen rentiert sich das KI-System, wenn man die CO2<\/sub>-\u00c4quivalente betrachtet, sp\u00e4testens nach einer Woche\u00ab, res\u00fcmiert der Forscher.<\/p>\n\n\nVier-Augen-Prinzip<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Mensch und Maschine <\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Letzte Kontrolle<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Convolutional Neural Networks.<\/h3>\n\n\n\n
CO2<\/sub>-\u00c4quivalente<\/h3>\n\n\n\n