Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verändern die Arbeitsweise von Industrien grundlegend, insbesondere im Hinblick auf Automatisierung und Big-Data-Verarbeitung. Bei der Anwendung auf den Abfallwirtschaftssektor können diese Lösungen die gesamte Wertschöpfungskette rationalisieren und alles von der Müllabfuhr bis zum intelligenten Recycling optimieren.
Wie KI die Abfallwirtschaft verändern kann
Seit 1990 haben die Amerikaner jährlich über 200 Millionen Tonnen Siedlungsabfälle erzeugt. Das zeigt sich an der Zahl der überfüllten Mülldeponien und der Städte, in denen sich Müll auf den Straßen türmt. Die Auswirkungen auf die Umwelt wurden zunehmend schlimmer.
Die Treibhausgasemissionen steigen ebenso wie die Luft- und Wasserverschmutzung. KI kann diese Probleme auf verschiedene Weise angehen.
Optimierte Müllabfuhr mit intelligenten Sensoren
Die Müllabfuhr ist der erste Schritt in der Abfallwirtschaftskette.
„KI-gestützte IoT-Sensoren, die in Abfallbehältern installiert sind, verfolgen den Füllstand, die Innentemperatur und andere relevante Daten und liefern Echtzeit-Updates.“
Diese intelligenten Behälter überwachen die Müllmenge, um festzustellen, wann eine Sammlung erforderlich ist. Sobald der Müll einen vordefinierten Wert erreicht, wird eine Warnung an die Abfallentsorgungsfahrzeuge zur Abholung weitergeleitet. Diese Methode trägt dazu bei, eine Überladung und unsachgemäße Abfallentsorgung an ausgewiesenen Deponien zu verhindern.
Effektive Routenplanung für Müllfahrzeuge
Durch den Einsatz intelligenter Abfallbehälter fahren LKWs nur dann aus, wenn es nötig ist, wodurch weniger Fahrzeuge auf der Straße unterwegs sind. Maschinelles Lernen verbessert die Kette durch die Analyse von Daten zu Abfallentsorgungsmustern, Echtzeit-Verkehrsbedingungen und anderen wichtigen Überlegungen, um Abhol- und Bringrouten zu optimieren.
Dies ermöglicht ein effizienteres Flottenmanagement und spart auf ganzer Linie Kosten. Untersuchungen zeigen, dass der Einsatz von KI in der Abfalllogistik zu Überschüssen führen kann 36 % Reduzierung der Reisestrecke und bis zu 28.22 % Zeitersparnis unterwegs. Weniger Lkw bedeuten auch geringere COXNUMX-Emissionen im Zusammenhang mit der Abfallwirtschaft.
Automatisierte Sortierung in Materialrückgewinnungsanlagen
Der von Müllfahrzeugen abgeholte Müll wird in der Regel an der Sortieranlage angehalten, um wiederverwertbare Gegenstände zu trennen. Herkömmliche Sortiertechniken basieren auf der manuellen Durchsicht der Mülldeponie, was zeitaufwändig ist und von der Personalverfügbarkeit abhängt. Der Arbeitskräftemangel hat die Abfallindustrie hart getroffen. Berichten zufolge waren in einigen Betrieben nur 20 % der offenen Stellen besetzt.
KI-gestützte Lösungen wie fortschrittliche Bilderkennung und maschinelles Lernen können den Prozess automatisieren und so die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Abfallsortierung erhöhen. Das System scannt den Müll, der sich entlang des Förderbands bewegt, und wählt die Gegenstände anhand vorab trainierter Algorithmen aus.
„KI-Automatisierung kann auch Ineffizienzen in Rückgewinnungssystemen beheben, indem sie die Menge der verwerteten Rezyklate erhöht und die Menge an Abfällen reduziert, die auf Deponien landen.“
Beispielsweise schätzt die EPA, dass Aluminiumschrott ausfällt 2 % des gesamten Deponievolumens jährlich. Mittlerweile zahlen Hersteller jedes Jahr über 800 Millionen US-Dollar für recyceltes Material. Wenn Sie die KI so trainieren, dass sie gezielt auf Aluminiumschrott abzielt, können Sie Verschwendung vermeiden und Einnahmen generieren.
Entsorgung medizinischer und biologisch gefährlicher Abfälle
Für die Entsorgung gefährlicher Abfälle gelten besondere Richtlinien. KI kann eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der sicheren Lagerung, des Transports und der Entsorgung dieser giftigen Materialien spielen.
Erkennungssoftware kann beispielsweise verschiedene Arten biologisch gefährlicher Abfälle identifizieren und klassifizieren und so sicherstellen, dass sie an ihren vorgesehenen Endbestimmungsort gelangen. IoT-Sensoren könnten auch gefährliche Materialien überwachen und sicherstellen, dass keine Gefahr besteht, dass sie verschüttet werden. Dies verringert das Risiko für Arbeitnehmer, die andernfalls exponiert wären.
Beispiele für KI-Lösungen für die Abfallwirtschaft
Überall auf der Welt setzen Regierungen und Organisationen Automatisierungstechnologien ein, um die Sammlung und Verarbeitung von Müll zu optimieren.
„KI-Automatisierung kann auch Ineffizienzen in Rückgewinnungssystemen beheben, indem sie die Menge der verwerteten Rezyklate erhöht und die Menge an Abfällen reduziert, die auf Deponien landen.“
Arbeiter fotografieren den Stapel und die App ordnet sie akribisch in Kategorien ein. Das Tool erkennt auch Sicherheitsprobleme, beispielsweise einen Mitarbeiter ohne Arbeitshandschuhe, und alarmiert ihn.
Im Jahr 2022 nutzte China die KI von Alibaba Cloud, um die Müllverbrennung effizienter zu gestalten. Die KI überwachte Verbrennungen, regulierte automatisch die Temperaturen und optimierte den Energieverbrauch. Im Vereinigten Königreich nutzt Greyparrot KI zur Analyse von Abfallverarbeitungs- und Recyclinganlagen. Es nutzt hochpräzise Kameras und fortschrittliche Erkennungsalgorithmen, um den Müll, der sich auf dem Förderband bewegt, in Echtzeit zu untersuchen.
Da maschinelles Lernen und Automatisierung immer mehr zum Mainstream werden, wird es in der Abfallindustrie noch mehr innovative Anwendungen geben.
Einsatz von KI in der Abfallwirtschaft
Die Integration von KI in die Abfallwirtschaft ist vielversprechend für die Bewältigung der eskalierenden globalen Krise. Durch die Optimierung der Müllabfuhr, die Planung von Routen und die Automatisierung der Materialrückgewinnung können KI-gestützte Systeme die Branche sicherer und ökologisch nachhaltiger machen.
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