Wie die Electrocycling GmbH es schafft Batterien und batteriehaltige Altgeräte sowie Schad- und Störstoffe bei der Verarbeitung von Elektroschrott zu erkennen und auszusortieren.
Die WeSort.Al Technologie analysiert den eingehenden Elektroschrott, steigert die Sortenreinheit für die nachfolgenden Aufbereitungsprozesse und verhindert damit mögliche Brände, die durch übersehene Lithiumbatterien entstehen können.
Mit einer Verarbeitungsrate von bis zu 80.000 Tonnen pro Jahr, ist die Electrocycling GmbH eines der größten Recyclingunternehmen für Elektroaltgeräte in Europa. Seit nun mehr als 30 Jahren werden bei Electrocycling, mit Sitz im Landkreis Goslar, Elektroaltgräte recycelt und hochwertige Sekundärrohstoffe erzeugt.
„Die angelieferten Abfälle enthalten oft Batterien oder umweltschädliche Materialien. Wenn wir diese bei der händischen Vorsortierung übersehen, können Kontaminationen oder Brände in den nachfolgenden Prozessen die Folge sein”
â– PROBLEM
Kai Kramer
Leiter Qualität
â– LÖSUNG: ERSTER SCHRITT
Vor den Verwertungs- und Recyclingschritten müssen die, aus privaten Haushalten und kommunalen Sammlungen, angelieferten Altgeräte sortiert werden. Diese Sortierung wird an einem Sortierband manuell von bis zu 8 Mitarbeitenden pro Schicht durchgeführt. Dabei werden schadstoffhaltige Bauteile und Geräte wie Batterien, Leuchtstoffröhren, Rauchmelder, Kondensatoren, Quecksilber usw. aussortiert. Weiterhin werden Störstoffe und Fehlwürfe bestehend aus Gewerbeabfall, Holz, Textilien, Glas oder Keramik entfernt.
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Für die optimale Erkennung der Materialien und die Analyse der Stoffströme wird bei der Electrocycling GmbH das Analysemodul von WeSort.Al eingesetzt. Das Modul wurde ganz vorn im Prozess der händischen Vorsortierung eingebaut und nutzt KI-Algorithmen um ein weites Spektrum an Materialklassen zu erkennen und diese Erkenntnisse in Echtzeit auf einem Dashboard darzustellen. Dies ermöglicht es den Materialfluss durch die Anlage kontinuierlich zu überwachen.
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Die Kernkomponente des Systems bildet die KI-Sensoreinheit, welche aus einem digitalen Kamerasystem besteht. Durch den Einsatz von Deep Learning zur Objekterkennung können Materialien und Objekte mit hoher Präzision identifiziert werden. Die Sensoreinheit dient als zentrale Schnittstelle für die Analyse, Sortierung, Steuerung, Optimierung und Überwachung des Sortierprozesses. Sie zeichnet sich durch kosteneffiziente Hardware, einfache Installation und ihre Effektivität in verschiedenen Anwendungsfällen aus.
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Die zugrundeliegende KI-Software von WeSort.AI, basierend auf Deep Learning für die Objekterkennung, unterstützt die Erstellung von Dashboards für eine unkomplizierte Echtzeitüberwachung der Stoffströme. Individuell anpassbare Warnmeldungen informieren umgehend über potenzielle Gefahren.
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Zu den Geräten und Materialen die durch das System zuverlässig identifiziert werden gehören unter anderem: Batterien und batteriehaltige Geräte wie Werkzeuge, Haushaltskleingeräte, Rauchmelder, Hygienegeräte, Transponder, Messgeräte, Wärmemengenzähler, etc. aber auch Metalle, Kunststoffe Textilien, Holz oder Glas.
â– EINBLICKE: AUS DER VORSORTIERUNG MIT ANALYSEMODUL
Das System bietet eine echte, präventive Lösung zur Brandvermeidung und adressiert auch eine Vielzahl weiterer finanzieller und operationeller Herausforderungen.
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So reduziert die Einführung des Systems in Sortieranlagen kleinere Brandschäden, die pro Jahr und Anlage Kosten von durchschnittlich 200.000 Euro verursachen. Darüber hinaus schützt es vor dem potenziellen Totalverlust ganzer Sortieranlagen, der Schäden in Höhe von bis zu 30 Millionen Euro nach sich ziehen kann.
“Das KI System von WeSort.Al kann auch verdeckte oder eingebaute gefährliche Bestandteile wie Batterien zuverlässig erkennen. Es hilft uns besser zu verstehen was durch unsere Anlage läuft und erhöht unsere Anlagensicherheit.”
Kai Kramer
Leiter Qualität
â– LÖSUNG: ZWEITER SCHRITT
Zusätzlich wird am Ende der Sortierstrecke der Stoffstrom durch ein Analysemodul analysiert. Dieses Modul dient als effizientes Warnsystem, das präzise identifiziert, welche potenziellen Schad- und Störstoffe in der ersten Sortierphase, also der händischen Vorsortierung, möglicherweise übersehen wurden. Bei Erkennung solcher Stoffe löst das System umgehend einen Alarm aus, um eine nachträgliche Separierung zu ermöglichen. Darüber hinaus bietet das System dem Schichtleiter kontinuierliche Updates zur Qualität der Sortierung. Besonders kritische Stoffe wie Batterien, die ein hohes Brandrisiko darstellen, können zuverlässig identifiziert werden, wodurch die Sicherheit signifikant erhöht wird.
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Weiterhin geht es darum eine automatisierte Sortierlösung für Elektroschrott zu finden, um eine effektive Nachsortierung der identifizierten Objekte zu gewährleisten. Das Modulare System von WeSort.AI bietet eine hervorragende Möglichkeit, das Analysemodul um eine hocheffektive Sortierleiste zu erweitern. Diese pneumatisch betriebene Luftdruckdüsenleiste lässt sich problemlos und kosteneffizient in bestehende Anlagen einfügen und kann flexibel am Auslauf von Förderbändern bei Geschwindigkeiten von bis zu 4 m/s installiert werden.
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76 % erhöhte Sicherheit
50% reinere Sortierung
Jährliche EBIT Steigerung von über 600 Tausend Euro
“Das Ziel der weiteren gemeinsamen Zusammenarbeit ist es, die händische Vorsortierung vollständig zu automatisieren.”
Nathanael Laier
CEO WeSort.AI GmbH
