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Ökihof 4.0

Um die Logistik von Recycling-Material zu optimieren, haben Forschende der FHNW zusammen mit ihren Partnern erstmals eine Sammelstelle digitalisiert. Dabei setzen sie Machine Learning ein.

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Ziele

Digitale Erfassung der Material- und Abfallströme einer Abfallsammelstelle in Kanton Zug.

Ausgangslage

In der Schweiz gibt es schätzungsweise rund 1`000 Recyclinghöfe und etwa 5`000 kleine Quartiersammelstellen. Deren Betrieb ist aufwändig: Pro Tonne Sammelgut entstehen Kosten von durchschnittlich etwa 200 Franken. In einem grossen Recyclinghof wie dem «Ökihof Cham» sind diese Kosten markant tiefer, da das Personal meist gut ausgebildet, die Sammelqualität sehr hoch und die umgeschlagene Materialmenge gross ist. Anders sieht es bei den kleineren, unbetreuten Recyclinghöfen und den Quartiersammelstellen aus: Die Sammelqualität ist tiefer, die Logistik ineffizient, überfüllte Container und Littering führen zum Unmut der Anwohnerschaft.

Ergebnis

Das Projekt "Ökihof 4.0", das das IBRE gemeinsam mit Perlen AG, OST und ZEBA durchführte, hatte zum Ziel, die Qualität der Stoff- und Abfallströme und damit die Recyclingquote in einem Recyclinghof in Cham (Zug) mit Hilfe einer Kombination aus einem Sensor- und Kamerasystem zu verbessern. Das Sensor- und Kamerasystem bestand aus einer Time-of-Flight (ToF)-Kamera, einer Infrarot-Termalkamera, einer Digitalkamera mit sichtbarem Licht und einer speziell angefertigten Strommesseinrichtung. Die Datenvisualisierung erfolgte mit Hilfe einer eigens für das Projekt programmierten Software.

Das System war in der Lage, die Material- und Abfallströme sowie den Füllstand und die Qualität mehrerer Abfallbehälter genau zu erfassen. Darüber hinaus wurden die Kameras zur Überwachung der Sammelstelle und zur Optimierung der Stosszeiten eingesetzt. Weitere Details zum Projekt sind hier zu finden.

Projekt-Information

Umsetzungspartner

Perlen AG, ZEBA

Ausführung

Institut für Biomasse und Ressourceneffizienz FHNW

Forschungspartner

OST

Dauer

18 Monate

Förderung

Bundesamt für Umwelt

Projektteam

Dozent Dr. Petar Mandaliev, Dr. Robin Gilli

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