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Fallstudie: Robotersortierung – HDPE-Linie

Im September 2021 installierten FCC Environment und re3 erfolgreich ein nachrüstbares, KI-gesteuertes Robotersystem für die Abfallentsorgung von Recycleye.

Dies war die erste Anlage dieser Art in England, die in der FCC re3 Material Recycling Facility (MRF) in Reading, Berkshire, betrieben wurde.

Die Ergebnisse des Roboters an einer HDPE-Linie werden in unserer Fallstudie beschrieben.

FCC

Projektübersicht

re3, die Abfallwirtschaftspartnerschaft zwischen FCC Environment, Bracknell Forest, Reading und Wokingham Borough Councils, suchte nach einer Lösung zur Trennung und Beseitigung von Verunreinigungen aus einer Split-Stream-Kunststoffanlage. FCC ging eine Partnerschaft mit Recycleye ein, um die robotergestützte Sortierung zu testen. Das Hauptziel war die Verbesserung der Materialreinheit, um ein zukünftiges nachhaltiges Wachstum zu unterstützen.

Wichtige Metriken

55 Picks pro Minute
+12% Zielmaterial sortiert
99% Reinheit
Wegweisende Innovation

Die Recycleye Vision- und Robotik-Lösungen wurden über einem bestehenden Band installiert, wobei die KI-Computer Vision darauf trainiert wurde, verschiedene Produkte zu identifizieren und nach Priorität zu sortieren. Die Recycleye KPI-Dashboards und Metriken identifizieren die genaue Menge und Art des in einem bestimmten Zeitraum entnommenen Materials. Dies ermöglicht ein besseres Verständnis der Menge und des Wertes der auf dem Band befindlichen und sortierten Materialien.

„Der Roboter, der Rahmen und die Sicherheitsausrüstung konnten innerhalb der MRF-Kabine ohne schweres Hebezeug und ohne große Unterbrechungen eingebaut werden.

Weniger als 1% Verunreinigung, das ist brillant, eine wirklich tolle Leistung“.

Rory Brien, Generaldirektor bei FCC für re3

Lösung

Die Mitglieder der re3-Partnerschaft glauben daran, dass es wichtig ist, vorausschauend zu denken und neue Technologien zu übernehmen, insbesondere solche, die zur Verbesserung der Effizienz des Recyclingprozesses beitragen. Die Ergebnisse dieses Projekts belegen den Wert dieses Ansatzes:

  • Durchschnittlich 55 erfolgreiche Picks pro Minute von Zielmaterialien
  • Reinheit von 99% mit weniger als 1% Kontamination
  • Eine Steigerung von 12% nach Volumen

Vorteile

  • Höhere Ausbeute an Zielmaterial, das von einem KI-gesteuerten Computer-Vision-System sortiert und verfolgt wird.
  • Höhere Qualität des Outputs – da der Roboter lernte und genauer wurde, stiegen Reinheit und Zielmaterialvolumen.
  • Mehr Klarheit durch benutzerfreundliche Dashboards, die präzise und nahezu in Echtzeit Informationen über den Output der MRF liefern
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