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Recycleye bringt KI-gesteuerte Material-Sortierroboter nach Deutschland

23 May, 2022 – Nach der Installation der ersten Abfallsortierroboter ihrer Art in Materialverwertungsanlagen in Großbritannien, Frankreich und Italien bringt Recycleye nun sein innovatives, KI-gestütztes Computer Vision System und Roboter-Picker in die deutsche Abfallwirtschaft ein.

🇬🇧 Um diesen Artikel auf Englisch zu lesen, klicken Sie hier

Recycleye ist ein führendes Technologieunternehmen, das Computer Vision Systeme und Kommissionierroboter entwickelt, um die Sortierung von trockenen, gemischten Wertstoffen in Anlagen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz zu automatisieren.  Jetzt bringt das Unternehmen seine innovative Robotersortiertechnologie, bekannt als Recycleye Robotics, durch die Teilnahme am U-Start-Programm von Veolia Deutschland nach Deutschland. Das Programm fördert die Zusammenarbeit mit innovativen Start-ups in den Bereichen Kreislaufwirtschaft, Klimaschutz und Ressourceneffizienz und zielt darauf ab, die Zeit bis zum Markteintritt mit neuen Konzepten für eine bessere Welt zu verkürzen.

recycleye Roboter in Aktion

Aufgrund der Erfolge, die bereits in anderen europäischen Ländern erzielt wurden, erscheint es für Recycleye logisch, diese bewährte Technologie in dem Land mit den höchsten Recyclingquoten in Europa einzuführen.  Im September 2021 installierte Recycleye in Zusammenarbeit mit FCC Environment den ersten KI-gesteuerten Kommissionierroboter seiner Art in England, um Verunreinigungen aus einer Split-Stream-Kunststofflinie zu entfernen.

Seitdem hat das von Microsoft unterstützte Unternehmen 12 weitere Systeme installiert, darunter Roboter bei Bryson Recycling in Nordirland und mehrere Anlagen in Frankreich. Die Innovationen des Unternehmens haben auch Müllsortieranlagen in Italien erreicht, wo es in Zusammenarbeit mit Acea Ambiente das erste Computer-Vision-Abfallanalysesystem des Landes installiert hat.

Diese Installationen haben bisher beachtliche Ergebnisse erzielt, darunter bis zu 55 erfolgreiche Picks pro Minute, weniger als 1 % Verunreinigung und eine Steigerung der Ausbringungsmenge des Zielmaterials um 12 % an einigen Anlagen.

Durch den Einsatz dieser Technologie könnten die deutschen Abfallsortierverfahren effizienter auf eine höhere Granularität sortieren und wertvolle Rezyklate wie lebensmitteltaugliches PET aus den Reststoffen gewinnen. Dies würde die Kosten der Abfallsortierung senken und gleichzeitig die Gewinnspannen beim Wiederverkauf von Ballen aufgrund der höheren Materialreinheit erhöhen.

Victor Dewulf, CEO bei Recycleye, kommentiert:

„Indem wir Recycling wirtschaftlich attraktiver machen, wird unsere Technologie verhindern, dass noch mehr der wertvollen Wertstoffe in Deutschland auf Deponien landen – was beweist, dass es keinen Abfall gibt, sondern nur Materialien am falschen Ort.“

Als Antwort auf die hohen Betriebskosten, die mit der manuellen Kommissionierung in MRFs verbunden sind, hat Recycleye ein KI-gestütztes Computer-Vision-System entwickelt, das mit Hilfe einer kostengünstigen Kamera und maschinellen Lernalgorithmen jeden Gegenstand in einem Abfallstrom bis zur Material- und Objektgranularität identifiziert. Diese Nachbildung des menschlichen Auges kann dann in Recycleye Robotics integriert werden, einen in Zusammenarbeit mit dem weltweit führenden Hersteller FANUC entwickelten Kommissionierroboter, der die physische Aufgabe der Trennung von Abfallstücken in reine Materialströme automatisiert.

IFAT Munich

Recycleye stellt bei IFAT 2022, der führenden Fachmesse für Umwelttechnologien in München, vom 30. Mai bis 3. Juni aus. Als europäischer Marktführer im Bereich Recycling und seit langem als führende Nation im Bereich technologischer Innovationen ist Deutschland der beste Standort für den Ausbau dieser Entwicklung.

Wenn Sie die IFAT besuchen und an der Automatisierung Ihrer Qualitätskontrolle durch KI und Robotik interessiert sind, können Sie hier einen Termin an unserem Stand vereinbaren. Das Recycleye-Team und ich werden in der Start-Up Area (139/338) in Halle B4, am Stand 34 ausstellen.

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