Waste Recoginiton System – Bestehende Verarbeitungsprozesse mit KI optimieren

So lief es bisher

Energieintensiv, fehleranfällig, zeitaufwendig

In einer Müllverbrennungsanlage werden täglich tausende Tonnen Müll verarbeitet. Lastwagen aus ganz Europa liefern den Müll an, um ihn dort verbrennen zu lassen. Dieser Entsorgungs- und Verbrennungsprozess ist sehr energieintensiv und gleichzeitig technisch komplex. Problematisch wird es, wenn der gelieferte Müll nicht die Stoffe enthält, die erwartet werden. So könnte Material enthalten sein, das den Verbrennungsprozess gefährdet oder sogar komplett zum Erliegen bringt. In solchen Fällen ist das sogenannte Incidentmanagement nicht nur zeitaufwändig, sondern auch gefährlich für die Mitarbeitenden, die in solchen Situationen umgehend eingreifen müssen. Ein Stillstand der Müllverbrennungsanlage kostet zudem viel Geld, da die Stromerzeugung ausfällt. Außerdem kommt es zu langen Staus vor der Anlage, bis die Fremdstoffe aus der Anlage beseitigt wurden.

Die Mitarbeitenden können jedoch den Entladungsprozess nicht manuell überwachen. Sie haben die Herausforderung, dass sich zeitweise bis zu zehn LKW gleichzeitig in der Entladung befinden. Bislang werden aufgrund von Erfahrungen mit den jeweiligen Lieferanten einzelne Entladungen, bei denen der Verdacht auf Fremdstoffe besteht, frühzeitig gestoppt und manuell kontrolliert. Dies reicht jedoch nicht aus, um den Prozess signifikant fehlerfreier zu gestalten. Zudem ist diese manuelle Überwachung umständlich und zeitintensiv.

Die Rolle der KI

Um die unerwünschten Fremdstoffe effizienter erkennen zu können, kommt Computer Vision zum Einsatz. Computer Vision ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der sich auf die intelligente Verarbeitung von Bildern, Videos oder Sensordaten spezialisiert hat.

Ziel ist es, ein entsprechendes Modell so zu trainieren, dass gewünschte Objekte oder Muster in Echtzeit erkannt werden können. Dazu werden diese im Videomaterial mithilfe eines Labeling-Tools markiert und anschließend wird ein Modell auf die Erkennung trainiert. Die Erkennung erfolgt dabei auf Basis von Bildparametern der jeweiligen Zielobjekte. Anhand dieser Parameter kann das Modell bestimmen, um welche Art von erwünschtem oder unerwünschtem Objekt es sich handelt

Damit das Modell zum Einsatz kommen kann, muss es auf geeigneter Hardware so operationalisiert werden, dass es korrekt und fehlerfrei funktioniert. Dabei müssen Aspekte der Performance, der Wartbarkeit und der Datensicherheit gewährleistet sein.

So könnte es sein

Datenschutzkonforme, intelligente Analyse der Mülllieferungen in Echtzeit

Anstelle des Personals prüft eine KI die Mülllieferungen auf unerwünschte Schadstoffe. Der gesamte Prozess wird so deutlich vereinfacht, automatisiert und sicherer. Installierte Kameras filmen und überwachen die Entladungsprozesse in Echtzeit. Dabei werden bis zu 20 Videostreams gleichzeitig auf einem lokalen KI-Server (keine Cloud) vor Ort verarbeitet und auf den Monitoren der Mitarbeitenden visualisiert. Werden unerwünschte Fremdstoffe erkannt, erscheint auf einem Dashboard ein Alarm für die Mitarbeitenden. Sie gehen dann dem Hinweis nach und überprüfen, ob in der Lieferung tatsächlich unerwünschte Fremdstoffe enthalten sind. Solange keine Freigabe durch einen Mitarbeitenden erfolgt, wird der Entladungsprozess gestoppt. Bei Verstößen wird die Entladung abgebrochen, die Mängel werden dokumentiert und eine entsprechende Vertragsstrafe wird verhängt.

Da auf dem Bild- und Videomaterial externe Mitarbeitende zu sehen sein können, ist das Kamerasystem DSGVO-konform implementiert. Bevor das Videomaterial auf dem Dashboard sichtbar wird, durchläuft es auf dem KI-Server eine intelligente Anonymisierungsroutine, sodass alle Personen automatisch anonymisiert werden. Dies gewährleistet die Einhaltung der regulatorischen Rahmenbedingungen und verhindert den unautorisierten Zugriff auf personenbezogene Daten.

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