EIBA – Sensorische Erfassung, automatisierte Identifikation und Bewertung von Altteilen anhand von Produktdaten sowie Informationen über bisherige Lieferungen

Hintergrund

Der Übergang von der linearen hin zur Kreislaufwirtschaft mit der erneuten Nutzung von Produkten erfordert eine effiziente Sammlung und Identifikation von gebrauchten Produkten. Jedes Produkt ist auf Grund seiner Vorgeschichte ein Unikat. Deshalb ist die eindeutige Identifikation und Zustandsbewertung von gebrauchten Teilen ein hoher manueller Aufwand mit hohen Fehlerquoten. Beispielsweise sehen Produkte seinen Nachfolgermodellen häufig sehr ähnlich und aufgrund von fehlender Markierung kann das Produkt nicht mehr eindeutig identifiziert werden. Um die Identifikation und Zustandsbewertung zu erleichtern, soll mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) das Produkt von einer Maschine mitbewertet werden.

Ziele

Das Ziel des EIBA-Projektes ist die Entwicklung einer Maschine zur Identifikation und Zustandsbewertung von Altteilen. Mit dem Einsatz von Methoden der KI, wie Maschinellem Lernen und Deep Learning soll die Maschine in der Lage sein, Produkte zu sehen, zu erkennen und mit weiteren, verfügbaren Informationen zu vergleichen. Der Mensch soll dabei nicht durch die Maschine ersetzt, sondern durch diese unterstützt werden. Die Innovation des Vorhabens besteht unter anderem darin, eine Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen, um die Vorteile von beiden zu potenzieren und die Hindernisse und Schwierigkeiten in der Sortierung und Befundung zu überwinden. Aspekte der sozialen und ökologischen Nachhaltigkeit werden bei der Entwicklung des Systems konsequent mitbedacht.

Nicht nur die technische Machbarkeit entscheidet darüber, ob KI-basierte Systeme in der Praxis angenommen und genutzt werden. Welche weiteren Aspekte hierfür eine Rolle spielen, erforscht acatech im Rahmen des EIBA-Projektes. Mithilfe von Experteninterviews soll herausgefunden werden, welche Chancen und Herausforderungen die Einführung von KI-basierten Systemen in Unternehmen mit sich bringt. Darüber hinaus wird untersucht, inwiefern sich KI auf die innerbetriebliche Organisation auswirkt und wie ein erfolgreiches Change-Management gestaltet werden kann. Die Ergebnisse werden in einem Expertenworkshop diskutiert und für andere Industriebereiche nutzbar gemacht.

Vorläufige Ergebnisse

Auf der Konferenz „28th CIRP Conference on Life Cycle Engineering“ am 12. März 2021 haben Beteiligte des EIBA-Projekts die Ziele und die Arbeitsweise des Vorhabens ausführlich dargelegt – mehr dazu in der Konferenz-Dokumentation.