Künstliche Intelligenz in der Abfallwirtschaft

Eine effiziente Abfallwirtschaft gehört zu den großen Herausforderungen unserer Zeit – und neue, digitale Technologien können Kommunen, Bewohnern und Unternehmen dabei das Leben deutlich leichter machen. Die Bandbreite der Innovationen reicht von smarten Abfallbehältern bis hin zu selbstlernenden Sortiertechnologien. Die IFAT 2020 in München wird dazu die neuesten Entwicklungen präsentieren.

Preisschwankungen am Energiemarkt nutzen

In der Produktionsplanung spielen bei Industrieunternehmen bisher oft die Auftragslage oder Personal- und Maschinenverfügbarkeit eine übergeordnete Rolle. Dabei lohnt sich auch ein Blick auf das eigene Energiesystem und die Nutzung von Flexibilität auf Erzeugungs- und Verbrauchsseite.

Künstliche Intelligenz für Gebäude

Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie der kommenden Jahre für die Bereiche Autonomes Fahren, Industrie 4.0 und Medizintechnik. Auch im Gebäudemanagement setzt man längst auf automatisierte Lösungen. Bei neuen Bauvorhaben wünschen sich Betreiber immer häufiger smarte Technologien. Gebäude werden mit einer Vielzahl an Sensoren ausgestattet: von IP-Kameras über Feuer- und Rauchmelder, Thermostatregler und weiteren Überwachungssystemen für Heiz-, Lüftungs- und Klimatechnik bis hin zu biometrischen Lesegeräten für die Zutrittskontrolle. All diese IP-Geräte werden mit jeder Entwicklungsstufe immer intelligenter. Werden sie alle mittels Software vernetzt, entsteht ein intelligentes Gebäude.

Lernende Objekterkennung in Echtzeit

Heutige Inspektionsssteme sind auf wenige, sehr akkurat justierte Objekttypen herstellerseitig justiert. Kommen neue Produkttypen hinzu, müssen die Systeme zeitaufwendig neu justiert werden. Die KI-Inspektionsplatform von Gestalt Robotics beseitigt diese Hürden.

Vorausschauende Qualitätskontrolle

Predictive Quality Analytics kann Einfluss haben auf der Produktionslinie einer Herstellergeschäft, Elisa ist dabei es zu nutzen das Qualität des Batteriezellen von Elektroautos zu schätzen und hat eine Steigerung der Produktionsausbeute für Batteriezellen um 16 Prozent erziehlt! Wenn die gesamte Produktionskapazität von 23 GWh in der Tesla Gigafactory 1 ausschließlich für die Produktion der 2170-Batteriezellen des Tesla-Modell-3-Autos verwendet wurde, könnte es mehr als 200 Millionen produzierten Zelleneinheiten entsprechen – das reicht aus für 49.000 Tesla Model 3-Langstreckenautos!

Maschinenlernen eingebettet

Bisher wird der gewünschte Zusammenhang zwischen den jeweiligen Eingangs- und Ausgangsdaten einer Automatisierungsbaugruppe mittels wissensbasierter Regeln in einer Hoch- oder SPS-Programmiersprache kodiert und auf einem eingebetteten System ausgeführt. In Zukunft lassen sich Embedded Systeme in der Automatisierung auch per Supervised Machine Learning für eine bestimmte Aufgabenstellung trainieren.

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