Remanufacturing: Das Fraunhofer IPK hat eine KI-Bilderkennung für Fahrzeug-Bauteile entwickelt.
Produktvarianz – zwei Generatoren mit unterschiedlicher Teilenummer gleichen sich optisch. © Fraunhofer IPK/Larissa Klassen

Wie kann sinnvoll mit gebrauchten Fahrzeugteilen umgegangen werden? Eine große Anzahl von Altteilen landet alljährlich auf dem Schrottplatz. Ressourcenschonender als Recycling, das wissen alle, die schon einmal an einem alten Auto herum geschraubt haben, ist es, wenn Lichtmaschine, Anlasser und andere Teile instandgesetzt und wieder in den Warenkreis zurückgeführt werden. Das senkt die Abfallmenge, reduziert den CO2-Fußabdruck und verlängert die Lebensdauer der Teile. Remanufacturing – das Angleichen gebrauchter Geräte an den Neuzustand – kann zur Einhaltung der Pariser Klimaziele und auf dem Weg zur Kreislaufwirtschaft zu einer Schlüsselkomponente werden. Laut einer Studie des VDI Zentrums Ressourceneffizienz können bis zu 80% der Herstellungskosten durch das Remanufacturing von Altteilen eingespart und bis zu 90% der Materialverbräuche reduziert werden.

Um die Wiederverwendungsquote zu erhöhen, entwickelt das Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK im Projekt EIBA ein KI-basiertes Assistenzsystem, um Altteile ohne QR- oder Barcodes bildbasiert und teil-automatisiert identifizieren zu können. Das System unterstützt beim Sortieren und Verlesen, damit mehr gebrauchte Bauteile dem Remanufacturing zugeführt werden können. Partner in dem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF geförderten Projekt sind die Circular Economy Solutions GmbH, die Technische Universität Berlin und die Deutsche Akademie der Technikwissenschaften acatech.

„In der Automobilindustrie wird nach dem Ausbau des Altteils im Sortierzentrum anhand von bestimmten Kriterien bewertet, ob es wiederverwendet werden kann“, sagt Marian Schlüter vom Fraunhofer IPK. „Dies ist jedoch alles andere als trivial. Teilenummern als das einzige optisch zuverlässige Merkmal sind nicht mehr lesbar, zerkratzt, überlackiert, oder Typenschilder sind abgefallen. Der Werker sortiert es also fälschlicherweise aus, es wird rein stofflich verwertet. Genau hier kommt die KI ins Spiel. Sie identifiziert die Altteile unabhängig von der Teilenummer anhand ihres Aussehens und führt sie einem zweiten Lebenszyklus zu.“ Dabei werden Identifikations-merkmale wie Gewicht, Volumen, Form, Größe und Farbmerkmale herangezogen, aber auch Kunden- und Lieferdaten fließen in die Bewertung ein. Wo das KI-System mit seiner Bildverarbeitung scheitert, hilft der Mitarbeitende weiter. Die flexible Technologie, so das Fraunhofer IPK, lasse sich für formbeständige Bauteile aller Art einsetzen. Eine Studie habe eine Wiedererkennungsgenauigkeit von 98,9 % ergeben.


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