KI-ANWENDUNGSHUB KUNSTSTOFFVERPACKUNGEN – nachhaltige Kreislaufwirtschaft durch Künstliche Intelligenz

KIOptiPack: ein Innovationslabor der BMBF Fördermaßnahme KI Hub

Nachhaltigere Kreislaufwirtschaft von Kunststoffverpackungen

Kunststoffe stellen eines der vielseitigsten und beliebtesten Materialien für Verpackungen dar und wären auch im Sinne der Bioökonomie sinnvoll eingesetzt, wenn ihre Sekundärrohstoffe zu höheren Anteilen wiederverwertet würden. Aus dem Grund werden auch die Stimmen innerhalb der europäischen und deutschen Politik immer mehr, die den Gedanken der Circular Economy und die Notwendigkeit eines vermehrten Einsatzes von Rezyklaten intensivieren. Jedoch stehen dem aktuell noch technische und wirtschaftliche Herausforderungen im Weg.

Welche technischen Mittel werden benötigt und welche wirtschaftlichen Herausforderungen müssen bewältigt werden, um die Nutzung von recycelten Materialien sinnvoll und kosteneffizient in den Kreislauf zu führen?

Genau an diesem Punkt setzt die Fördermaßnahmen des BMBF »KI-Anwendungshub Kunststoffverpackungen« an. Ziel ist es, durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz den Weg für eine nachhaltigere Kreislaufwirtschaft zu ebnen.

Der »KI-Anwendungshub Kunststoffverpackungen«

Um den Kreislauf für Kunststoffverpackungen so weit wie möglich zu schließen, arbeiten 51 Partner aus Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft in zwei Innovationslaboren zusammen: KIOptiPack für Design und Produktion und K3I-Cycling für das werkstoffliche Recycling. Sie wurden ins Leben gerufen, um einen laborübergreifenden Austausch von Daten zu ermöglichen und sicherzustellen, dass auch alle relevanten Erkenntnisse über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg, betrachtet werden.

Logo KI Hub Kunststoff Verpackungen
Logo K3I Cycling
Logo KI Optipack

Bisher lässt sich weder die Qualität noch der Reinheitsgrad von Sekundärrohstoffen richtig vorhersagen oder definieren.  Wichtige Gründe hierfür liegen auf der einen Seite an den Verunreinigungen, die durch einwirkenden Stoffe im Stoffkreislauf resultieren und auf der anderen Seite an Veränderungen der Polymer- und Funktionseigenschaften der Rezyklate, die nach dem Recyceln auftreten. Dies führt zu Veränderungen und Schwankungen in der Verarbeitung und Nutzung der Sekundärrohstoffe, die wiederrum eine verringerte Qualität und Effizienz im Produktionsprozess nach sich ziehen. Zusätzlich kann bisher auch noch nicht deren rechtliche Konformität für die Lebensmittel- und Verpackungssicherheit gewährleistet werden. Um Qualitätsverluste und Komplikationen zu umgehen, werden Rezyklate daher noch viel zu wenig eingesetzt.

»Design und Produktion« - das Innovationslabor KIOptiPack

Das Ziel des Innovationslabors KIOptiPack ist KI-gestützte Werkzeuge für ein erfolgreiches Produktdesign und eine qualitätsgerechte Produktion von Kunststoffverpackungen mit hohem Rezyklatanteil bereitzustellen, zu validieren und schließlich in einen Anwendungs- und Datenraum einzuspeisen. Zusätzlich soll für diesen Zweck eine zentrale Netzwerkplattform für das Wertschöpfungsengineering gebildet und mit dem KI-Anwendungs- und Datenraum verknüpft werden. Unser Team am Fraunhofer IVV bringt dazu seine interdisziplinäre Expertise aus den Bereichen: Verpackungsentwicklung und -herstellung, Lebensmittelwissenschaft, Sensorische Analytik als auch Messtechnik, KI-Methoden und Algorithmen ein.

KI OPTIPACK Interdisziplinäre Expertise des Fraunhofer IVV in der
BMBF-Fördermaßnahme »KI-Anwendungshub Kunststoffverpackungen«

Unsere Experten vereinen jahrelange Forschung und Wissen von der lebensmittelrechtlichen Einschätzung der Verpackungsmaterialien bis hin zur Herstellung der fertigen Verpackung. Zusätzlich verfügen sie über die notwendigen Digitalisierungslösungen, die für den Verpackungsbereich erforderlich sind. Erfahren Sie hier, welche Schwerpunkte unsere Forscher setzen und wie unser interdisziplinäres Team im Innovationslabor zusammenarbeitet, um den Kreislauf von Kunststoffverpackungen nachhaltiger zu gestalten.

Unser Beitrag im
Innovationslabor KIOptiPack

Mit dem Ziel des funktionsbezogenen Materialeinsatzes von recycelten Polymerqualitäten in Prozessen der Verpackungsherstellung verknüpfen wir erstmalig alle Materialdaten entlang der gesamten Wertschöpfungskette:

 

  • Störstoffe und Fremdmoleküle aus dem Recycling
  • Geruchsstoffe
  • entscheidende Kenngrößen zur Beschreibung des Verarbeitungsverhaltens von Kunststoffen und Folien
  • Richtkriterien des Verarbeitungserfolges
  • Maschinenkonfiguration und -einstellungen

 

Verpackungsentwicklung

Nachhaltige Verpackungsysteme

Wir forschen an der Optimierung rezyklierbarer und rezyklathaltiger Verpackungssysteme:
 

Verpackungsherstellung

Verpackungsprozesse

Wir forschen an der optimierten Verarbeitung rezyklierbarer und rezyklathaltiger Materialien zu Verpackungen: 
 

Verpackte Lebensmittel

Qualität & Haltbarkeit

Wir forschen an der Aufklärung von Verderbsprozessen als Grundlage für gezielte Maßnahmen zur Haltbarkeitsverlängerung von verpackten Lebensmitteln:

 

  • Produktspezifische Lagertests zur Haltbarkeitsbewertung
  • Ableitung der Verpackungsanforderungen
  • Mathematische Modelle zur schnellen Haltbarkeitsprognose
  • Maßgeschneiderte Konzepte zur Haltbarkeitsverlängerung

Geruchsoptimierung und -charakterisierung

Sensorische Analytik

Wir untersuchen die Wirkung von rezyklathaltigen Verpackungen auf den Konsumenten:

 

KI-Entwicklung für den Recyclingprozess

Effiziente Algorithmen

Wir entwickeln Tools zur KI-gestützten Vorhersage der Verarbeitbarkeit von Materialien sowie der Herstellbarkeit von Verpackungen:

  • Chemisch-instrumentelle Identifikation störender Geruchsstoffe durch automatisierte Datenanalyseverfahren
  • Vorhersage von Geruchseindrücken mittels bekannter Stofflisten mithilfe von KI
  • Sammlung von Daten zum Einfluss unterschiedlicher Rezyklatklassen, -quellen und –qualitäten von Polyolefinen auf die Verarbeitbarkeit und Herstellbarkeit von Verpackungssystemen

KI-basierte Optimierung von Verpackungen: die Vorgehensweise des Innovationslabors KIOptiPack

Das Forscherteam wird in diesem Vorhaben die gesamte Wertschöpfungskette der Verpackungsindustrie abbilden und Daten und Erkenntnisse vom Sekundärrohstoff über die Material- und Verpackungsentwicklung, als auch über die Prozessauslegung und die Verpackungsproduktion bis hin zu den Konsument*Innen einbeziehen.

Hierfür wird eine Dateninfrastruktur gebildet, in der die notwendigen Daten zur Verfügung gestellt und in der die KI-gestützten Werkzeuge entwickelt werden.

Des Weiteren sollen agile Tools eine durchgängige Analyse und Beobachtung der Qualifizierung der Materialien und deren Zuordnung sicherstellen. Ziel ist es unerwünschte Veränderungen rechtzeitig zu erfassen und vorherzusagen. Gleichzeitig verknüpfen adaptiv-gesteuerte KI-Assistenzsysteme die relevanten Informationen und Anpassungsanweisungen, übertragen diese an die Maschinen und kommunizieren Vorschläge zur zielführenden Prozessänderung an den Bediener*Innen. Dadurch wird die Erhöhung der Qualität, der Robustheit und der Produktivität rezyklathaltiger Verpackungsmaterialien angestrebt.

Die bereitgestellten Daten und Handlungsempfehlungen werden am Ende in einem KI-gestützten Verpackungsentwicklungssystem mit weiteren Daten zusammengeführt. Dadurch soll ein Datenpool an aktuellen Rohstoffdaten, Verfügbarkeiten, Prozessgrenzen sowie Verpackungsanforderungen geschaffen werden. So wird erstmals die Herstellung von Verpackungen mit maximalem Rezyklat-Anteil in der erforderlichen Mindestqualität möglich.

Die angestrebte Transparenz und die exakte Beurteilung der Qualität und der Reinheit der Rezyklate schafft die Grundlage für eine effiziente Nutzung der Materialströme im Kreislauf. 

Meilensteine

Projektschritte

 
  • Aufbau eines Datenraumes und Bereitstellung einer Dateninfrastruktur
  • Entwicklung neuer Analysewerkzeuge zur Reduktion und Filterung der Daten
  • Vereinheitlichung der Datensemantik und Entwicklung einer Ontologie
  • Entwicklung neuer Prozessoptimierungsmodelle in der Materialverarbeitung
  • Systemverknüpfung der Modelle und Entwicklung eines Datenhubs 
  • Durchgängige objektive und subjektive Nachhaltigkeitsbewertung mit Methoden der Ökobilanzierung
  • Geschäftsmodell- und Ökosystementwicklung

Demonstrator 1

Verpackungbeispiel

Entwicklung eines Verpackungbeispiels, dass die Funktionsfähigkeit der Verarbeitungsprozesse im Zusammenhang mit rezyklathaltigen Materialien nachweisen soll.

Demonstrator 2

Datenschnittstelle

Entwicklung der ersten Dateninfrastruktur mit Datenschnittstelle für die Anbindung bereits existierender Datenbanken von Unternehmen, Produktionsmaschinen sowie Daten, die aus KI-basierten Modellen resultieren.

Demonstrator 3

Reyclingfähigkeit

Entwicklung eines Systems, dass die Ergebnisse der vorherigen Datenverarbeitung zusammenführt und hinsichtlich der Reyclingfähigkeit gemäß dem vom Verpackungsregister anerkannten Beurteilungsystematik sowohl beurteilt als auch bereitstellt. 

Projektträger / Zuwendungsgeber:

Projektträger Jülich GmbH PTJ /Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF

Förderlogo BMBF

Weitere Informationen

 

Das KI-Anwendungshub Kunststoffverpackungen

Leicht Verpackt

Erfahren Sie hier, wie Künstliche Intelligenz (KI) dabei helfen kann, Abfallberge zu verringern und wichtige Ressourcen in den Kreislauf zu führen.