Das Innovationsnetzwerk KICE untersucht die Symbiose von Künstlicher Intelligenz und Circular Economy (KICE).
Der Cluster Mechatronik und Automation, die Themenplattform Digital Production & Engineering und das KI-Produktionsnetzwerk bei der Bayern Innovativ GmbH haben gemeinsam mit dem Umweltcluster Bayern das Projekt „KICE“ ins Leben gerufen. Die Kombination aus „KI“ und „CE“ beschreibt das Ziel, Methoden der Künstlichen Intelligenz mit den Potenzialen einer nachhaltigen Kreislaufwirtschaft zu kombinieren. Davon sollen kleine und mittelständische Unternehmen aus Bayern profitieren.
Nachhaltigkeit dank Künstlicher Intelligenz
Circular Economy entwickelt sich zunehmend zum Marktkonzept für die Zukunft. Das Industriemodell definiert den Wachstumsbegriff neu und setzt im Gegensatz zum aktuellen Take-Make-Waste-Modell auf die nachhaltige Nutzung von Ressourcen. Dazu zählen die schrittweise Entkopplung der Wirtschaftstätigkeit vom Verbrauch endlicher Ressourcen und die systematische Vermeidung von Abfällen. Unterstützt durch einen Übergang zu erneuerbaren Energiequellen baut das Kreislaufwirtschaftsmodell wirtschaftliches, natürliches und soziales Kapital auf. Dabei versteht sich die Transformation hin zur Circular Economy nicht nur als ökologische, sondern auch als große ökonomische Chance.
Für die Umsetzung dieser Vorhaben können unterschiedliche Methoden der Künstlichen Intelligenz genutzt werden. Ein Ziel ist die Erkennung von Mustern durch Datenanalyse und daraus resultierende Vorhersagen. Diese Methoden bieten Unternehmen, die zirkuläre Innovationen umsetzen möchten, neue Möglichkeiten der Problemanalyse und Lösungsfindung.
Neugestaltung von Produktionsprozessen
Viele Unternehmen aus dem produzierenden Gewerbe haben ihren Sitz in der Region Bayerisch-Schwaben. In dieser Branche fallen Abfallstoffe an, die im Sinne der Circular Economy vermieden oder wiederverwendet werden sollen - eine Vorgehensweise, die auch der Bayerischen Ressourcenstrategie folgt. Künstliche Intelligenz kann hier einen wesentlichen Beitrag leisten, beispielsweise bei der sortenreinen Trennung von Abfällen.
Doch die Circular Economy setzt bereits viel früher an. Es geht ebenfalls darum, Produkte und Produktionsprozesse neu zu gestalten, indem sie für lange Lebensdauer, Wiederaufbereitung und Recycling optimiert werden. Auch neue, zirkuläre Geschäftsmodelle wie Produkt-Service-Modelle bringen ein Umdenken und somit neue Marktpotenziale mit sich. KI und andere digitale Technologien fungieren dabei als „Enabler” geschlossener Kreisläufe in der Produktion und im ganzen Produktlebenszyklus.
Damit Kreislaufwirtschaft funktionieren kann, ist die Etablierung eines Gebrauchtmarkts essenziell. Hier kommt ebenfalls Künstliche Intelligenz ins Spiel. So ist beispielsweise das Gebrauchtsegment von Elektrofahrrädern margenschwach und macht eine exakte Kalkulation des Restwerts, der notwendigen Aufbereitungskosten und des möglichen Verkaufswerts notwendig. Erst das Zusammenspiel aus einem Ankaufsrechner auf Basis eines lernenden Algorithmus, einem digitalen Warenwirtschaftssystem und eigener digitalisierter Logistik machen ein zirkuläres Geschäftsmodell möglich und rentabel.
Ziel der Zusammenarbeit
Durch die Kombination innovativer Themen und den fachübergreifenden Austausch ermöglicht das Projekt allen Beteiligten die Entwicklung integrierter Systemlösungen. Gleichzeitig versetzt es sie in die Lage, sich globalen Herausforderungen wie Klima- und Ressourcenschutz zu stellen. So kann im internationalen Wettbewerb die eigene Marktposition durch den Übergang zur Circular Economy mithilfe von Künstlicher Intelligenz gesichert werden.
Auftakt-Workshop mit Zukunftsthemen
Begleitend zu diesen Prozessen fand im Technologiezentrum Augsburg eine Kick-off-Veranstaltung statt. Die Kooperationsveranstaltung des Umweltcluster Bayern mit dem Cluster Mechatronik & Automation, der Themenplattform Digital Production & Engineering sowie dem KI-Produktionsnetzwerk richtete sich an produzierende Unternehmen, Beratungsdienstleistende und Forschungseinrichtungen.
Neben fachlichen Impulsen gab es auch Zeit für Diskussionen. Dieser Austausch von Herausforderungen und Lösungsmöglichkeiten führte zur Erkenntnis, dass eine gute Datenbasis und Datenqualität essenziell sind, um KI-Anwendungen zu etablieren.
Im Rahmen eines Expertenworkshops bei einem Recyclingunternehmen wurden Best-Practice-Beispiele diskutiert und evaluiert. Als große Herausforderungen wurden sowohl die Qualität und Anzahl der Daten benannt, als auch die Zurückhaltung von Gesellschaft und Wirtschaft bei der Verwendung von Sekundärrohstoffen.
Eine weitere Erkenntnis formte das Kernthema der nächsten Veranstaltung: Der digitale Produktpass. Er ist erforderlich, weil Künstliche Intelligenz im Einsatz für die Wertstoffrückgewinnung an Grenzen stößt. Dieser Wegbereiter für intelligente Circular Economy soll eingehend analysiert werden. Ziel dieser Veranstaltung ist die Darstellung aktueller Best Practices, von denen man lernen kann – verbunden mit den Möglichkeiten, wie Trendthemen miteinander verknüpft werden können.
