Kunststoffe mit Lebensmittelkontakt zuverlässig sortieren
Mit einer weiteren Deep Learning-Innovation gelingt Tomra eine bahnbrechende Sortierlösung für Kunststoffe mit Lebensmittelkontakt
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Tomra Recycling, weltweit führender Anbieter von Sortierlösungen, hat schon mehrfach mit innovativen Lösungen zum Sortieren von Kunststoffen mit Künstlicher Intelligenz und Deep Learning für Aufsehen gesorgt. Jetzt folgt der nächste Paukenschlag: Tomra gibt die Einführung von drei revolutionären Anwendungen bekannt, die PET, PP und HDPE-Ströme danach trennen, ob sie mit Lebensmitteln in Kontakt standen oder nicht.
Wie Tomra erklärt, können dank kontinuierlicher Weiterentwicklung von Gain, der auf Deep Learning basierenden Zusatztechnologie des Unternehmens für seine bekannten Autosort-Sortiersysteme, nun erstmals PET-, PP- und HDPE-Kunststoffe für kontaktempfindliche Verpackungen, wie zum Beispiel für Lebensmittel, schnell und effizient in großem Maßstab getrennt werden.
Sortierung lebensmitteltauglicher Kunststoffe sehr schwierig
Bisher war die Sortierung lebensmitteltauglicher Kunststoffe eine echte Herausforderung für die Industrie. Verpackungen, die für Lebensmittel verwendet wurden, oder eben nicht, bestehen oft aus dem gleichen Material oder ähneln sich optisch sehr, was die Unterscheidung und Trennung mit den aktuell auf dem Markt befindlichen Sortiersystemen erschwert. Hygienebedenken und strenge Branchenvorschriften machen die Behandlung von Lebensmittelabfällen beim Recycling noch komplexer.
Die Gain-Technologie von Tomra – inzwischen in Gainnext umbenannt, um die bedeutende Weiterentwicklung des Produkts zu würdigen – löst all diese Herausforderungen. Wie Tomra versichert, verbessert Gainnext die Sortierleistung der Autosort-Systeme des Unternehmens weiter, sodass diese jetzt in der Lage sind, Objekte zu identifizieren, die mit herkömmlichen optischen Abfallsensoren nur schwer und in einigen Fällen überhaupt nicht zu klassifizieren sind.
Reinheitsgrade von mehr als 95 % möglich
Durch die Kombination seiner traditionellen Nahinfrarot-, visuellen Spektrometrie- und anderen Sensoren mit der Deep-Learning-Technologie hat Tomra die genaueste Lösung entwickelt, die derzeit auf dem Markt erhältlich ist. Und die Reinheitsgrade, die damit zu erreichen sind – über 95 % bei Verpackungsanwendungen in Anlagen in Großbritannien und Europa – sollen den Kunden von Tomra zu neuen Einnahmequellen verhelfen.
Tomra bringt auch zwei Non-Food-Anwendungen auf den Markt, die das bestehende Gainnext-Ökosystem des Unternehmens ergänzen, darunter eine PET-Anwendung für sortenreine PET-Flaschenströme mit noch höherem Reinheitsgrad.
Sortieren mit Bottle-to-Bottle-Qualität
Dr. Volker Rehrmann, EVP, Leiter von Tomra Recycling: „Wir setzen die KI-Technologie bereits seit Jahrzehnten ein, um Sortierleistungen zu verbessern. Aber diese neue Anwendung ist eine weitere, bahnbrechende Branchenpremiere für Tomra, mit der wir unsere Position als Pionier in diesem Bereich stärken. Wir sind überzeugt, dass die jüngsten KI-Entwicklungen das Zeug dazu haben, die Wertstoffrückgewinnung, wie wir sie kennen, neu zu definieren. Dank des ausgeklügelten Einsatzes von Deep Learning macht Gainnext die Sortierung von Lebensmittelkontaktmaterialien und Bottle-to-Bottle-Qualitäten möglich – das sind Aufgaben, die unsere Industrie seit vielen Jahren vor große Herausforderungen stellen. KI treibt damit die Kreislaufwirtschaft zu einem Zeitpunkt voran, an dem sie am dringendsten benötigt wird, da regulatorische Vorschriften strenger werden und die Kundennachfrage nach technologisch fortschrittlichen Lösungen steigt. Wir bei Tomra sind stolz darauf, den Fortschritt in der Sortierung voranzutreiben.“
Lösung der komplexesten Sortierprobleme
Indrajeed Prasad, Product Manager Deep Learning bei Tomra Recycling, fügt hinzu: „Der Einsatz der Deep-Learning-Technologie automatisiert nicht nur die manuelle Sortierung, sondern ermöglicht es der Industrie auch, durch feinste Sortierung hochwertige Rezyklate zu gewinnen. Dank seiner Fähigkeit, Tausende von Objekten innerhalb von Millisekunden nach Material und Form zu erkennen, löst Gainnext selbst die komplexesten Sortieraufgaben. Darüber hinaus bietet die integrierte Deep-Learning-Software die Möglichkeit, sich einfach an zukünftige Marktanforderungen anzupassen. Wir freuen uns, diese innovativen und dringend benötigten Lösungen auf den Markt zu bringen. Damit können unsere Kunden den strengeren Qualitätsanforderungen an die Sortierleistung gerecht werden, die mit der steigenden Nachfrage von Verbrauchermarken nach mehr hochreinem Recyclingmaterial einhergeht.“
Praxiserprobte Technologie
Die Deep-Learning-Technologie von Gainnext hat sich seit vielen Jahren in der Praxis bewährt. Tomra war das erste Unternehmen in der Branche, das die Deep-Learning-Technologie im Jahr 2019 mit einer Anwendung zur Identifizierung und Entfernung von PE-Silikonkartuschen aus Polyethylen (PE)-Strömen eingeführt hat. Bis heute wurden mehr als 100 Autosort-Sortiersysteme mit Gainnext in Materialrückgewinnungsanlagen weltweit installiert.
Zu den ersten Kunden der brandneuen Anwendungen gehören führende Vorzeigeanlagen wie Berry Circular Polymers‘ Leamington Spa, die größte Multipolymeranlage in Großbritannien, und das französische Nord Pal Plast-Werk in Lesquin, das zur europäischen Dentis-Gruppe gehört.
Wie Tomra erklärt, sind die Reaktionen des Marktes auf die neuesten Gainnext Entwicklungen durchweg positiv. Professor Edward Kosior, Gründer und CEO von Nextek Ltd. und seiner Nextloopp-Initiative, die darauf abzielt, durch fortschrittliches mechanisches Recycling recycelte Polymere in Lebensmittelqualität herzustellen, war einer der jüngsten Besucher im Tomra-Testzentrum und bestätigte: „Tomras bahnbrechendes KI-System Gainnext hat die Recyclingindustrie an einen aufregenden Wendepunkt in der Sortierung von Kunststoffverpackungen geführt und schafft neue Möglichkeiten, den Kreislauf vieler Kunststoffe in lebensmitteltauglichen Anwendungen zu schließen. Gainnext legt den Grundstein für das einfachste, kostengünstigste und effizienteste Sortiersystem auf dem Markt. Wir sind sehr stolz darauf, dass sich unsere Branche auf diesem Weg der Transformation befindet.“
Tomra mit Gainnext auf der Ifat 2024
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