QONCERT

Datenbasierte Automatisierung der Qualitätsprüfung und Online-Vermarktung von Rezyklaten in der Circular Economy durch robuste Technologien

Zielsetzung

Die Circular Economy ist eine der größten Aufgaben unserer Zeit. Dies gilt besonders für Kunststoffe, für die “Reduce, Reuse und Recycle” dringend verbessert werden müssen, um den Rohstoffverbrauch zu senken. Dies fordert auch die EU in ihrem Circular Economy Action Plan. Indessen kämpft die Kunststoffindustrie mit dem Problem, dass zu wenige hochwertige Sekundärkunststoffe vorhanden sind, um diese Ziele zu erreichen. Dieser Herausforderung nehmen wir uns mit unserem Forschungsprojekt QONCERT an, um die Verfügbarkeit und Qualität von Sekundärkunststoffen mithilfe von Software zu verbessern.

Implementierung

Im Mittelpunkt des Projekts steht die Automatisierung sowohl der Qualitätsprüfung als auch der Vermarktung von Sekundärkunststoffen mithilfe einer digitalen Plattform.

QONCERT soll folgende Ziele erreichen: Kunststoffverarbeiter und Recycler sollen mithilfe der Software ihre Kunststoffabfälle und Rezyklate mit geringem Aufwand über mehrere Vertriebskanäle, wie z.B. Online-Marktplätze, gleichzeitig vermarkten können.

Zusätzlich werden Prüfungen zur Beurteilung der qualitativen Eigenschaften der Materialien digital in diesen Prozess integriert, damit sie effizienter werden. Benötigte Nachweise wie Prüfberichte und Zertifikate können dann schneller und bereitgestellt werden.

Mit dem Projekt „QONCERT“ schaffen wir die größtmögliche Integration der Materialprüfung in den Handel mit Recyclingmaterialien und ermöglichen so eine breite Nutzung dieser Rohstoffe.

Felix Hartmann, SKZ-Testing GmbH

Unser Beitrag

Die Aufgaben von Infosim in diesem Projekt sind die Konzeption und Implementierung der zentralen Webapplikation, der neu entwickelten Komponenten, z.B. für digitale Prüfdienstleistungen, und der erforderlichen Schnittstellen. Damit verbunden sind auch die Erarbeitung des Datenmodells inkl. einer Ontologie sowie die Umsetzung der entwickelten Automatisierungsmethoden innerhalb der Software.

Finanzierung:

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Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie Programm: “Künstliche Intelligenz – Big Data”

Unsere Partner:

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