Deep Learning Technologie unterscheidet Holzsorten

Position in der Altholzsortierung mit einem auf das Segment spezialisierten Team gestärkt

Als erster Anbieter von sensorgestützten Sortierlösungen mit einem eigenen Team für das Holzsegment treibt TOMRA Recycling die Entwicklung des Altholzrecyclings weiter voran. Dabei setzt das Unternehmen sowohl auf seine Technologien als auch auf Beratungsleistung zur Prozessverbesserung.

Mit seinen modernen sensorgestützten Sortiertechnologien und in enger Partnerschaft mit Herstellern von Holzwerkstoffen will TOMRA Recycling den Einsatz von Altholz weiter ausbauen, das volle Potenzial des Altholzrecyclings ausschöpfen und damit die Industrie weiterentwickeln.

TOMRA Recycling ist seit über zehn Jahren ein Pionier auf dem weltweiten Holzrecyclingmarkt. Seit langem vertrauen Spanplattenhersteller auf die X-TRACT-Lösung des Unternehmens. Diese befreit das Aufgabematerial von Inertmaterial (Glas, Steine, Keramik usw.), allen metallischen Störstoffen (nichteisenhaltig und eisenhaltig) und erzeugt so eine saubere Holzspanfraktion, die von ausreichend hoher Qualität ist und zur Herstellung von Standardspanplatten verwendet werden kann.

In den letzten Jahren sind jedoch immer mehr Kunden, die recyceltes Holz mit einem deutlich höheren Reinheitsgrad in ihren Fertigungsprozessen verwenden möchten, an TOMRA Recycling herangetreten. Um diese besonderen Reinheitsanforderungen zu erfüllen, müssen neben dem Inertmaterial und den Metallen im Zufuhrstrom auch andere Verunreinigungen wie Holzwerkstoffe und Polymere entfernt werden.

Da diese Materialien mit Röntgentechnik jedoch nicht unterscheidbar sind, musste eine alternative Lösung gefunden werden. Entschlossen, diesen Kunden zu helfen und eine potenzielle Marktlücke für eine Lösung zu finden, mit denen Unternehmen im Holzrecyclingsektor ihre Holzsortierprozesse optimieren können, entwickelten die Deep Learning Experten von TOMRA Recycling eine entsprechend neue Sortierlösung.

Erst im vergangenen Jahr hat TOMRA eine auf Deep Learning basierte Sortieranwendung auf den Markt gebracht, die es erlaubt Holz nach verschiedenen Holzwerkstoffgruppen (unbehandeltes Holz, Spanplatte, OSB, MDF/HDF und Sperrholz) zu detektieren und zu trennen. Jetzt stellt das Unternehmen ein zusätzliches, auf das Holzsegment spezialisierte Team vor. Dazu gehören ein erst kürzlich eingestellter Segmentmanager sowie weitere Branchenexperten, Spezialisten in der Altholzverarbeitung und Service-Key-Account-Managern, mit denen TOMRA strategisch in die Altholzrückgewinnung und damit in höhere Recyclinganteile in der Produktion von Holzwerkstoffen investiert.

Neue Perspektiven für das Altholzrecycling

Recyceltes Altholz wird derzeit in erster Linie für die Herstellung von Spanplatten verwendet. Die sehr starke Marktnachfrage zu erfüllen und die Qualität der Produkte mit einem erhöhten Rezyklatanteil zu verbessern, ist dabei ein großes Anliegen der Holzwerkstoffindustrie. Hersteller profitieren davon gleich zweifach: Im Gegensatz zu neuem Holz ist recyceltes Holz bis zu 40 % günstiger und im Allgemeinen trockener, was zu einem erheblich geringerem Energieverbrauch während der Trocknungsphase der Spanplattenproduktion führt.

Jose Matas, Segmentmanager für das Holzsegment bei TOMRA Recycling, sagt: „Der aktuelle Markt bietet den Herstellern von Holzwerkstoffen viele Möglichkeiten. Mit hochwertigen Recyclingmaterialien können sie Holzwerkstoffe von höchster Qualität herstellen, höhere Erträge und Leistungen erzielen und gleichzeitig von erheblichen Kostensenkungen profitieren. Dass dabei natürliche Ressourcen geschont und die CO2-Emissionen verringert werden, ist ein weiterer Vorteil.“

Trotz der Vorteile, die das Recyceln von Holzabfällen und die derzeitige Marktentwicklung mit sich bringen, fehlt dem Sektor in einigen Teilen noch die notwendige Infrastruktur. Während Mitteleuropa bei der Abfallwirtschaft von der Sammlung bis zum Recycling und zur Wiederverwendung gut aufgestellt ist, steckt der Altholzmarkt außerhalb Mitteleuropas noch in den Kinderschuhen. Ein aktueller Blick auf den Markt zeigt erhebliche Abweichungen, was den Reifegrad der Segmente und die Wachstumschancen anbelangt: In Italien beispielsweise werden jährlich rund 2 Mio. t Altholz gesammelt, von denen 63 % recycelt und zu Platten verarbeitet werden. Auf diese Weise spart das Land jährlich etwa 2 Mio. t CO2 ein, was sich positiv auf seine Umweltbilanz auswirkt [1]. Im Gegensatz zu Italiens leistungsstarkem System bleiben allein in der Europäischen Union und den Vereinigten Staaten rund 100 Mio. t Altholz unrecycelt [2]. Die Zahlen zeigen derzeit noch ungenutztes Potenzial auf, das mit ganzheitlichen Ressourcensysteme zum effektiven Sammeln, Sortieren und Wiederverwerten von Holzabfällen weiter ausgeschöpft werden kann.

Mit sensorgestützter Sortierung zu höheren Rückgewinnungsraten

Damit Spanplattenhersteller ihren Recyclinganteil erhöhen und eine nachhaltige Holzwirtschaft fördern können, braucht es optimierte Prozesse und moderne Technologien zur Rückgewinnung reiner Materialfraktionen aus dem Holzabfallstrom. Um mit den Anforderungen der Branche Schritt zu halten und sich mit dem Markt weiterzuentwickeln, sollten Recycler und Spanplattenhersteller in die entsprechende Sortiertechnologie investieren. Neue Sortiertechnologien passen sich schnell an, wenn sich Abfallzusammensetzungen ändern oder die Reinheitsanforderungen steigen, und ermöglichen es behandeltes Holz (Spanplatten, OSB, MDF und Sperrholz) von nicht-behandeltem Holz zu trennen.

Die ideale Lösung für höhere Rückgewinnungsraten besteht aus zwei Sortiersystemen: einer Sortiermaschine zur Entfernung von Inertstoffen und Metallen und einer weiteren mit integrierter Deep Learning Technologie, die Altholz nach verschiedenen Holzwerkstoffgruppen trennt. Seit 2012 sortiert TOMRA Altholz in hochreine, saubere Holzspäne. Mit dem TOMRA X-TRACT können Recycler und Spanplattenhersteller Verunreinigungen wie Inertstoffe, Metalle und Glas mit Röntgentransmissionstechnologie (XRT) entfernen und hervorragende Reinheitsgrade für Sekundärrohstoffe erzielen. Um jedoch die gewünschten Qualitätsanforderungen zu erfüllen, die die Hersteller von Spanplatten benötigen, müssen die Sortieranlagen eine Vielzahl von Holzwerkstoffen wie Verbundwerkstoffe aus Holz und Polymeren genau erkennen und in einzelne Fraktionen trennen. Nur Holzspäne von höchster Qualität (unbehandeltes Holz) können bei der Produktion von speziellen Spanplatten neue Materialien ersetzen. Um eine neue Lösung zu finden, die diese präzise Sortierung vornehmen kann, hat TOMRAs internes Team aus Branchenexperten, Anwendungsingenieuren und Softwareentwicklern gemeinsam eine neue, auf Deep Learning basierte Anwendung zum Sortieren von Holz innerhalb der Holzwerkstoffgruppen entwickelt. GAIN ist als Zusatzmodul für den leistungsstarken AUTOSORT® des Unternehmens erhältlich und ist dafür programmiert, unverarbeitetes Holz von verarbeitetem Holz zu unterscheiden und zu trennen. Darüber hinaus können auch MDF Fraktionen aus einem Gemisch von verarbeitetem Altholz von GAIN identifiziert und separiert werden. Dazu Valerio Sama, Vice President und Head of Product Management bei TOMRA Recycling: „Holzrecycling ist ein sich schnell entwickelnder Markt, auf dem in vielen Regionen weltweit immer strengere gesetzliche Vorschriften eingeführt werden, um zu einem Kreislaufwirtschaftsmodell überzugehen. Unser AUTOSORT® mit der GAIN-Erweiterung stützt sich auf Deep Learning und erweist sich als eine leistungsstarke und flexible Lösung. Wir sind überzeugt davon, dass sie von den Holzwarenherstellern auf der ganzen Welt begrüßt werden wird. Darüber hinaus können unsere Kunden damit ihre Betriebe zukunftssicher machen, da sie besser aufgestellt sind, um sich an künftige Veränderungen auf dem globalen Holzrecyclingmarkt – wie etwa neue gesetzliche Vorschriften – anzupassen und darauf zu reagieren. Wir freuen uns, dass wir der erste Anbieter auf dem Markt sind, der diese auf künstlicher Intelligenz basierende Lösung anbietet.“

Auf diese Weise erzeugt die Technologie einzelne Holzfraktionen von höchstmöglicher Qualität, die für die Produktion hochwertiger Spanplatten und MDF-Platten eingesetzt werden kann. Da die Mechanik, die Sensoren und die Software von TOMRA im eigenen Haus entwickelt werden, profitieren die Kunden von perfekt aufeinander abgestimmten Maschinen und einem leistungsstarken System, mit dem sie ihren Gesamtertrag und ihre Gewinne steigern können.

Fabrizio Radice, Vice President und Head of Global Sales und Marketing bei TOMRA Recycling, fasst zusammen: „TOMRA konzentriert sich seit schon seit Jahren darauf, die Kreislaufwirtschaft zu fördern. Ich freue mich, dass wir unseren Fokus auf das Holzsegment mit einem engagierten Team ausweiten, das einen großen Erfahrungsschatz und tiefe Kenntnisse mitbringt. Diese Expertise in Kombination mit unseren neuesten Technologien wird den Recyclern und Spanplattenherstellern dabei helfen, die Marktanforderungen zu erfüllen und das volle Potenzial ihres Betriebs auszuschöpfen. Gleichzeitig senken wir damit die Umweltauswirkungen. In den kommenden Jahren werden wir viel in dieses vielversprechende Segment investieren. Unser Ziel: den Abfall eines Unternehmens zu einer wertvollen Ressource des anderen zu machen. Ein Szenario, das wir zum Alltag machen wollen.“

Die Zeitschrift recovery hatte die Gelegenheit mit Murat Sanli, Sales Engineer bei TOMRA Recycling, über die neuen Entwicklungen im Bereich Holzrecycling und die damit verbundenen spannen Herausforderungen zu sprechen.

recovery: TOMRA hat sein neues Sortiersystem GAIN, bei dem Deep-Learning-Technologien eingesetzt werden, auf den Markt gebracht. Dieses Sortiersystem wurde jetzt auch für die Sortierung von Altholz angepasst. Was ist der Grund für die starke Ausrichtung auf das Thema Holzrecycling?

Murat Sanli: TOMRA ist seit mehr als 10 Jahren im Bereich des Holzrecyclings tätig und bietet seitdem Lösungen zur Sortierung von Holzspänen an.

In den letzten Jahren ist die Nachfrage seitens Holzwerkstoffproduzenten, die den Recyclinganteil in der Produktion hochqualitativer Spanplatten steigern und ihren ökologischen Fußabdruck verbessern möchten, jedoch deutlich gestiegen. Um die Qualitäts- und damit Reinheitsanforderungen zu erfüllen, muss das Altholz von Unreinheiten befreit und nach verschiedenen Holzwerkstoffgruppen (unbehandeltes Holz, behandeltes Holz: Spanplatte, OSB, MDF/HDF und Sperrholz) getrennt werden, denn nur die reinsten unbehandelten Holzfraktionen können zur Herstellung hochqualitativer Spanplatten verwendet werden. Um Recyclern und der Holzwerkstoffindustrie das geeignete Mittel an die Hand zu geben, hat TOMRA sein Portfolio um eine weitere Sortierlösung, basierend auf Deep Learning, erweitert.

Neben der gestiegenen Nachfrage spielt Preis von „frischem“ Holz eine wichtige Rolle. Dieses ist wesentlich teurer als recyceltes Holz und zusätzlich auch feuchter. Feuchteres, frisches Holz muss zur Verarbeitung erst einmal getrocknet werden, was zeitaufwendig und auch kostenintensiv ist. Holzwerkstoffproduzenten haben demnach erhebliche Kostenvorteile, wenn sie recyceltes Holz in der Produktion verwenden.

Ein weiterer Faktor ist die limitierte Verfügbarkeit von frischem Holz, was jedoch von Land zu Land unterschiedlich ist. Recycler und Spanplattenhersteller, die Altholz selbst aufbereiten, sind somit weniger abhängig von der Verfügbarkeit von Frischholz auf dem Markt.

Recycler beispielsweise haben dank unserer neuen Deep Learning basierten Anwendung auch die Möglichkeit, flexibel zu definieren, welche Holzwerkstoffgruppe sie aus dem Altholzstrom entfernen und welche sie zur weiteren Verarbeitung zurückgewinnen möchten, die sie benötigen. Dadurch eröffnen sich den Recyclern neue Absatzmärkte für die jeweilige Holzwerkstoffgruppe.

recovery: Wie sehen die Einsatzgebiete dieser Sortiermethode momentan aus? Wo liegen auch die geografischen Schwerpunkte?

Murat Sanli: TOMRA bietet zwei Lösungen zur Sortierung von Altholz. Im ersten Schritt wird TOMRA’s X-TRACT eingesetzt. Diese sortiert Glas, Metall und inerte Materialien mittels Röntentransmissionstechnologie and damit nach der atomaren Dichte des Objekts aus dem Altholzstrom raus. In einem nächsten Schritt kommt die neue Lösung, eine Kombination von AUTOSORT® und dem Deep Learning basiertem Add-on GAIN zum Einsatz, um das Holz nach Holzwerkstoffgruppen zu sortieren. Dem AUTOSORT® kommt hier eine weitere, wichtige Rolle zu. Ausgestattet mit den entsprechenden Technologien kann er Polymere im Holzstrom identifizieren und aussortieren. Dank der neuesten Technologien und Deep Learning, welches auch für zukünftige Anwendungen vielversprechend ist, kann verarbeitetes und nicht-verarbeitetes Holz voneinander getrennt, sowie MDF von verarbeitetem Holz zurückgewonnen werden. Die neue Sortierlösung ermöglicht es Anlagenbetreiber und Hersteller von Holzwerkstoffen, selbst zu wählen, welche Materialien sie innerhalb der Holzwerkstoffgruppen sortieren möchten.

Hauptaugenmerk ist derzeit Europa, wobei unsere Aktivitäten global ausgerichtet sind.

recovery: Was genau kann sortiert werden, nach welchen Kriterien geht die Deep-Learning-Technologie vor?

Murat Sanli: GAIN arbeitet basierend auf einem neuralen Netz und wurde anhand tausender Bilder trainiert. Basierend auf einem Pool an Objektinformationen erkennt es Muster und Eigenschaften (z.B. der Holzspäne), die es mit der vom Sensor gesammelten Daten verknüpft und eine entsprechende Sortierentscheidung vornimmt. Das Training bezieht sich dabei auf die Bilder, nicht auf explizite Eigenschaften oder Kriterien.

Das neurale Netz kann für diverse Sortieraufgaben trainiert und entsprechend angepasst werden.

recovery: Welche Wertschöpfung liegt in der höheren Sortiergenauigkeit? Warum ist es notwendig, eine so genaue Sortierung von Altholz vorzunehmen?

Murat Sanli: Wie in vielen anderen Recyclinganwendung spielt die Reinheit der zu recycelnden Materialien eine ausschlaggebende Rolle hinsichtlich der angestrebten Produktqualität und damit auch im Recyclinganteil der herzustellenden Produkte (z.B. Spanplatten). Dies ist im Holzrecycling nicht anders. Demnach müssen zur Herstellung qualitativ hochwertiger Spanplatten, nicht nur Glas, Metall und inert Materialien aus dem Altholzstrom sortiert werden, sondern auch unverarbeitetes und verarbeitetes Holz voneinander getrennt werden. Nur die reinsten Fraktionen von unverarbeitetem Holz erfüllen die Qualitätsanforderungen, welche mit konventionellen Technologien nur schwer zu erreichen sind.

Zudem ermöglichen die neuesten Technologien einen erhöhten Einsatz von Recyclingholz auch bei Spezialspanplatten oder sogar bei der Produktion von anderen Holzwerkstoffen (Bsp. MDF)

Mit unserer neuen Lösung (AUTOSORT® und GAIN) ist es möglich, Reinheitsgrade von 95 % in der Separation von verarbeitetem und unverarbeitetem Holz zu erzielen.

recovery: Was sind TOMRAs zukünftige Pläne im Bereich Holzsortierung?

Murat Sanli: Grundsätzlich ist es unser Ziel, unsere Kunden im Erreichen ihrer Ziele zu unterstützen, unser Wissen aus jahrzehntelanger Erfahrung gezielt anzuwenden und gemeinsam mit Kunden und Partnern neue Anwendungen zu entwickeln und bestehende Systeme weiterzuentwickeln. Diesen Ansatz verfolgen wir in allen Segmenten, demnach auch im Holzrecycling.

Seitens der Technologien werden uns Deep-Learning-Technologien, die wir als sehr vielversprechend sehen, auch in Zukunft weiter begleiten und das Angebot weiter ausgebaut werden.

Literature/Literatur:

[1] https://www.forestinnovationhubs.rosewood-network.eu
/en/content/rilegno-national-wood-collection-and-recycling-network

[2] https://www.eib.org/de/stories/sustainable-waste-repurposing

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