Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF
Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF

KI-gestütztes Kunststoffrecycling mit Artificial Neural Twin

Gemischter Verpackungsabfall wird zu hochwertigen Kunststoffrezyklaten mit KI

Im Projekt »K3I-Cycling« leiten wir das Arbeitspaket „Recycling und Rezyklatherstellung“. Gemeinsam mit 16 Partnern entwickeln unsere Experten neue Methoden, um aus gemischten Leichtverpackungsabfällen hochwertige Kunststoffrezyklate zu gewinnen. Im Fokus stehen die praktische Herstellung und Bewertung von Rezyklaten im Labor- und Pilotmaßstab sowie die Entwicklung von Additivpaketen – darunter biobasierte Stabilisatoren – zur gezielten Verbesserung der Materialeigenschaften. Mit moderner Werkstoffanalytik und Machine Learning werden Polyolefin-Rezyklate nach Alterungszustand und Verunreinigungen klassifiziert und in Qualitätscluster eingeteilt. So entstehen belastbare Materialqualitätslevel, die in neue Normen und digitale Produktpässe einfließen.

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© Kay Herschelmann

Unterstützung der KI-gestützten Sortierung

Rezyklate entstehen aus recycelten Kunststoffen und werden meist als Regranulate weiterverarbeitet. Vor der Regranulierung müssen Verunreinigungen entfernt und möglichst reine Kunststofffraktionen erzeugt werden.

Im KI-Anwendungshub werden zusätzlich Störstoffe bereits auf Artikelebene – also vor der Zerkleinerung – erkannt und aussortiert. Das Fraunhofer LBF unterstützt diesen Prozess mit analytischen Daten zur Rezyklatqualität und schafft damit die Grundlage, um Fortschritte in der Sortierung messbar zu machen.

Begleitend wurden im Projektkonsortium Workshops zur Harmonisierung der Datenweitergabe entlang der Recyclingkette durchgeführt. Dabei standen Schnittstellen, Datenqualität und die Weiterentwicklung der DIN SPEC 91446 zur Materialklassifizierung von Kunststoffrezyklaten im Fokus.

Belastbare Kennwerte für hochwertige Kunststoffrezyklate in anspruchsvollen Produkten

Wir verbinden unsere Kompetenzen in Werkstoff- und Systemzuverlässigkeit mit datengetriebener KI und tragen maßgeblich zur Automatisierung und Digitalisierung der Rezyklatbewertung bei.

Verpackungshersteller, Recycler und Markenartikler profitieren von erstmals belastbaren Kennwerten, um hochwertige Kunststoffrezyklate gezielt für anspruchsvolle Anwendungen – bis hin zu Verpackungen mit Lebensmittelkontakt – einzusetzen. Der Artificial Neural Twin (ANT) zeigt, wo KI-gestützte Maßnahmen wie DangerSort-Systeme zur Batteriedetektion oder optimierte Logistik den Rezyklateinsatz weiter erhöhen. Industrie und Kommunen können so Recyclingquoten wirtschaftlich erfüllen, CO₂-Emissionen messbar senken und die Versorgung mit Sekundärrohstoffen sichern – ein wichtiger Baustein für eine resiliente europäische Kreislaufwirtschaft.

Verbesserung von Folien aus Kunststoffrezyklat durch Additivierung

Geeignete Additive verbessern die Verarbeitbarkeit und Langzeitstabilität von Kunststoffrezyklaten. Besonders relevant sind geruchsreduzierende Additive sowie Kompatibilisatoren, die die Mischbarkeit unterschiedlicher Kunststoffe erhöhen. Das Ziel ist, Rezyklate trotz bestehender Fremdpolymergehalte für hochwertige Anwendungen wie Verpackungsfolien nutzbar zu machen.

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© Lobbe GmbH & Co. KG
Projektteam des Verbunds K3I-Cycling vor der LVP-Sortieranlage von Lobbe in Iserlohn

K3I-Cycling ist eins der zwei Innovationslabore des KI-Anwendungshub Kunststoffverpackungen. K3I-Cycling betrachtet die Prozesse Sammlung, Logistik, Sortierung, Trennung und Aufbereitung. Das zweite Labor KIOptiPack konzentriert sich auf die Bereiche Material, Design und Produktion. Damit bilden die beiden Innovationslabore zusammen den gesamten Wertschöpfungskreislauf von Kunststoffverpackungen ab. Insgesamt arbeiten mehr als 50 Partner aus Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft im KI-Anwendungshub eng zusammen.