JURA CEMENT setzt auf KI-gestützte Reifenerkennung und Aussortierung
Dezember 2024
Eine KI-basierte Objekterkennungs- und Klassifizierungsanlage ist seit dem Sommer 2024 in der Jura-Cement-Fabriken AG in Wildegg in Betrieb. Die innovative Lösung hat Joël Alfeld, Absolvent der Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW), im Rahmen seiner Bachelorarbeit im Studiengang Systemtechnik entwickelt. Das Ziel war, eine effizientere Ressourcenzufuhr in der Zementproduktion zu ermöglichen.
Altreifen werden in der Zementproduktion als alternative Energiequelle verwendet, da sie beim Verbrennen hohe Temperaturen erzeugen, die für die Klinkerproduktion notwendig sind. Dies trägt zur Reduktion fossiler Brennstoffe und somit zur Verbesserung der CO2-Bilanz bei. Die manuelle Aussortierung ineinander verschlungener Altreifen, die nicht durch die rechteckige Öffnung der Rotationsschleuse an der Vorbrennkammer passen, begrenzte jedoch den Durchsatz und die Produktivität.
Dies hat Simone D’Arienzo, Abteilungsleiter Produktionsprozesse, dazu bewogen, den jungen Ingenieur Joël Alfeld mit der Suche nach einer innovativen Lösung zu beauftragen. Daraufhin entwickelte Joël ein KI-Modell, das seit Ende Juli 2024 erfolgreich im 24/7-Betrieb eingesetzt wird. Seine Lösung hat die Zuverlässigkeit der Energiezufuhr zum Vorkalzinierungsofen erhöht und die manuellen Eingriffe im Schnitt um 95 % reduziert.
3 Fragen an Joël Alfeld, Absolvent der FHNW in Systemtechnik
Wie kann eine KI-gestützte Anlage Pneus sortieren?
Die Einrichtung umfasst Kameras, einen Rechner und die notwendige Verkabelung. Mein Algorithmus interagiert mit dem Leitsystem des Zementwerks. Die Rollenförderbänder werden basierend auf den Ergebnissen des Algorithmus gesteuert. Der Algorithmus nutzt das entwickelte KI-Modell, um die verschiedenen Reifenkonstellationen zu bewerten und sie als «gut», «schlecht» oder «unsicher» einzustufen. Hierzu analysiert der Algorithmus pro Konstellation acht Bilder von zwei verschiedenen Entscheidungsorten. Wird eine Konstellation als «schlecht» klassifiziert, bewegt sich das Rollenförderband in Richtung Sammelstelle und die fehlerhaften Pneus werden aussortiert. Wird eine Konstellation als «gut» bewertet, werden die Reifen zur Vorbrennkammer weiter geleitet. Kann der Algorithmus keine eindeutige Entscheidung treffen, wird die Konstellation als «unsicher» klassifiziert und der Kommandoraumwart muss die finale Entscheidung treffen.
Was hat Sie bei der Bachelorarbeit besonders motiviert?
Mein Projekt begann im September 2023 mit einer Machbarkeitsstudie. Die Problemstellung hat mich sehr interessiert, insbesondere die Kombination aus Machine Learning, künstlicher Intelligenz (KI) und Bildverarbeitung.
Was waren die grössten Herausforderungen des Projektes?
Auf der technischen Ebene war eine der grössten Herausforderungen, den besten Kompromiss zwischen verschiedenen Ansätzen und Anforderungen zu finden. Auf der Projektebene musste ich die Beteiligten von der neuen Technologie überzeugen und sie erfolgreich in einem industriellen Umfeld etablieren.
Zum Fact Sheet im PDF-Format.
Für seine Bachelorarbeit hat Joël Alfeld im Oktober 2024 den mit 4'000 Franken dotierten regionalen Siemens Excellence Award gewonnen. Dadurch wurde er gleichzeitig für den nationalen Siemens Excellence Award 2025 nominiert, der am Mittwoch, 2. April 2025 an der FHNW Brugg stattfinden wird. JURA Materials wünscht ihm viel Erfolg!
Der Siemens Excellence Award zeichnet herausragende Bachelor-Arbeiten aus und belohnt somit junge Menschen, die sich mit wissenschaftlichen Themen beschäftigen, die in der Praxis umsetzbar sind. Bei der Bewertung der Arbeiten zählen neben der wissenschaftlichen Leistung vor allem der Innovationsgrad, die gesellschaftliche Relevanz und die praktische Umsetzbarkeit der Arbeit.
