KI soll Verpackungen nachhaltiger machen

In Deutschland sind mehr als 60 Prozent der verpackten Waren in Kunststoff gehüllt. Eine neue EU-Verordnung fordert, dass bis 2030 Verpackungen aus Kunststoff zu einem Mindestanteil von bis zu 35 Prozent aus Rezyklaten hergestellt werden.

Hier setzt die Forschung des Innovationslabors „KIOptiPack“ an, welches das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt fördert. Gemeinsam mit 51 weiteren Projektpartnern setzen Forschende des Fraunhofer-Instituts für Verfahrenstechnik und Verpackung IVV Künstliche Intelligenz ein, um den technischen Herausforderungen und hohen Ansprüchen der Produktion von Verpackungen gerecht zu werden.

Ziel ist es, Kunststoffabfälle zu verringern, nachhaltigere Verpackungen zu schaffen und dem Rohstoffbedarf durch erneute Nutzung als Rezyklat zu begegnen, um so kreislauforientiert mehr Versorgungssicherheit im europäischen Raum zu gewährleisten. Hierfür haben die Forschenden KI-basierte Optimierungswerkzeuge entwickelt und mithilfe eines Datenraums vernetzt.

Neben der Frage der Umweltverträglichkeit und Ökobilanz werden die Aspekte Funktionalität, Design, Kundenakzeptanz und Herstellbarkeit einbezogen. Nach vollständiger Integration aller Daten schlagen die KI-Werkzeuge bestmögliche Verpackungsdesigns für ein bestimmtes Produkt bei gleichzeitig minimalem Materialaufwand vor.

Laut Fraunhofer erfasst der Datenraum dazu alle benötigen digitalen Daten zu den Materialeigenschaften, Herkünften und Bestimmungsorten und verknüpft diese. Er stellt auf diese Weise eine gemeinsame Infrastruktur für einen Datenaustausch über Fabriktorgrenzen hinaus bereit. Das dem Komplettpaket zugrundeliegende Datenmodell, welches den Datenaustausch zwischen den unterschiedlichen Akteuren ermöglichen soll, wurde ebenfalls am Fraunhofer IVV entwickelt.

Digitalisierung von Materialflüssen

»Um Rezyklate besser in Verpackungslösungen einarbeiten zu können, ist ein gemeinsamer Datenraum unerlässlich«, sagt Prof. Andrea Büttner, Institutsleiterin des Fraunhofer IVV. »Rezyklat ist ein wertvolles Material. Doch die Qualität des recycelbaren Kunststoffs muss stimmen. Sind Rezyklate durch unerwünschte Substanzen wie Fremdkunststoffe, Druckfarben oder Abbauprodukte kontaminiert, kann dies ihre Qualität erheblich beeinträchtigen und sie sogar unbrauchbar machen. Sobald Kunststoffe im Kreislauf geführt werden, können sie prinzipiell Verunreinigungen enthalten.«

Dies stelle die Branche vor besondere Herausforderungen, so Büttner weiter. Von den Rezyklat-Herstellern über Unternehmen, die Verpackungsfolien produzieren, bis hin zur Lebensmittelindustrie brauche es daher einen systematischen Datenaustausch und eine einheitliche Begriffssprache beim Umgang mit Kunststoffen. Dabei gehe es vor allem um Polyolefine – die größte Gruppe der Kunststoffe, die sich während ihrer Verarbeitung stark verändern können.

Wahl der richtigen Recyclingmethode

»Damit Rezyklate hochwertig weiterverarbeitet werden können, bedarf es KI-gestützter Werkzeuge. Unsere am Fraunhofer IVV entwickelten modularen Softwarelösungen unterstützen unter anderem bei der Charakterisierung und Analyse von Materialeigenschaften und verknüpfen Informationsflüsse so, dass für Rezyklate mit schwankenden Eigenschaften ein passendes Anwendungsfeld identifiziert werden kann«, sagt Matthias Reinelt, Leiter der Gruppe Haltbarkeits- und Verpackungsmodellierung am Fraunhofer IVV. »Unser KI-Tool für die Verpackungsherstellung nutzt möglichst viele Informationen über das Rezyklat, um den optimalen Verarbeitungsprozess festzulegen, sodass am Ende der Prozesskette beispielsweise ein nachhaltig hergestellter Joghurtbecher mit homogener Wandstärkenverteilung und der gewünschten Ausformung im Warenregal landen kann.«

Auch die Qualität der Rezyklate bewerten die Forschenden mithilfe chromatographischer Analysemethoden, welche ebenfalls KI-Tools zur verbesserten Substanzidentifizierung nutzen. So soll verhindert werden, dass trotz guter Sortierung ungeeignete oder belastete Rezyklate in den Kreislauf geraten.

Die KI-basierten Optimierungswerkzeuge und der vernetzende Datenraum des Fraunhofer IVV und der Projektpartner werden teilweise direkt in den Produktionsprozess der jeweiligen Hersteller eingebunden. Echtzeitvorschläge zur weiteren Verarbeitung in Abhängigkeit des eingesetzten Rezyklats an eingesetzten Maschinen vor Ort seien somit möglich, so Fraunhofer weiter.

KI-Werkzeuge adressieren Rezyklat-Lücke

Der Rezyklateinsatz in Kunststoffprodukten steigt zwar kontinuierlich an, doch trotz dieser Entwicklung werde die Menge an recycelten Kunststoffen nicht ausreichen, um die beschlossenen gesetzlichen Rezyklat-Einsatzquoten zu erreichen, betonen die Forschenden. Die Lücke zwischen Angebot und Nachfrage werde bei Kunststoffrezyklaten in den nächsten Jahren sogar noch wachsen. Bis 2030 soll der Bedarf an Rezyklaten das Angebot um 30 Prozent übersteigen.

»Mit Insellösungen können wir die Recyclinglücke im Kunststoffbereich langfristig nicht füllen. Unsere KI-gestützten Optimierungswerkzeuge, die Material- und Informationsflüsse miteinander verzahnen, adressieren das Problem. Wir vernetzen die Akteure der unterschiedlichsten Branchen miteinander und versuchen, besser auf Ressourcenverknappungen zu reagieren«, resümiert Prof. Büttner.

Zur gesamten Bandbreite der Themen rund um Kunststoff, Verpackungen und deren Recycling tauschen sich Expertinnen und Experten aus Wissenschaft, Industrie, Politik und Verbänden aus ganz Deutschland vom 1. bis 3. Juli auf dem »Zukunftsforum Kunststoffkreislauf« in Berlin aus. Gemeinsam sollen innovative Wege für den Wandel hin zu einer ressourcenschonenden Kreislaufwirtschaft diskutiert werden – und konkrete Lösungsansätze in die Praxis überführt werden.

Über den Anwendungs-Hub

Um den Kreislauf für Kunststoffverpackungen so weit wie möglich zu schließen, arbeiten 51 Partner aus Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft in zwei Innovationslaboren zusammen: KIOptiPack für Design und Produktion und K3I-Cycling für das werkstoffliche Recycling und die Sortierung. Sie wurden ins Leben gerufen, um einen laborübergreifenden Austausch von Daten zu ermöglichen und sicherzustellen, dass alle relevanten Erkenntnisse über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg betrachtet werden.