Grand Besançon Métropole (GBM) gilt als Vorreiter im Bereich Abfallwirtschaft. Angesichts der zunehmenden Fehlsortierungen hat die Gemeinde eine innovative Lösung auf Basis künstlicher Intelligenz eingeführt, um ihre Leistung zu verbessern. Ziel: Verbesserung der Sortierqualität, Senkung der Kosten und Erhöhung der Sicherheit und Effizienz der Mitarbeiter.
Die Feststellung: kostspielige und gefährliche Sortierfehler
Trotz vorbildlicher Ergebnisse bei der Reduzierung von Restmüll stand Grand Besançon Métropole vor einer großen Herausforderung: der Qualität der Sortierung von recycelbaren Abfällen. Im Jahr 2024 machten Sortierfehler in den Tonnen 27,1 % des Gesamtgewichts der recycelbaren Abfälle aus, d. h. mehr als jeder vierte Abfall wurde falsch sortiert, was einer jährlichen Menge von 3.500 Tonnen entspricht. Die Folgen dieser Fehler sind gravierend:
- Zusätzliche Kosten: Mehrkosten in Höhe von 1,147 Millionen Euro für die Behandlung von Sortierabfällen im Jahr 2024 (+17 % gegenüber 2023).
- Sicherheitsrisiken durch vier Brände, die durch Lithium-Batterien in Müllcontainern ausgelöst wurden.
- Unzureichende Wirksamkeit der eingeleiteten Korrekturmaßnahmen, mit institutioneller Kommunikation und Interventionen in Gemeinschaftsunterkünften.
Da GBM die Grenzen herkömmlicher Sensibilisierungskampagnen erkannt hat, hat das Unternehmen beschlossen, modernste Technologie in sein Sammelsystem zu integrieren.
Das Fehlererkennungssystem (SDE): eine technologische Innovation
Um dieser Herausforderung zu begegnen, hat GBM eine groß angelegte Initiative ins Leben gerufen: das Fehlererkennungssystem (SDE). Dieses System wurde in Zusammenarbeit mit der Sulo-Gruppe entwickelt und basiert auf der Bildanalysetechnologie von Lixo. Es nutzt die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz.
Wie funktioniert das?
Das Prinzip ist ebenso einfach wie leistungsstark. Jeder Sortierbehälter ist mit einem RFID-Chip ausgestattet, mit dem er identifiziert werden kann. Bei der Abholung nehmen in den Lastwagen eingebaute Kameras Bilder vom Inhalt der Behälter auf, wenn diese geleert werden. Diese Bilder werden dann in Echtzeit von Algorithmen analysiert, die in der Lage sind, die häufigsten Fehler zu erkennen.
Im Rahmen des im September 2024 mit acht Lkw gestarteten Versuchs konnten bereits Zehntausende von Tonnen analysiert werden, wodurch eine genaue Kartierung der Sortierpraktiken möglich wurde.
Die ersten Ergebnisse zeigen, dass 76 % der Fehler auf geschlossene Säcke zurückzuführen sind, 12 % auf nicht identifizierbare Gegenstände und 7 % auf Glas.
Präzise Daten für effizientes Handeln
Einer der größten Vorteile des SDE ist seine Fähigkeit, sehr genaue Daten zur Sortierqualität zu liefern, wodurch ein Übergang von Massenkommunikation zu gezielter und personalisierter Sensibilisierung möglich wird.
Analysieren, um besser handeln zu können
Konkret ermöglicht das SDE:
- Prioritäre Bereiche identifizieren: Anhand der Daten lassen sich die Bereiche kartografisch darstellen, in denen Fehler am häufigsten auftreten. Dort, wo Fehler am häufigsten auftreten.
- Fehler qualifizieren (verschlossene Säcke, Glas, gefährliche Abfälle…)
- Nach Nutzertyp segmentieren: Privatpersonen, Sozialwohnungsbaugesellschaften, Unternehmen oder Vereine.
Analysen zeigen beispielsweise, dass 85 % der am stärksten verschmutzten Tonnen Privatpersonen gehören, während die Tonnen von Sozialwohnungsbaugesellschaften in mehr als der Hälfte der Fälle verschmutzt sind. Diese Daten dienen nun als Orientierung für die Arbeit der Abfallbotschafter vor Ort.
Die Leistungsabgabe als Hebel
Dieser Ansatz steht im Einklang mit der proaktiven Politik von GBM, die bereits 2012 eine Anreizgebühr eingeführt hat. Dieses System, bei dem die Abrechnung teilweise vom Gewicht und der Anzahl der Abholungen der Hausmülltonnen abhängt, hat die Abfallreduzierung an der Quelle stark gefördert. Der SDE ergänzt diese Maßnahme, indem er sich auf die Verbesserung der Qualität der Mülltrennung konzentriert.
Dieses Projekt steht in der Kontinuität der 2012 von GBM eingeführten Anreizgebühr. Dieses System, bei dem die Abrechnung vom Gewicht und der Anzahl der Abholungen der Hausmülltonnen abhängt, hat bereits zu einer deutlichen Reduzierung des Abfallaufkommens an der Quelle geführt.
Das SDE ergänzt diesen Ansatz, indem es die Qualität der Mülltrennung verbessert.
Auf dem Weg zu einer allgemeinen Einführung des Systems
Die ersten Ergebnisse sind ermutigend: Weniger als 4 % der Tonnen weisen eine massive Verschmutzung auf. Das bedeutet, dass die Stadt durch die Konzentration ihrer Bemühungen auf eine Minderheit der Nutzer die Gesamtqualität der Mülltrennung deutlich verbessern kann.
Der nächste Schritt besteht darin, einen individuellen Dialog mit den betroffenen Haushalten aufzunehmen, entweder durch Aufklärungsschreiben oder durch Besuche vor Ort.
Wenn sich die Ergebnisse bestätigen, könnte das System auf die gesamte Sammelflotte ausgeweitet werden.
Mit Hilfe innovativer Technologien wie künstlicher Intelligenz modernisiert Grand Besançon Métropole nicht nur seine Abfallwirtschaft, sondern bekräftigt auch sein Engagement für eine nachhaltige Stadt, in der jeder Abfall als potenzielle Ressource betrachtet wird.
