Planttechnologie 4.0 in de behandeling van afval

In het kader van de digitalisering van de kringloopeconomie wordt het thema "kunstmatige intelligentie" steeds belangrijker. In tegenstelling tot andere industriële sectoren staat de circulaire economie echter nog aan het begin van de transformatie naar een "circulaire economie 4.0". De integratie van AI kan in de toekomst worden verwacht, onder meer op het gebied van het "Smart Waste Factory Network". Dit systeem omvat bijvoorbeeld afvalverwerkingsinstallaties (b.v. sorteerinstallaties, installaties voor de productie van afvalbrandstof) waarin verwerkingsprocessen en -machines op "intelligente" wijze in een netwerk met elkaar zijn verbonden (b.v. op sensoren gebaseerde systemen en verwerkingseenheden). Digitale netwerken maken onder meer een dynamische procesbeheersing mogelijk, waardoor de productiviteit van de installatie kan worden verhoogd en de kwaliteit van de behandelingsproducten aanzienlijk kan worden verbeterd. Efficiënte structurering, analyse en evaluatie van de grote hoeveelheden gegevens die in dit proces worden gegenereerd (vooral sensorgegevens), kunnen worden gerealiseerd met behulp van AI of methoden voor machinaal leren (bv. "deep learning").

Planttechnologie 4.0 in de behandeling van afval

In het kader van de digitalisering van de kringloopeconomie wordt het thema "kunstmatige intelligentie" steeds belangrijker. In tegenstelling tot andere industriële sectoren staat de circulaire economie echter nog aan het begin van de transformatie naar een "circulaire economie 4.0". De integratie van AI kan in de toekomst worden verwacht, onder meer op het gebied van het "Smart Waste Factory Network". Dit systeem omvat bijvoorbeeld afvalverwerkingsinstallaties (b.v. sorteerinstallaties, installaties voor de productie van afvalbrandstof) waarin verwerkingsprocessen en -machines op "intelligente" wijze in een netwerk met elkaar zijn verbonden (b.v. op sensoren gebaseerde systemen en verwerkingseenheden). Digitale netwerken maken onder meer een dynamische procesbeheersing mogelijk, waardoor de productiviteit van de installatie kan worden verhoogd en de kwaliteit van de behandelingsproducten aanzienlijk kan worden verbeterd. Efficiënte structurering, analyse en evaluatie van de grote hoeveelheden gegevens die in dit proces worden gegenereerd (vooral sensorgegevens), kunnen worden gerealiseerd met behulp van AI of methoden voor machinaal leren (bv. "deep learning").

Planttechnologie 4.0 in de behandeling van afval
© Photo by ArtisticOperations on Pixabay

Financieringsmogelijkheden:

Neem contact op met

IWARU van de Hogeschool Münster
Hulpbronnenwerkgroep
Max Kölking M. Sc.
max.koelking@fh-muenster.de

Financieringsdatabank

Een overzicht van de verschillende financieringsprogramma's is te vinden in de databank van de federale regering, de deelstaten en de Europese Unie:Financieringsdatabank