25.04.2023

Saubermacher: KI kann Altglas-Sammlung nachhaltiger machen

Das steirische Abfallwirtschaftsunternehmen Saubermacher AG kooperiert mit Partnern, um die Altglas-Sammlung nachhaltiger zu machen. Das steckt dahinter.
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Foto: Adobe Stock

Das Geräusch einer Glasflasche, die in einen leeren Altglas-Container fällt, kennt man. Die einen lieben es, den anderen stellt es die Haare auf. Hier gehen die Meinungen also auseinander. Klar ist aber: Der Umgang mit Glas muss in Zeiten der Klimakrise nachhaltiger werden. Zahlreiche Akteur:innen arbeiten deshalb an einer Kreislaufwirtschaft in diesem Bereich.

So auch das Abfallwirtschaftsunternehmen Saubermacher. Es hat sich zum Ziel gesetzt, die Abfalllogistik mithilfe von vermindertem Verkehr und höheren Verwertungsquoten zu optimieren. Dafür hat Saubermacher mit den Partnern Know-Center und Sloc kooperiert und ein KI-gestütztes System zur Weiterentwicklung von Sammeltouren entwickelt.

Die “Smart Collection Plattform” soll für eine klugen Umgang mit Glas sorgen

Glas lässt sich unendlich oft wieder verwenden, vorausgesetzt, es wird richtig entsorgt. Mit den Partnern wurde ein Tool namens “Smart Collection Plattform” geschaffen. Dieses soll die Logistikprozesse optimieren, die Servicequalität verbessern und Kosten sowie den CO2-Ausstoß senken.

Die “Smart Collection Plattform” ist ein mit künstlicher Intelligenz (KI) gestütztes Tool, das aus einem Portal, einem Optimierungsalgorithmus und einer App für LKW-Fahrer:innen besteht. Rund 600 High-Tech-Sensoren der Firma Sloc messen in öffentlichen Glascontainern mittels Ultraschall und Algorithmen den Füllstand der Behälter. Die Plattform bündelt dann Logistik-Daten wie die maximale LKW-Nutzlast oder Verkehrsdaten, mit den Live-Daten der Sensoren und der Algorithmen.

So wird dann die optimale Entleerungstour ermittelt. Beispielsweise sollen Behälter nicht schon entleert werden, obwohl sie erst halb voll sind. Gleichzeitig sollen überfüllte Müllsammelstellen vermieden werden.

Das hat sich durch die KI verbessert

Vier Jahre war die “Smart Collection Plattform” bereits im Piloteinsatz und wurde im Bezirk Horn laufend weiterentwickelt. Folgendes hat sich dadurch nach Angaben von Saubermacher verbessert: Im Vergleich zum Jahr 2020 konnten im Jahr 2022 15 Prozent mehr Glas pro Stunde gesammelt werden.

Außerdem habe sich die Service-Qualität verbessert. Die Anzahl der Tage mit überfüllten Sammelstellen konnte um 65 Prozent reduziert werden. Durch die Möglichkeit, den Status der Sammlung online zu verfolgen und überfüllte Behälter direkt zu melden, könne man auf Beschwerden schnell und effizient reagieren, Probleme umgehend lösen und die Zufriedenheit von Bürger:innen erhöhen.

In Bezug auf die CO2-Einsparung konnten ebenfalls Fortschritte erzielt werden. So haben sich die gefahrenen Kilometer im Projektgebiet Horn von 11.443 Kilometer im Jahr 2020 auf 9.913 Kilometer im Jahr 2022 reduziert. 2.000 Kilogramm CO2 konnten so laut Saubermacher eingespart werden. Auch für die LKW-Fahrerinnen habe das Tool zu einer Verbesserung geführt. Die Überstunden der LKW-Fahrer:innen wurden um 42 Prozent gesenkt, was auch positive Auswirkungen auf die Betriebskosten habe.

Hintergründe zur Altglas-Sammlung in Horn

Initiiert wurde das Projekt im Jahr 2019 von Saubermacher, dem Gemeindeverband (GVA) Horn und der AGR im Bezirk Horn. 2022 wurde das Projekt neu ausgeschrieben. Seit Jänner 2023 hat die Interzero Circular Solutions Europe Gmbh mit Sitz in Wien die Organisation der Verpackungsglassamllung von Haushalten in mehreren Bezirken Österreichs übernommen.

Das Unternehmen hat Saubermacher für die Altglas-Sammlung in Horn samt dem Einsatz der “Smart Collection Plattform” beauftragt.Seit Anfang 2023 befindet sich das Projekt in Horn im Regelbetrieb. “Überfüllte Müllsammelinseln gehören der Vergangenheit an und bedarfsgerechte Entleerung wird im kommunalen Bereich erstmals Realität”, sagt Hans-Roth, der Gründer von Saubermacher.

Die “Smart Collection Plattform” wird mittlerweile auch in etwa 1.100 Altglassammelstellen in der Steiermark eingesetzt. Die von der Firma Sloc angebotene Plattform wird mittlerweile auch international angeboten. Neben Altglastouren werden auch Industriesammeltouren und Alttextiltouren optimiert.

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Analyser, CSRD, EU-Taxonomie
(c) - PwC Österreich -Das Konsortium des Projekts "Analyser" beim Kick-Off.

Die Regeln der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), die in den kommenden Jahren sukzessive schlagend werden, bedeuten für zahlreiche österreichische Unternehmen eine Verpflichtung zur Nachhaltigkeitsberichterstattung. Bei vielen von diesen – auch jene, die freiwillig schon früher als erforderlich mit der Umsetzung starten – werden Schwierigkeiten erwartet, die Anforderungen zu erfüllen, da insbesondere KMU nicht über ausreichend Kapazitäten für interne Nachhaltigkeitsabteilungen verfügen würden.

CSRD und Taxonomie

Dies gilt im Besonderen für die EU-Taxonomie, die ergänzend zur CSRD anzuwenden ist. Gemäß ihr müssen die wirtschaftlichen Aktivitäten eines Unternehmens als nachhaltig oder nicht-nachhaltig deklariert werden.

Die Verordnung umfasst umfangreiche und detaillierte Kriterien, die für Ungeübte nicht leicht zu verstehen sind. Deshalb will in einem kürzlich gestarteten Forschungsprojekt namens “AI Enabled Sustainability Jurisdiction Demonstrator” (Analyser) ein Forschungskonsortium KI-basierte Module entwickeln. Die sollen es auch ungeschulten Anwenderinnen und Anwendern ermöglichen, die gesetzlichen Meldepflichten zu erfüllen. So soll eine Erleichterung für Unternehmen erzielt werden.

“Das oberste Ziel unseres Projekts ist es, die Zahl der KMU zu erhöhen, die selbstständig in der Lage sind, die EU-Taxonomie in guter Qualität zu berichten”, erklärt Maximilian Nowak, der das Projekt bei Fraunhofer Austria leitet.

Das Konsortium

Das Konsortium, bestehend aus Fraunhofer Austria, Universität Innsbruck, Technischer Universität (TU) Wien, Leiwand AI, PwC Wirtschaftsprüfgesellschaft, der Wirtschaftsagentur Niederösterreich ecoplus, Murexin und Lithoz wird dafür Teile des Prozesses mithilfe von Künstlicher Intelligenz automatisieren. Ein Chatbot, der auf einem eigens kreierten Sprachmodell beruht, soll mit den Anwenderinnen und Anwendern im Dialog stehen und sicherstellen, dass alle benötigten Dokumente vorliegen.

Es sind nämlich viele Fragen im Rahmen der Nachhaltigkeitsberichterstattung zu klären: Welche wirtschaftlichen Aktivitäten gibt es im Unternehmen? Wie umfangreich sind diese? Welche davon sind taxonomiefähig, können also überhaupt nach den Kriterien bewertet werden?

Josef Baumüller, der von Seiten der TU Wien an dem Projekt beteiligt ist, sagt: “Es ist vielen noch nicht bewusst, wie komplex die Anforderungen zunächst an die Datenerhebung und anschließend an die Klassifizierung sind. Die Prozesslandschaft im Unternehmen muss erfasst und auf die Vorgaben der EU-Taxonomie übergeleitet werden, darüber hinaus gilt es, relevante Datenbedarfe zu identifizieren und im Sinne der Effizienz v.a. bereits vorhandene Datenbestände zu nützen.”

CSRD-Berichterstattung eine Herausforderung

Dass eine Unterstützung der Unternehmen unumgänglich ist, sagt auch Stefan Merl von der PwC Österreich GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft: “Wir spüren bereits jetzt eine massive Zunahme in den Anfragen von Unternehmen, insbesondere von KMU, die sehen, dass die Erfüllung der CSRD-Berichterstattungspflichten eine große Herausforderung ist. Es führt kein Weg daran vorbei, eine automatisierte Lösung zu entwickeln, die weit über den Automatisierungsgrad bestehender Tools hinausgeht. Genau das wollen wir im Projekt ‘Analyser’ verwirklichen.”

Dabei ist essenziell, dass die im Tool eingesetzte KI fair, nachvollziehbar und korrekt arbeitet. Dafür soll Leiwand AI GmbH die nötige Expertise in das Projekt einbringen.

“In einer so kritischen Angelegenheit wie der Nachhaltigkeitsberichterstattung ist es besonders wichtig, dass auch Maßnahmen hinsichtlich einer zuverlässigen und fairen KI-Lösung getroffen werden. Durch den Einsatz verschiedener Methoden rund um nachhaltige und vertrauenswürdige KI werden wir dazu beitragen, dass der ‘Analyser’ gesicherte Informationen liefert, fair in Bezug auf Bias und Diskriminierung ist und im Einklang mit dem EU AI Act steht”, sagt Mira Reisinger, Data Scientist bei Leiwand AI.

Das Projekt ist im Herbst 2024 gestartet, läuft über drei Jahre und wird durch die FFG aus Mitteln des Bundesministeriums für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie gefördert.

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