Im Rahmen der perspektivischen Einführung einer Kreislaufwirtschaft sind ökonomische und ökologische Aspekte entscheidend für die Attraktivität der Umsetzung in beteiligten Wirtschaftsunternehmen.
Die Demontage stellt innerhalb von Verwertungsprozessen in diesen Konzepten einen wichtigen Schritt
dar, der aufgrund von hoher Varianten- und Zustandsvielfalt überwiegend manuell ausgeführt wird.
Diese Forschungsarbeit untersucht die Möglichkeiten der nachhaltigen Verbesserung des Demontageprozesses durch selektive (Teil-)Automatisierung mit Hilfe eines Konzeptes aus dem Bereich der kognitiven Robotik. Es wird dabei auf Grundlage der Anforderungen aus realen Demontageprozessen ein
System entwickelt, das in einer agentenbasierten Modulstruktur die Funktionsumfänge bietet, die für
eine autonome, flexible Demontageplanung unter Berücksichtigung von Produkt- und Lebenszyklusdaten erforderlich sind und die effiziente Ausführung der Demontageoperationen im Rahmen einer
Mensch-Roboter-Kollaboration erlauben. Grundlage für die entwickelten Module stellt ein standardisiertes Informationsmanagement-Konzept dar, welches die Anlagenebene der Demontage technisch mit
allen beteiligten Stakeholdern der zirkulären Wertschöpfungskette verknüpft. Mit Hilfe von Industrie
4.0 Technologien, wie beispielsweise dem Einsatz von KI-unterstützten Entscheidungssystemen oder
einer intelligenten Bilderkennungseinheit können so produktindividuelle Verwertungsszenarien innerhalb der Kreislaufwirtschaft bestimmt werden, welche die Schlüsselposition der Demontage am Beginn
der zirkulären Wertschöpfungskette bestmöglich nutzen.
Die Untersuchungen des Systemkonzeptes am Beispiel der Moduldemontage von Elektrofahrzeug-Batterien zeigen, dass mit dem entwickelten Konzept eine Verbesserung gegenüber manueller Demontageoperationen erzielt werden kann. Die Verknüpfung der Systemeinheiten lässt sich durch die verwendeten Interoperabilitätsstandards skalieren und erlaubt so auch den industriellen Einsatz. Durch bidirektionale Kommunikationsstrukturen wird gezeigt, dass es möglich ist validierte Prozessinformationen aus
einer Demontageeinheit an anderen Stellen zu nutzen. Dies reduziert den effektiven Aufwand im Umgang mit einer hohen Variantenvielfalt. Die Verwendung der entwickelten Modulkonzepte ist grundsätzlich auch in angrenzenden Feldern möglich, erfordert jedoch weitere Entwicklungs- und Abstimmungsarbeit.
Aus den Ergebnissen dieser Konzeptentwicklung folgen zahlreiche Weiterentwicklungs- und Anwendungspotenziale für Robotiksysteme im Bereich der kreislaufwirtschaftlichen Verwertungsprozesse.
Vor dem Hintergrund der Notwendigkeit der Rückgewinnung kritischer Elemente und einer effizienten
Ressourcennutzung durch höherwertige (Teil-)Nutzungs- und Verwertungsoptionen, ist der Einsatz hierauf aufbauender Konzepte eine lohnenswerte Zukunftsperspektive.In the pursuance of a Circular Economy, both economic and ecological aspects are crucial for the implementation in private companies. The disassembly process itself is a very important step in end-oflife utilization and because of the high variance of products and their conditions it is mainly carried out
manually. This work investigates the possibilities of a sustainable improvement of such processes by
selective automation with cognitive robotics. Based on requirements of real disassembly cases, a robot
system is conceptualized and developed which is able to facilitate an autonomous, flexible disassembly
planning while taking both product and lifecycle data into account. Furthermore, the execution of the
disassembly process in the concept is carried out as a human-machine-collaboration. The overall foundation of the system is an information management concept which connects shopfloor level disassembly
with all stakeholders within the circular value chain. Using Industry 4.0 technologies, for instance AI
decision systems or an intelligent image recognition, part-individual utilization scenarios can be defined
this way.
The investigation of the system concept on the case study of module disassembly of electric vehicle
batteries shows that automation is both more effective and efficient in comparison to manual operations.
Interfaces are highly scalable because of the interoperability standards used, preparing the concept to be
implemented in industry. Moreover, bidirectional communication pipelines enable the exchange of valid
process knowledge between several stakeholders, reducing the effort of dealing with a high variance of
products and conditions. Transfer of the concept to other fields of industry or recycling operations is
possible but requires further development for the actual use case.
Conclusively, the concept developed opens up a manifold of different application scenarios for cognitive
robotics in the Circular Economy domain. Keeping the necessity of recovering critical elements and the
reuse of valuable components in mind, an implementation of future concepts based on this approach is
a perspective worthwhile
