Nachhaltige Behälteraufbereitung: neues Forschungsprojekt zur Digitalisierung

FHWS und Partnerunternehmen forschen gemeinsam zu Computervision, Digitalisierung und Behältermanagement

Mehrwegbehälter sind ein wichtiger Baustein für eine nachhaltige Industrieproduktion. Sie durchgehen einen ähnlichen Zyklus wie haushaltsübliche Mehrwegflaschen: Spezielle Anlagen bereiten gebrauchte Boxen oder Container so auf, dass sie wiederverwendet werden können. Der Aufbereitungsprozess ist bisher nur in Ansätzen automatisiert. Um die Effizienz von nachhaltigen Mehrwegbehältern zu steigern, fördert das Bayerisches Verbundforschungsprogramm (BayVFP) mit der Förderlinie „Digitalisierung“ das im Januar 2022 gestartete Projekt DIBCO („Digitales Behältermanagement mit der Anwendung von Computervision“) an der Hochschule Würzburg-Schweinfurt.

Das Projekt beinhaltet den Aufbau eines Computervisionsystems zur Typ- und Zustandserkennung von Behältern ohne Label, den Aufbau eines Systems zum unternehmensübergreifenden Tracking von Behältern und die Digitalisierung der Behälterplanungs- und Monitoringprozesse. Das auf drei Jahre angelegte Forschungsprojekt wird unter der Leitung der FHWS-Professoren Dr. Alexander Dobhan (Fakultät Wirtschaftsingenieurwesen) und Dr. Martin Storath (Fakultät angewandte Natur- und Geisteswissenschaften) zusammen mit den drei bayerischen Kooperationspartnern sprintBOX GmbH, der Lobster DATA GmbH und der TAF INDUSTRIESYSTEME GmbH durchgeführt. (Die sprintBOX GmbH ist ein Dienstleister für Behältermanagement und stellt als zentraler Projektpartner die zu analysierenden Prozesse, wohingegen die Lobster DATA GmbH als Softwareunternehmen die logistische Datenintegration übernimmt und die Firma TAF INDUSTRIESYSTEME GmbH als Anbieter für Lagerlogistik die automatisierten Technologien bereitstellt.)

Steigerung der Effizienz von Mehrwegverpackungen

Das Ziel des Projektes ist es, die Effizienz im Behältermanagement zu steigern und dadurch
Mehrwegverpackungen in der Logistik als nachhaltige Alternative zu verbessern. „Wenn es uns gelingt,
die Computervision, also die automatische Bilderkennung für die Zustandserfassung der ungelabelten Behälter erfolgreich einzusetzen, würde das die Prozesseffizienz, die Prozesstransparenz und die Qualität der  ausgelieferten Behälter deutlich steigern“, so Projektmitarbeiter Cedric Ziegler. Dazu wird parallel
zur Entwicklung in den Unternehmen ein Laborbeispiel an der FHWS aufgebaut. Sein Kollege Lars Eberhardt
ergänzt: „Mit den gewonnenen Daten können wir zusammen mit den Daten aus dem unternehmensübergreifenden Behältertracking, das wir mit diesem Projekt ebenfalls adressieren, die Behälterplanung deutlich präzisieren. Damit würde der Mehrwegbehälter als Alternative zum Einwegbehälter noch attraktiver werden.“

Kontakte: Prof. Dr. Alexander Dobhan (Projektleitung)

Laborleitung ERP-Lab

Campus Ledward

Ignaz-Schön-Straße 11 (Postanschrift)

Konrad-Zuse-Straße 2 (Besuchsanschrift)

97421 Schweinfurt

Prof. Dr. Martin Storath

Leiter des Labors für mathematische Methoden für Computervision und maschinelles Lernen

Ignaz-Schön-Straße 11

97421 Schweinfurt