Technologie für die Optimierung der städtischen Abfallwirtschaft Intelligent macht sauber Noch viel zu oft landen Plastikabfälle dort, wo sie nicht hingehören und für immer verloren gehen. Allein in Berlin beträgt die Fehlwurfquote im Restmüll 66 Prozent.22 Dabei zahlt sich sortenreines Trennen in zweierlei Hinsicht aus, denn vielerorts wird Restmüll nach Gewicht berechnet. Ob künstliche Intelligenz, Robotik, das Internet der Dinge (IoT) oder Blockchain – all diese technologischen Ansätze spielen deshalb eine Rolle, wenn es darum geht, die städtische Abfallwirtschaft zu digitalisieren und Abfallrouten durch eine bessere Steuerung effizienter zu gestalten, dadurch Zeit, Kosten und CO₂ zu sparen und anhand der Einbeziehung von Bürgerinnen und Bürgern mehr Transparenz zu schaffen. Viele Städte haben sich bereits auf den Weg zur Smart Waste Management City gemacht23 – ob New York, Amsterdam, Stockholm,24 Songdo in Südkorea, oder eben Villach. Die 65.000-Einwohnerstadt in Kärnten startete Anfang 2020 im Rahmen eines Public Private Partnership-Modells gemeinsam mit der Saubermacher Dienstleistung AG ein Pilotprojekt, um mithilfe künstlicher Intelligenz die städtische Abfallentsorgung zu optimieren.25 So wurden in 1.100 Altglascontainern Sensoren installiert, die regelmäßig die Füllstände messen, damit eine Leerung nur dann stattfindet, wenn die Behältnisse tatsächlich voll sind. Auch in Berlin26 testet die Berliner Stadtreinigung (BSR) seit 2020 Funksensoren an Unterflurcontainern, die rund um die Uhr Füllstanddaten sammeln.27 Diese Daten werden dann an Cloud-Server übertragen, wo sie mithilfe von künstlicher Intelligenz analysiert und auf einem Dashboard visualisiert werden, um optimale Routen an die Navigationssysteme der Müllfahrzeuge zu übertragen. Bis zu 30 Prozent mehr Effizienz hinsichtlich der pünktlichen Leerung und weniger CO₂- Emissionen versprechen sich die Berliner Entsorger von dem System.28 Die Wirtschaftsbetriebe Duisburg haben 2021 eine Fallstudie zur Bewertung der Nutzen von Füllstandssensoren veröffentlicht, wofür in 13 unterschiedlichen Abfallbehältern parallel bis zu fünf Sensortypen eingesetzt wurden, um die Chancen und Grenzen des Einsatzes von Sensoren zu evaluieren. Die Tests im Rahmen der Studie ergaben teils hohe Abweichungen zwischen den Sensor-Messwerten und dem realen Füllstand der Behältnisse, was auf Ausreißer zurückzuführen sei, wie beispielsweise Fälle, in denen Abfälle direkt unter dem Sensor platziert wurden. Zudem belege die Studie, dass bestehende Abfuhrintervalle bei grundstücksbezogenen Behältern und Fraktionen wie Restmüll, Leichtverpackungen (LVP) und Papier, Pappe und Karton (PPK) bereits in einer angemessenen zeitlichen Frequenz und somit nur selten zu früh oder zu spät erfolgen. Die Analyse weist demnach bei öffentlichen Behältern ein größeres Potenzial für den Einsatz von Sensoren aus. Das liegt auf der Hand, denn wie schnell sich ein Abfallbehälter im öffentlichen Raum füllt, ist schwerer zu prognostizieren als bei den Mülltonnen in den Haushalten.29 In Bangladesch zum Beispiel hat der zweitgrößte Mobilfunknetzbetreiber des Landes, Robi Axiata, der Stadt Dhaka fünfhundert Sensoren zur Verfügung gestellt, 22 Ott (2023), S. 5 23 Joshi (2022) 24 Shahrokni et al. (2014) 25 Goldschald (2021) 26 Hinweis Duisburg 27 BSR (2020); BSR (2021) 28 Ott (2023), S. 8 29 Vgl. Hoffmann et al. (2021) 32
RkJQdWJsaXNoZXIy ODI5MzU=