Schwarze Verpackungen, dünne Folien und kontaminierte Lebensmittelbehälter gehören zu den größten Herausforderungen im Kunststoffrecycling. Thema auf dem K-Messestand ist daher die Kombination aus moderner Sensortechnologie und Künstlicher Intelligenz für Sortiergenauigkeiten von über 98 %.
Live-Vorführungen sind der Steinert GmbH aus Köln in diesem Jahr besonders wichtig und daher lädt der Sortieranlagenbauer während der Messelaufzeit sowohl in sein Test- und Entwicklungscenter als auch zu Re Plano nach Bochum ein.
An den drei Messetagen 9., 13. und 14. Oktober bringen Shuttles Interessierte direkt ins hauseigene Testcenter. Hier zeigen Experten in einer knapp vierstündigen Tour das KI-gestützte Sortierprogramm Intelligent Object.Identifier (IOI), mit dem UniSort PR EVO 5.0 lebensmitteltaugliche Verpackungen von anderen Kunststoffverpackungen trennt, sowie eine präzise Flake-Sortierung bis 0,5 mm mit MSort AK. Um Anmeldung auf der Steinert-Website wird gebeten.
MSort AK ermöglicht präzise Farbsortierung von Kunststoffflakes bis 0,5 mm bei hohen Durchsätzen. (Foto: Steinert)
In Kooperation mit dem VDMA wird am Freitag, den 10. Oktober zu einer Tour nach Bochum eingeladen, wo eine der modernsten Anlagen für Kunststoff-Leichtverpackungen bei der Remondis-Tochter Re Plano zu sehen ist. Hier kommt Sensor- und Magnettechnik von Steinert im industriellen Maßstab bei der Sortierung von vorsortierten Verpackungsmaterialien zu rezyklierfähigen Kunststoffen zum Einsatz. Um Anmeldung auf der VDMA-Website wird gebeten.
UniSort PR EVO 5.0 im Einsatz in einer der modernsten Sortieranlagen bei RE Plano in Bochum. (Foto: Steinert)
Neben den Live-Demonstrationen und Anlagenbesichtigungen ist Steinert beim VDMA-Forum „The Power of Plastics“ dabei. Nicolas Deleris (Segment Manager Plastics) erläutert am 10. Oktober, wie sich mit moderner Sensortechnik Kunststoffe effizient trennen und hochwertige Rezyklate gewinnen lassen, während am 11. Oktober Björn Lövenich (Head of Sales Waste Recycling Division / Steinert GmbH EMEA, India, Asia) zeigt, wie Big-Data-Analysen die Leistung und Effizienz von Recyclinganlagen steigern können.
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