التطور التكنولوجي لإعادة تدوير المواد

هل زرت مرفق استعادة المواد (MRF)؟ لقد كان من دواعي سروري القيام بجولة بين الزوجين ، والشيء الذي يبرز في تجربتي حتى الآن ليس آلات الفرز عالية التقنية.

في الواقع ، نظرًا لأنني لم أقضي وقتًا كافيًا في MRF لفهم جميع الحركات المادية بشكل كامل ، فإنني أفضل وصفها بأنها شيء أقرب إلى آلة روب جولدبرج. يبدو أن المواد تتحرك في كل اتجاه ، متقاطعة ، تتساقط من المنحدرات وتتحرك صعودًا على الأحزمة. عندما تفكك كل شيء ، أعلم أنه لا يشبه آلة Rube Goldberg ، لكن هذه هي الفكرة الأولى التي لا تزال تتبادر إلى ذهني.

نظرًا للكمية الهائلة من المواد التي تتدفق عبر متوسط ​​MRF والآثار الحقيقية للغاية المترتبة على فقدان المواد القيمة في عملية الفرز ، فقد ظهرت صناعة كاملة من المبتكرين على مدار العقد الماضي لمساعدة MRFs على العمل بكفاءة أكبر. 

ربما سمعت عن بعض هذه الشركات. هناك أمبير الروبوتات و تومرا، كلاهما يعمل على فرز المواد بشكل أفضل باستخدام تقنياتهما (وكلاهما مغطى في GreenBiz قطعة من 2020). هنالك ماتشينكس، الشركة المصنعة لمجموعة واسعة من معدات الفرز لـ MRFs. الروبوتات زين يصنع روبوتات للفرز. هناك أيضًا عدد من الشركات التي تطور معدات لفرز النفايات بصريًا ، بما في ذلك الرؤية الخضراء الزرقاء و عين إعادة التدوير. بمعنى آخر ، هذه مساحة تنمو بسرعة مع حلول وتقنيات جديدة تأتي إلى السوق على ما يبدو كل يوم.

لمحاولة فهم هذا الكون بشكل أفضل قليلاً ، جلست معه JD أمباتيالمؤسس والرئيس التنفيذي لشركة ايفرست لابز، للحديث عن حل الشركة وما هو مطلوب حقًا لإطلاق الوعد باستخراج المواد القيمة من الكم الهائل من النفايات التي نخلقها. 

لمحة سريعة هنا: أمباتي ، الذي لديه خلفية في الذكاء الاصطناعي والهندسة الكيميائية ، بنى مهنة ناجحة لمدة 17 عامًا في تسويق منتجات التكنولوجيا لشركات Fortune 1,000،XNUMX. عندما سألته عن اليسار الصعب الذي اتخذه من ذلك العالم لتأسيس شركة مكرسة لكفاءة MRF ، قال إنه من نواح كثيرة ، هذه الأشياء هي نفسها:

"كانت أدواري السابقة تعمل دائمًا مع الشركات ، والاستماع إليها ، والاستماع إلى مشاكلهم ، والاستماع إلى أهدافهم ، ومن ثم تقديم الحلول. لقد طبقت ذلك على عالم إعادة التدوير من خلال التحدث إلى مشغلي MRF والعلامات التجارية والتحدث إلى البلديات وما إلى ذلك. بطريقة ما ، هم متماثلون حقًا ، إنه مجرد فهم المشكلات والقضايا وتقديم التوجيه ".   

مع وضع ذلك في الاعتبار ، دعنا نتعمق في التحديات التي تواجهها حاليًا MRFs في فرز المواد القيمة من النفايات ، وكيف يمكن لتقنيات مثل تلك التي طورتها EverestLabs أن تساعد.

معالجة فجوة بيانات MRF

هناك بضع نقاط بيانات مهمة تقيس كفاءة أي منشأة لاستعادة المواد. على وجه التحديد ، هذه هي كمية المواد الموجودة وكمية المواد التي تم فرزها للخارج.

من الناحية التاريخية ، عملت MRFs في الغالب باستخدام هذين المقياسين فقط ، تاركة عددًا من نقاط البيانات المهمة داخل المصنع ، وكذلك تلك الموجودة في المنبع والمصب ، غير معروفة. ما الذي لم نعرفه بما فيه الكفاية؟ معلومات حول نوع المواد القابلة لإعادة التدوير التي تنزلق من خلال الشقوق في الفرز ، ومدى كفاءة تشغيل معدات الفرز الحالية مقابل التوقعات ، والنسب المئوية لكل نوع من المواد القابلة لإعادة التدوير التي يتم فرزها بشكل صحيح ، وحتى عوامل الشكل (ومن أي العلامات التجارية) غير قادرة ليتم فرزها. تترك فجوات البيانات هذه مساحة للتقنيات الجديدة مثل التعلم الآلي للتدخل وليس فقط مساعدة المنشأة على العمل بشكل أكثر كفاءة ولكن أيضًا لتكون قادرة على تقديم ملاحظات قيمة للمنتجين لتحسين عبواتهم لإعادة التدوير. 

اقترح أمباتي أن الابتكارات الرئيسية في إدارة النفايات (مغذيات الطبل, فصل الكثافة و فصل التيار الدوامة) توقف حقًا في التسعينيات ، حتى وسط كل الابتكارات التي تحدث في مجال الحوسبة. وبسبب ذلك ، فإن أطر MRF وغيرها من مرافق إدارة النفايات قد فات موعدها لتدفق التكنولوجيا الجديدة. بشكل عام ، من الصحيح أن مشغلي MRF لا يستيقظون في الصباح بهدف إرسال المزيد من النفايات إلى مكب النفايات. إنهم يريدون فعل الشيء الصحيح وحفظ أكبر قدر ممكن من المواد. تكمن المشكلة في أنهم بحاجة إلى التقنية التي ستحل مشاكل الكفاءة التي يواجهونها ، مع عائد مقبول على الاستثمار ، سهل الاستخدام ويتناسب مع بصمتهم الحالية. 

إليك جوهر الأمر: من أجل التقاط المزيد من المواد ، يحتاج مشغلو MRF إلى رؤية قابلة للتنفيذ حول فجوات البيانات المذكورة أعلاه. بعبارة أخرى ، كما قال أمباتي ، يجب أن يكون لدى مشغلي MRF "الوضوح بين نقاط البيانات الرئيسية التي لديهم بالفعل."

مهمة EverestLabs

وصفت EverestLabs بأنها أول نظام تشغيل يدعم الذكاء الاصطناعي لإعادة التدوير 16.1 مليون دولار في تمويل Series A الصيف الماضي بقيادة Translink Capital. وفقًا لبيانها الصحفي ، "يمكّن التمويل الشركة من الاستثمار في قدراتها في التوسع والوصول إلى السوق".

قال أمباتي إن تقنية EverestLabs يمكن أن تمكن مشغلي MRF من سد فجوات البيانات وزيادة كفاءة الفرز والحصول في النهاية على قيمة أكبر من المواد التي تمر عبر منشآتهم. الصلصة السرية لـ EverestLabs هي محرك البرنامج الذي بنته الشركة من الألف إلى الياء. هناك ميزة أخرى محتملة تتمثل في أن برنامج EverestLabs غير مألوف للمواد ويمكن تطبيقه على فرز المواد العضوية ، ومرافق البناء والهدم وغيرها من الأنشطة ، وفقًا لأمباتي. 

لا رصاصة فضية

في حين أنه لا يوجد حل واحد سيفتح الاستدارة ، فليس سراً أن الفرز وإعادة التدوير الأفضل سيكونان جزءًا أساسيًا من مجموعة الحلول المستقبلية. أنا متحمس لكل التكنولوجيا الجديدة التي تتدفق إلى قطاع مناولة المواد وأن بعضًا من أكبر المرافق في العالم كذلك باستخدام هذه التقنيات للتعامل بشكل أفضل مع المواد القيمة. إذا تمكنت أكبر مرافق الفرز من تنفيذ تقنيات التعلم الآلي والروبوتات بفعالية لزيادة الكفاءة ، فيمكنها إنشاء مخطط للمرافق الأخرى لتحذو حذوها. 

قد يكون هذا مكانًا نشطًا للغاية في السنوات القادمة حيث يتسع كل من التعلم الآلي والتقنيات التطبيقية مثل الروبوتات. يمكن أن تمكّن تحسينات الفرز النهائية مشغلي MRF من زيادة استعادة المواد القيمة مع خفض تكاليف التشغيل لتحسين معدلات إعادة التدوير. هذا ، إلى جانب التدخلات الأولية لتقليل المواد ذات الاستخدام الفردي ، كلاهما جزءان حاسمان في انتقال الاقتصاد الدائري.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• المصدر https://www.greenbiz.com/article/technological-evolution-materials-recycling