Технологическая эволюция переработки материалов

Были ли вы на предприятии по утилизации материалов (MRF)? Я имел удовольствие совершить поездку по паре, и то, что бросается в глаза в моем опыте до сих пор, это не высокотехнологичное сортировочное оборудование.

На самом деле, поскольку я провел в MRF недостаточно времени, чтобы полностью понять все материальные движения, я бы лучше всего описал его как что-то вроде Rube Goldberg machine. Кажется, что материалы движутся во всех направлениях, пересекаются, падают со скал и движутся вверх по поясам. Если разложить все по полочкам, я понимаю, что это совсем не машина Руба Голдберга, но это первая мысль, которая до сих пор приходит мне на ум.

Из-за огромного количества материала, проходящего через средний MRF, и очень реальных последствий отсутствия ценных материалов в процессе сортировки за последнее десятилетие появилась целая индустрия новаторов, помогающих MRF работать более эффективно. 

Вы, наверное, слышали о некоторых из этих компаний. Есть Усилитель Робототехника и Томра, оба работают над улучшением сортировки материалов с помощью своих технологий (и оба рассматриваются в этом GreenBiz кусок с 2020 года). Там есть МашинаX, производитель широкого спектра сортировочного оборудования для MRF. ЗенРобототехника делает роботов для сортировки. Есть также ряд компаний, разрабатывающих оборудование для оптической сортировки отходов, в том числе Сине-зеленое видение и Recycleeye. Другими словами, это быстро растущее пространство с новыми решениями и технологиями, которые появляются на рынке практически каждый день.

Чтобы попытаться понять эту вселенную немного лучше, я сел с Джей Ди Амбати, основатель и главный исполнительный директор ЭверестЛабс, чтобы рассказать о решении компании и о том, что действительно необходимо для раскрытия перспективы извлечения ценных материалов из огромного количества отходов, которые мы создаем. 

Небольшое отступление: Амбати, имеющий опыт работы в области искусственного интеллекта и химического машиностроения, построил успешную 17-летнюю карьеру на коммерциализации технологических продуктов для компаний из списка Fortune 1,000. Когда я спросил его о трудных левых, которые он перенес из того мира, чтобы основать компанию, занимающуюся эффективностью MRF, он сказал, что во многом это одно и то же:

«Мои предыдущие роли всегда заключались в том, чтобы работать с компаниями, слушать их, выслушивать их проблемы, выслушивать их цели, а затем предлагать решения. Я применил это к миру переработки, разговаривая с операторами MRF, брендами, разговаривая с муниципалитетами и так далее. В некотором смысле они действительно одинаковы, это просто понимание проблем и вопросов и предоставление рекомендаций».   

Имея это в виду, давайте углубимся в проблемы, с которыми в настоящее время сталкиваются MRF при сортировке ценных материалов из отходов, и как могут помочь технологии, подобные разработанным EverestLabs.

Устранение пробела в данных MRF

Есть несколько критических точек данных, которые измеряют эффективность любого предприятия по переработке материалов. В частности, это количество материалов на входе и количество отсортированного материала на выходе.

Исторически сложилось так, что MRF в основном работали только с этими двумя показателями, оставляя ряд важных точек данных внутри завода, а также выше и ниже по течению от него неизвестными. О чем мы недостаточно знали? Информация о том, какие типы вторсырья ускользают при сортировке, насколько эффективно работает текущее сортировочное оборудование по сравнению с ожиданиями, процент каждого типа вторсырья, который сортируется должным образом, и даже какие форм-факторы (и каких марок) не могут быть отсортированным. Эти пробелы в данных оставляют место для новых технологий, таких как машинное обучение, которые могут не только помочь более эффективно работать предприятию, но и предоставить ценную обратную связь производителям, чтобы улучшить их упаковку для переработки. 

Амбати предположил, что основные инновации в управлении отходами (барабанные питатели, разделение по плотности и вихретоковая сепарация) действительно остановился в 1990-х, даже на фоне всех инноваций, происходящих в вычислительной технике. Из-за этого MRF и другие объекты по обращению с отходами просрочены для внедрения новых технологий. В целом верно то, что операторы MRF не просыпаются утром с целью отправить больше отходов на свалку. Они хотят поступать правильно и экономить как можно больше материала. Проблема в том, что им нужна технология, которая решит стоящие перед ними проблемы эффективности, с приемлемой окупаемостью инвестиций, которую легко использовать и которая вписывается в их текущую зону охвата. 

Вот суть вопроса: чтобы собрать больше материала, операторам MRF необходимо действенное понимание пробелов в данных, упомянутых выше. Другими словами, как выразился Амбати, операторы MRF должны «иметь ясность между основными точками данных, которые у них уже есть».

Миссия EverestLabs

EverestLabs называет себя первой перерабатываемой операционной системой с поддержкой ИИ. $ 16.1 миллионов прошлым летом в финансировании серии A под руководством Translink Capital. Согласно пресс-релизу, «финансирование позволяет компании инвестировать в масштабирование и возможности выхода на рынок».

Амбати сказал, что технология EverestLabs может позволить операторам MRF заполнить пробелы в данных, повысить эффективность сортировки и, в конечном итоге, получить больше пользы от материала, проходящего через их объекты. Секретный продукт EverestLabs — программный движок, который компания создала с нуля. По словам Амбати, еще одним потенциальным преимуществом является то, что программное обеспечение EverestLabs не зависит от материалов и может применяться для сортировки органических материалов, строительства и сноса отходов и других видов деятельности. 

Нет серебряных пуль

Хотя ни одно решение не откроет круговой цикл, не секрет, что лучшая сортировка и переработка станут ключевой частью будущего набора решений. Я в восторге от всех новых технологий, поступающих в сектор погрузочно-разгрузочных работ, и от того, что некоторые из крупнейших объектов в мире используя эти технологии для лучшей обработки ценных материалов. Если крупнейшие сортировочные предприятия смогут эффективно внедрить технологии машинного обучения и робототехники для повышения эффективности, это может создать план для других предприятий, которые последуют их примеру. 

Это может быть очень активное пространство в ближайшие годы, поскольку как машинное обучение, так и прикладные технологии, такие как робототехника, будут масштабироваться. Эти усовершенствования сортировки на последующих этапах могут позволить операторам MRF увеличить извлечение ценных материалов при одновременном снижении эксплуатационных расходов для повышения степени переработки. Это, в сочетании с мероприятиями на начальном этапе по сокращению количества одноразовых материалов, являются важными элементами перехода к экономике замкнутого цикла.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Источник: https://www.greenbiz.com/article/technological-evolution-materials-recycling