Tomra – przełom w sortowaniu tworzyw sztucznych przeznaczonych do kontaktu z żywnością

Wiodący globalny dostawca rozwiązań do sortowania, firma Tomra Recycling, ogłosiła wprowadzenie trzech rewolucyjnych aplikacji do oddzielania tworzyw sztucznych PET, PP i HDPE przeznaczonych do kontaktu z żywnością od tworzyw sztucznych nieprzeznaczonych do kontaktu z żywnością. Przełom był możliwy dzięki intensywnym badaniom i rozwojowi firmy w zakresie technologii deep learning, będącej gałęzią sztucznej inteligencji. Dzięki nim powstał GAIN - oparty na technologii deep learning dodatek do sortowania dla znanych na całym świecie urządzeń AutoSort.

Do tej pory sortowanie produktów spożywczych było prawdziwym wyzwaniem dla branży, ponieważ opakowania spożywcze i niespożywcze są często wykonane z tego samego materiału i wizualnie bardzo podobne, co utrudnia rozróżnienie i oddzielenie ich przez jakikolwiek system sortowania dostępny obecnie na rynku. Kwestie higieny i coraz bardziej rygorystyczne przepisy branżowe dodają komplikują proces przetwarzania odpadów spożywczych w recyklingu.

Jednak technologia GAIN firmy Tomra - dziś przemianowana na GAINnext, aby oddać hołd znaczącej ewolucji produktu - rozwiązuje wszystkie te wyzwania poprzez dalsze zwiększanie wydajności sortowania jednostek AutoSort. Urządzenia firmy są obecnie w stanie identyfikować obiekt trudne, a w niektórych przypadkach nawet niemożliwe do sklasyfikowania za pomocą tradycyjnych optycznych czujników odpadów.

Poziom czystości powyżej 95%

Łącząc tradycyjne czujniki bliskiej podczerwieni, spektrometrię optyczną lub inne czujniki z technologią deep learning, Tomra opracowała najdokładniejsze rozwiązanie dostępne obecnie na rynku. Stopnie czystości osiągane przez to rozwiązanie - powyżej 95% dla zastosowań opakowaniowych w zakładach klientów w Wielkiej Brytanii i Europie - otworzą możliwości nowych źródeł przychodów dla klientów firmy.

Tomra wprowadza również dwie aplikacje niespożywcze, które uzupełniają istniejący ekosystem GAINnext: aplikację do odbarwiania papieru oraz aplikację do czyszczenia PET w celu uzyskania jeszcze wyższej czystości ich strumieni.

Jakość od butelki do butelki

Dr Volker Rehrmann, EVP, szef Tomra Recycling, komentuje: - Od dawna korzystamy z technologii AI w celu poprawy wydajności sortowania, ale ta najnowsza aplikacja oznacza dla nas kolejny branżowy przełom. Sztuczna inteligencja może przeobrazić proces odzyskiwania zasobów, jaki. znamy, a najnowsze wyrafinowane zastosowania deep learning i AI wzmacniają naszą pozycję pioniera w tej dziedzinie. Dzięki zaawansowanemu wykorzystaniu deep learning, GAINnext umożliwia sortowanie żywności i jakość od butelki do butelki, zadania, które przez wiele lat stanowiły poważne wyzwanie dla naszej branży. Wykorzystanie sztucznej inteligencji napędza obieg materiałów w czasie, gdy jest to najbardziej potrzebne, przy zaostrzających się przepisach i rosnącym zapotrzebowaniu klientów na zaawansowane technologicznie rozwiązania. W firmie Tomra jesteśmy dumni, że możemy napędzać zmiany w sortowaniu.

Rozwiązywanie najbardziej złożonych zadań związanych z sortowaniem

Indrajeed Prasad, Product Manager Deep Learning w Tomra Recycling, dodaje: - Wykorzystanie technologii deep learning nie tylko automatyzuje ręczne sortowanie, ale także umożliwia branży uzyskanie wysokiej jakości recyklatów dzięki bardziej ziarnistemu procesowi. Możliwość rozpoznawania tysięcy obiektów według materiału i kształtu w ciągu milisekund sprawia, że GAINnext rozwiązuje nawet najbardziej złożone zadania. Ponadto dzięki zintegrowanemu oprogramowaniu w technologii deep learning oferuje możliwość dostosowania się do przyszłych wymagań. To dla nas radość, że możemy wprowadzić na rynek innowacyjne i bardzo potrzebne rozwiązania, aby sprostać coraz bardziej rygorystycznym wymaganiom jakościowym w zakresie sortowania, napędzanym przez rosnące zapotrzebowanie marek konsumenckich na większą ilość materiałów o wysokiej czystości pochodzących z recyklingu.

Sprawdzona technologia

Technologia deep learning GAINnext jest sprawdzana w praktyce od wielu lat. Tomra w 2019 r. jako pierwsza w branży znalazła zastosowanie dla technologii deep learning, opracowując aplikację do identyfikacji i usuwania wkładów PE-silikonowych ze strumieni polietylenu (PE). Wkrótce potem, w 2022 r., pojawiła się aplikacja do klasyfikacji wiórów drzewnych. Do tej pory w zakładach odzysku materiałów na całym świecie zostało zainstalowanych ponad 100 jednostek AutoSort z oprogramowaniem GAINnext.

Wśród pierwszych użytkowników nowych aplikacji znajdują się wiodący na rynku przetwórcy, tacy jak flagowy zakład Berry Circular Polymers w Leamington Spa, Viridor Avonmouth w Bristolu - największy w Wielkiej Brytanii zakład wielopolimerowy - oraz francuski zakład Nord Pal Plast, który jest własnością europejskiej grupy Dentis.

Informacje zwrotne z rynku na temat najnowszych osiągnięć GAINnextTM były bardzo pozytywne. Profesor Edward Kosior, założyciel i dyrektor generalny Nextek Ltd i jej inicjatywy NextLoopp, której celem jest stworzenie polimeru z recyklingu o jakości spożywczej z zaawansowanego recyklingu mechanicznego, był jednym z ostatnich odwiedzających centrum testowe Tomra i potwierdza: - Przełomowy system sztucznej inteligencji firmy Tomra, GAINnext, wprowadził branżę recyklingu na ekscytujący, przełomowy etap w sortowaniu opakowań z tworzyw sztucznych i stwarza nowe możliwości zamknięcia pętli dla wielu tworzyw sztucznych w zastosowaniach spożywczych. GAINnext jest w stanie przyspieszyć najbardziej uproszczony, opłacalny i wysoce wydajny system sortowania na rynku. Jesteśmy niezmiernie dumni, że nasza branża posuwa się naprzód w tej podróży.