Ziel des Vorhabens ist der Aufbau eines digitalen Systems, das den Schmelzwerken die Möglichkeit bietet, vollständige Informationen (zum Beispiel Analytik, Mengen, Attribute, Energieeinsatz oder Preise) über verfügbare und prozessrelevante Rohstoffe der Recyclingindustrie zu erhalten und auf dieser Basis technisch und wirtschaftlich anforderungsgerechte Einsatzstoffe für die jeweilige Schmelze zu beschaffen und zusammenzustellen. Grundlage dafür sind von der Recyclingwirtschaft bereitgestellte Daten, die mittels geeigneter maschineller Lernverfahren zu betriebsindividuellen Prozessmodellen verarbeitet werden. Damit soll es Schmelzbetrieben ermöglicht werden, unter Einsatz eines entsprechend entwickelten Softwarenetzwerkes die Gattierung ihrer Aggregate automatisiert so zu optimieren, dass sie für den Schmelzprozess unter den ökonomisch und ökologisch günstigsten Bedingungen betrieben werden können.
Für die Hochschule Kempten ist es das Ziel, geeignete Methoden zur Erfassung, Bestimmung und gegebenenfalls Berechnung der prozess- bzw. zielgrößenbestimmenden Rohdaten zu entwickeln. Die darauf basierten – mittels Predictive-Analytics-Verfahren errechneten – Prozessmodelle müssen in geeigneter Weise validiert und verifiziert werden. Schließlich muss daraus eine praktikable Methodik für die Verwendung der Prozessmodelle zur eigentlichen Prozesssteuerung und -optimierung erarbeitet werden. Der Einsatz von – in der Regel teureren – Primärmetallen soll damit minimiert, im Idealfall vollständig vermieden werden. Mit dem Vorhaben soll erreicht werden, dass die verfügbaren Schrottqualitäten gezielt und bedarfsgerecht bei der Metallherstellung eingesetzt und somit insbesondere hochwertige Legierungselemente im Metallkreislauf gehalten werden. Damit soll ein wesentlicher Beitrag zur Umsetzung einer ressourceneffizienten Kreislaufwirtschaft geleistet werden.
