Problemstellung

Die Herstellung von Schlüsseltechnologien für die Energiewende ist in hohem Maße von importierten Rohstoffen abhängig. Die Nachfrage nach Seltenen Erden und Speziallegierungen steigt kontinuierlich – allein die deutschen Importe von Lithiumcarbonat beliefen sich im Jahr 2023 auf fast 5.900 Tonnen. Ein vielversprechender Ansatz zur Verringerung dieser Abhängigkeiten ist die Rückgewinnung von Sekundärrohstoffen durch Recycling. 
Heute erfolgt die Demontage von batteriebehaltenden Produkten größtenteils manuell und ist mit erheblichen Herausforderungen verbunden: hohe Arbeitskosten (bis zu 90 % der Recyclingkosten), Sicherheitsrisiken aufgrund von Brand- und Explosionsgefahren durch Lithium-Ionen-Batterien, Personalmangel und zeitaufwändige Prozesse. Bisherige Automatisierungsansätze beschränken sich oft auf bestimmte Produktgruppen oder erfordern CAD-Daten, die im Konsumgüterbereich selten verfügbar sind. Ein ganzheitlicher, produktübergreifender Ansatz für die robotergestützte Demontage fehlt noch.

Projektziel

Ziel ist es, ein KI-basiertes Robotersystem zu entwickeln, das aus dem erweiterten Digitalen Produktpass automatisch Demontagepläne ableitet und diese mithilfe adaptiver Roboterfunktionen und Schlussfolgerungen eigenständig ausführt. Das System soll durch modulare Werkzeugsysteme und intuitive Einlernverfahren flexibel an verschiedene Produktvarianten angepasst werden können. Im Mittelpunkt steht die Ressourcenschonung: bis zu 90 % weniger CO₂-Emissionen, die Rückgewinnung wertvoller Materialien wie Lithium und Kobalt sowie die Verringerung der Importabhängigkeit bei kritischen Rohstoffen.