Die Schweiz ist mindestens so sauber wie schön. Dahinter steckt viel Organisation noch mehr manueller Aufwand. Zusammen mit der SBB konnten wir ein Pilotprojekt für digitales Abfallmanagement an Bahnhöfen durchführen. Abfalleimer werden mit batteriebetriebenen Sensoren ausgerüstet, welche den Füllstand der Kübel in Echtzeit aufzeichnen. So kann mit weniger Kontrollgängen schneller auf überfüllte Abfalleimer reagiert werden.

Motivation für effizientes Abfallmanagement

Beim SBB Facility Management arbeiten 1200 Personen an der Sauberkeit im ÖV. Neben den Zügen reinigen sie 800 Bahnhöfe und leeren über 6000 Abfalleimer. An einem einzigen Perron am HB Zürich stehen 15 und mehr Recyclingstationen. Das allein sind 45 Abfallsäcke, die alle paar Stunden kontrolliert und geleert werden – eine riesige Arbeit. Dabei kommt es stark darauf an, wo ein Abfalleimer steht – Je nach Personenaufkommen werden die Abfallsäcke unterschiedlich schnell voll. In einem Innovationsprojekt suchten wir zusammen mit der SBB nach Wegen die Prozesse im Facility Management zu optimieren. Dabei entstand die Idee, die Abfalleimer mit Sensoren auszustatten, welche den Füllstand der Kübel messen. Davon versprechen wir uns folgendes:

1. Schnellere Reaktionen bei überfüllten Kübeln

2. Weniger Kontrollgänge

3. Optimierung Routen und Zeitplänen zur Leerung der Abfalleimer

Momentan werden Kübel in regelmässigen, starren Intervallen kontrolliert und, wenn nötig, geleert. Wenn man weiss, wann ein Abfallkübel voll ist, muss man weniger oft kontrollieren. Zudem kann man mit den erhobenen Daten Leerungsintervalle optimieren.

IoT Distanz Sensoren: ax-opto (links) und ax-dist (rechts)

Realisierung von digitalem Abfallmanagement

Unser Ultraschall basierter Füllstandsensor ax-dist wurde genau für Abfallmanagement entwickelt. Dank dem energieeffizienten LoRaWAN Netzwerk von Swisscom kann der Sensor mit zwei normalen AA Batterien 2-4 Jahre (Je nach Sendeintervall und Empfang) den Füllstand von Containern überwachen. Allerdings ist der Sensor auf grosse Abfallkübel und Recyclingcontainer optimiert. Die Abfalleimer der SBB, egal ob eckige Recyclingstation oder die klassischen runden Abfalleimer, sind recht klein. Der Abfallsack ist oft nur 30-40cm im Durchmesser. Ultraschall basierte Distanzsensoren haben prinzipbedingt einen zu grossen Messwinkel, um in so engen Platzverhältnissen messen zu können.

Optische Distanzmessung

In Zusammenarbeit mit der SBB haben wir auf der Basis des ax-dist einen neuen optischen Sensor entwickelt. Der neue ax-opto ist wie der ax-dist batteriebetrieben und versendet seine Daten per LoRaWAN. Anstelle von Ultraschall zur Distanzmessung setzen wir auf ein optisches Messverfahren. Dabei wird die Distanz mit Hilfe von Infrarotlicht bestimmt. Ähnlich wie bei einer Fotokamera können wir verschiedene Pixel (16×16) auswerten und so den Messbereich und Winkel beeinflussen. Auf diese Weise kann man ein grobes, dreidimensionales Abbild einer Oberfläche erstellen. Im Gegensatz zu Ultraschallbasierten Messverfahren lasen sich auch sehr kleine Kübel ausmessen.

Für die ersten beiden Ziele liefert das Messverfahren gute Daten. Allerdings zeigt sich, dass die Abfalleimer an den Bahnhöfen oft gar nicht voll, sondern nur verstopft sind. Wenn zum Beispiel eine Zeitung, ein leerer Kartonsack oder eine Pizzaschachtel in der Öffnung stecken bleibt. Oft fallen diese Gegenstände später in den Sack oder Sie werden von Mitarbeitern der SBB in den Sack gestopft. Weil der Sack aber nicht voll ist, wird er nicht gelehrt. Aus der Sicht des Distanzsensors lässt sich aber nicht unterscheiden, ob der Sack geleert oder gestopft wurde. Das ist problematisch, weil für eine Optimierung der Leerungen bekannt sein muss, wie oft die Abfalleimer in der Vergangenheit geleert wurde.

Detektion der Leerung

Aus diesem Grund haben wir einen Beschleunigungssensor mit eingebaut. Beim Leeren der Abfalleimer werden diese wie eine Schublade herausgezogen, um den Sack zu wechseln. Mit dem Beschleunigungssensor können wir diese Bewegung zum Wechseln des Abfallsäcke erkennen und von anderen Erschütterungen unterscheiden. So erreichen wir neben der Messung des Füllstandes auch eine Detektion der Leerungen. Nun kann zuverlässig erfasst werden, wie oft ein Abfalleimer geleert wird und abgeschätzt werden wie oft Kontrollgänge unnötig durchgeführt werden. Diese Daten bilden die Grundlage für eine Optimierung der Reinigungsprozesse.

Software

In einem Pilotprojekt am Bahnhof in Altstetten testen wir das System und sammeln Daten. Die Statistiker der SBB werten diese aus, mit dem Ziel, statistische Modelle über die Sammlung des Mülls zu entwickeln. Für die Visualisierung der Daten setzen wir auf die eigene ax-track Cloud. Die IoT Plattform zeigt die Pläne der Bahnhöfe an. Darauf sieht man Position und Füllstand von jedem Kübel und kann auch auf den Verlauf des Füllstandes zugreifen. So sind die Informationen überall einfach und schnell zugänglich. Die Füllstände sind farbcodiert und zeigen so auf den ersten Blick, wo ein Eingreifen nötig ist und wo nicht.

Screenshot aus ax-track mit der Übersicht über die Abfalleimer eines Bahnhofs

Füllstandverlauf eines Abfalleimers

Ergebnis des Pilotprojektes

Seit einigen Monaten sind die Sensoren nun im Betrieb und zeigen gute Daten. Das Projekt hat gezeigt, wie wichtig es ist, dass in IoT Projekten Kunden und Entwickler eng zusammenarbeiten. Nur so kann für eine Idee die passende Lösung gefunden werden und gewinnbringend umgesetzt werden. Das Pilotprojekt zeigt, dass die Technik für reif ist für die Umsetzung von digitalem Abfallmanagement. Der nächste Schritt ist die Integration dieser Technik in die Arbeitsprozesse im Facility Management. Das Ziel ist es, den Mitarbeitern ein Werkzeug zu bieten, das ihre Arbeit erleichtert ohne unnötige Komplexität hinzu zu fügen. Digitale Füllstandsensoren haben ein grosses Potential und viele Anwendungsbereiche. Unsere Sensoren ax-opto wie auch der ax-dist können bei uns bezogen werden – gerne liefern wir Ihnen mit ax-track auch die passende IoT Plattform mit dazu. Kontaktieren Sie uns mit Ihrem Projekt – wir beraten Sie gerne.

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