Suchergebnisse für "Factsheet: Energietechnologien gestalten, die für alle sinnvoll und nutzbar sind"
OPENing Re-Use – Optimale Planungsentscheidungen im Re-Use-Sektor
Betriebe der Kreislaufwirtschaft stehen im operativen Kontext täglich vor der Frage, ob ein gebrauchtes Produkt repariert, wiederaufgearbeitet oder recycelt werden soll. Die Entscheidung, was mit Gebrauchtprodukten geschehen soll, ist mit sehr viel Unsicherheit behaftet und muss von Fall zu Fall – produktindividuell und abhängig von Faktoren wie etwa Marke, Zustand, Alter, Nachfrage oder Recyclingmöglichkeiten – getroffen werden. Im Rahmen des Projekts „OPENing Re-Use“ wird ein betriebswirtschaftliches Planungsinstrument entwickelt, das die Unternehmen in ihrer Re-Use-Planung unterstützt, dadurch die Effizienz von Re-Use-Prozessen steigert und somit Re-Use-Aktivitäten noch konkurrenzfähiger gegenüber dem Neukauf von Produkten macht.
PVReValue – Ganzheitliches Recycling von Photovoltaik-Modulen
Das Forschungsprojekt PVReValue verfolgt einen neuen Ansatz zum ganzheitlichen Recycling von Photovoltaik-Modulen, basierend auf einem innovativen mehrstufigen Verbundtrennverfahren, das im Zuge des Projektes entwickelt wird. Durch das mehrstufigen Trennprozess und die neuartige Kombination von modernen Aufbereitungsverfahren soll eine Recyclingquote von mehr als 95 Gew.-% erreicht werden.
BATTBOX - BATTeryrecycling Best Operations by X-processes for circular battery ecosystem
Im Projekt BATTBOX werden Antriebsbatterien der E-Mobilität auf deren Kreislauffähigkeit analysiert. Dabei werden Aufbau und Struktur von Batteriesystemen untersucht und betreffend Gefahrenpotential bewertet. Darauf aufbauend werden Handlings- und Bearbeitungsprozesse entwickelt, um den Produktlebenszyklus hinsichtlich Sicherheit und Kreislauffähigkeit zu verbessern und zu optimieren.
Automatisierte optische Verschleißmessung zur Reduktion von Betriebsmitteln in der zerspanenden Industrie (AOVI)
In der Praxis werden Werkzeuge häufig vorzeitig verschrottet, da ihr Verschleißzustand aus wirtschaftlichen Gründen nur grob eingeschätzt wird und sie somit nicht ihre volle Standzeit erreichen. Ziel dieses Projekts ist die Verlängerung der Standzeit von Zerspanungswerkzeugen mit Hilfe eines automatischen Messsystems. Das Messsystem basiert auf optischer Technologie und nutzt Deep Learning, um den Verschleiß automatisch zu erkennen und zu messen. Der Einsatz eines solchen Systems bietet der Metallindustrie sowohl ökonomische als auch ökologische Vorteile.