2025. February 27.

A mesterséges intelligencia és a műanyagipar: fenntarthatóság és hatékonyság kéz a kézben

AZ MI ALKALMAZÁSI TERÜLETEI A MŰANYAGIPARBAN

A mesterséges intelligencia széleskörűen alkalmazható a műanyagiparban. Felhasználható a gyártási folyamatok optimalizálására, valamint az energiafogyasztás és a hulladék csökkentésére. Segíthet új anyagok kifejlesztésében azáltal, hogy szimuláción alapuló tervezési módszereket alkalmaz és nagy mennyiségű adatot elemez az optimális anyagtulajdonságok azonosítása érdekében. A minőségbiztosításban képes a műanyag termékek hibáinak vagy szabálytalanságainak felismerésére képek vagy érzékelők adatainak elemzésével. Ez segíthet a hibás termékek korai szakaszban történő azonosításában és a gyártási minőség javításában. A gyártástervezésben és -irányításban használható a kereslet előrejelzésének javítására, az ellátási láncok optimalizálására és a készletszintek kezelésére, ami növeli a teljes gyártási folyamat hatékonyságát.

A mesterséges intelligencia hozzájárul a fenntarthatósághoz, mert számos módon támogathatja a körforgásos gazdaság előmozdítását. A képfelismerő technológiákkal, gépi tanulással és robotok irányításával segíti a műanyagok pontos azonosítását, ami megkönnyíti az újrahasznosítható anyagok szétválogatását, javítva ezzel a folyamat minőségét. Alkalmazásával a műanyag termékeket úgy lehet megtervezni, hogy azok könnyebben újrahasznosíthatók legyenek vagy újrahasznosított anyagokból készülhessenek, csökkentve ezáltal a hulladék mennyiségét és előmozdítva a zárt körforgásos gazdaságot. Fenntartható gyártás alakítható ki az üzemekben a folyamatok optimalizálásával és az erőforrások hatékonyabb felhasználásával, így kevesebb lesz az energiafogyasztás és az anyagpazarlás. Nagy mennyiségű adat elemzése révén a mesterséges intelligencia azonosítja a műanyag fogyasztás, felhasználás mintáit, előrejelzi a trendeket és előkészíti a megalapozott döntéseket.

FENNTARTHATÓ MŰANYAG CSOMAGOLÁS AZ MI TÁMOGATÁSÁVAL

A fenntartható műanyag csomagolások egyik kulcsa a digitalizációban rejlik, amihez a teljes értékláncot figyelembe kell venni. A terméktervezés is központi szerepet játszik ebben, meghatározza az anyagok kiválasztását és felhasználását, ezáltal a körforgásba bevitt műanyag típusait és mennyiségét. Emellett befolyásolja a funkcionalitást és a csomagolási felhasználásra való alkalmasságot, a gyárthatóságot és a termelés hatékonyságát. A terméktervezés továbbá megkönnyítheti vagy megnehezítheti a válogatási és újrafeldolgozási folyamatokat, amelyek viszont meghatározzák a keletkező újrahasznosított anyagok minőségét.

A fenntartható csomagolástervezésnél is ugyanazoknak, vagy legalábbis hasonló elvárásoknak és kritériumoknak, kell megfelelni a termékkel szemben, mint a szűz anyagból készültek esetében. Ez vonatkozik a termék funkcionalitására, például a barrier tulajdonságokra, a tisztaságra és a mechanikai stabilitásra, valamint a fogyasztó szempontjából szubjektív követelményekre, a megjelenésre, az illatra és a biztonságos használatra. Ugyanakkor a kiválasztott anyag feldolgozhatósága is döntő szerepet játszik a terméktervezésben, ezek közé tartoznak a műanyag termikus vagy folyási tulajdonságai.

A mesterséges intelligencia segítségével mindezeket az öszszetett hatásokat figyelembe lehet venni és optimalizálhatóvá tenni. Ezek a hatások számszerűsíthetővé válnak és a csomagolástervezők jobb képet kaphatnak arról, hogy a terméktervek hogyan befolyásolják a különböző követelményeket és hogyan optimalizálhatják azokat a fenntarthatóbb csomagolás létrehozása érdekében.

A műanyag csomagolások minőségének javításához a mesterséges intelligenciát a gyártás különböző fázisaiban alkalmazzák, már az anyagbetáplálási szakaszban is használják az anyagingadozások észlelésére és a feldolgozás megfelelő beállítására. A feldolgozási fázisok során neurális hálózatokat használnak a folyamatmodellek létrehozására és optimalizálására, ily’ módon felismerhetők az anyagjellemzők, a folyamatbeállítá-
sok és a minőség közötti összefüggések, ezek a paraméterek felhasználhatók például a kompaundálás, a sík- és fúvott fólia extrudálás, a fröccsöntés és a hőformázás során.

A mesterséges intelligencia használatakor az iparral való együttműködés nagy jelentőséggel bír. Fontos szempont azonban a teljes értéklánc figyelembevétele. Az optimális fenntarthatóság elérése érdekében az értéklánc különböző pontjain változtatásokat kell végrehajtani. A fenntarthatóbb műanyag csomagolásért való felelősséget például át lehet hárítani kizárólag a begyűjtési és újrahasznosítási folyamatra, de ez biztosan nem a leghatékonyabb megközelítés, ehelyett inkább olyan ösztönzők és üzleti modellek kidolgozásának van értelme, amelyek lehetővé teszik a tehermegosztást a teljes értéklánc mentén.

Nehéz megjósolni, hogyan fognak a jövőben kinézni a csomagolások, mert nagy változatosságban lehet fenntartható műanyag termékeket fejleszteni és gyártani. Ezeket egyénre szabottan az adott alkalmazáshoz fogják igazítani, hogy minimális anyagfelhasználást és megbízható teljesítményt érjenek el, ugyanakkor a csomagolásoknak a lehető legkisebb veszteséggel kell majd viszszakerülniük a körforgásba. Azonban már most nagy biztonsággal előrejelezhető, hogy a jövő csomagolása maximális arányban tartalmaz majd újrahasznosított anyagokat, lehetőleg csak egyféle polimert, így könnyebben kezelhető lesz a válogatás során. A válogatási folyamatok javítása és egyszerűsítése érdekében döntő szerepet fognak játszani a digitális termék- vagy anyagútlevelek, amelyeket különböző kezdeményezések keretében dolgoznak ki. Ezen a területen pedig a digitalizáció és a mesterséges intelligencia módszerei nélkül nem lehet előrelépni.

INTELLIGENS HULLADÉK: A MŰANYAGOK ÚJRAHASZNOSÍTÁSI ARÁNYÁNAK NÖVELÉSE AZ MI SEGÍTSÉGÉVEL

Az 1950 és 2015 között keletkezett 6300 millió tonna műanyag hulladékból mindössze 570 millió tonnát sikerült újrahasznosítani, ez kilenc százalékos részarány. Miért ez az alacsony érték és milyen lehetőségeket rejt a mesterséges intelligencia a műanyag újrahasznosításában? A műanyag újrahasznosítással kapcsolatos egyik kihívás az, hogy a beérkező anyagáram nagyon heterogén összetételű az alakja, szennyezettségi foka stb. tekinteté-
ben. Azonban az újrahasznosított anyagoknak egyenletesen jó minőségűnek kell lenniük ahhoz, hogy egyáltalán újra lehessen őket felhasználni. Jó minőségű újrahasznosítható anyag előállításához nemcsak a hulladék pontos válogatására van szükség, hanem az újrahasznosítási folyamatok rugalmas alkalmazkodására is a változó anyagáramokhoz.

Ezek a folyamatok ugyanakkor nagyon összetettek: az alapanyagot válogatják, darálják, mossák, előkészítik, extrudálják, gáztalanítják, szűrik és regranulátummá dolgozzák fel. A mesterséges intelligencia segíthet optimalizálni ezeket a folyamatokat. Az értéklánc mentén különböző vállalatok működnek együtt: újrahasznosítási gyűjtőpontok, a hulladékot felvásárló, a válogatást végző, majd az újrahasznosított termékeket előállító. Az adatkezelésben különösen kihívást jelent az anyagáramlás nyomon követhetősége az értéklánc mentén. A vállalatok közötti adatelemzéssel azonban gyakran az a probléma, hogy az érintettek nem akarják nyilvánosságra hozni az adatokat. Az adatvédelmet megőrző módszerek fejlesztése során éppen az a cél, hogy holisztikus képet kapjunk az értékláncokról anélkül, hogy vállalati határokat átlépő adatcserére lenne szükség. A mesterséges intelligencia segítségével a hulladék egy hálózatba kerül és úgynevezett intelligens hulladékká válik. A mesterséges intelligencia felismeri a termelési adatokban lévő mintákat, képes figyelmeztetni a rendellenességekre, előrejelző modelleket fejleszteni, így döntéstámogatást nyújt és végső soron biztosítja a termékek egyenletes minőségét.

A műanyagiparban még sok lehetőség van arra, hogy az MI technológiák segítségével javítsuk a folyamatokat, termékeket és szolgáltatásokat. Az értéklánc mentén számos lehetőség kínálkozik a hulladékgyűjtéstől és -válogatástól kezdve az extrudáláson át az újrahasznosított granulátum utókezeléséig. Itt elsősorban a mesterséges intelligencia és az adatelemzések megfelelő felhasználásáról van szó a nagyobb erőforrásvédelem és az újrahasznosítás érdekében.

A kihívásokra példaként említhető a polietilént és polipropilént tartalmazó műanyag frakciók szétválogatása. Az anyagáramban sokszor találhatók olyan idegen anyagok, amelyeket a hagyományos technológiákkal nem lehet kiválogatni. Ez vonatkozik az egy- és többrétegű csomagolásokra vagy a fehér és természetes színű anyagok válogatására is.

Megoldás lehet a válogatórendszerekben a NIR (közeli infravörös) és színes kamerák együttes használata, amelyek a szállítószalag ugyanazon pontját figyelik. Mivel a két érzékelőtől származó adatok tökéletesen átfedik egymást, ez az információ úgynevezett tananyagként szolgál az MI számára a gépi tanuláshoz, amelyből válogatóprogramot tud generálni. Ezzel, a hagyományos válogatási módszerekkel szemben, nagyobb megbízhatósággal végezhető a válogatás. Akár 97% feletti tisztaság is előállítható a PE és PP hulladékáramokban, ami már hasonlít az eddig csak a PET-nél elérhető tisztasági fokhoz.

Fontos megtalálni az egyensúlyt egyrészt a műanyag mennyiségének csökkentése, másrészt az újrahasznosítható műanyagok fenntartható felhasználása között. Az olyan kiváló minőségű műanyagok iránti növekvő kereslet, mint amilyeneket például az élelmiszercsomagolásban vagy az autóiparban használnak, szintén szigorítja a műanyag újrahasznosítással szemben támasztott követelményeket.

AZ MI HASZNÁLATÁNAK KIHÍVÁSAI ÉS VESZÉLYEI

A mesterséges intelligenciával ellátott megoldások egyre nagyobb szerepet kapnak a gazdasági versenyben, ugyanakkor akad számtalan kihívás, melyet mindenképp kezelni szükséges, továbbá újszerű üzleti és jogi kockázatok is felmerülnek. Ráadásul a technológiai fejlettség elérte azt a szintet, hogy már most szükséges elgondolkodni azon, hogy a jelenleg rendelkezésünkre álló szabályokat felül kell-e vizsgálni.

A műanyagiparban a mesterséges intelligenciával kapcsolatos kihívások közé tartozik az adatok minősége és mennyisége, mivel a pontos előrejelzésekhez és optimalizáláshoz kiterjedt és jó minőségű adathalmazokra van szükség. Az adatvédelem és az adatbiztonság is fontos az érzékeny információk védelme érdekében, emellett az MI technológiák integrálása a meglévő rendszerekbe jelentős testreszabást és beruházást igényel.

További akadályt jelent a mesterséges intelligenciához és a műanyag technológiához szükséges ismeretekkel rendelkező, szakképzett munkaerő hiánya. A munkavállalók befogadóképessége is kihívást jelent, mivel a mesterséges intelligencia alkalmazása megváltoztatja a munkafolyamatokat és előfordulhat, hogy a munkavállalókat először ki kell képezni az MI technológiák használatára.

A vállalkozásoknak hangsúlyos kockázat az, hogy milyen hatékonyan tudják beilleszteni a megfelelő innovatív tartalmú alkalmazást üzleti modelljükbe, operatív működésükbe. Szakértők szerint jelenleg még alacsony az általános, ilyen rendszerekkel szemben táplált bizalom, és ennek részben oka a megfelelő szabályozás hiánya, a rendelkezésre álló szabályok ugyanis nem tudnak minden kihívást, kérdést megfelelően kezelni. Megértési problémák is felmerülnek, mivel ezeket a technológiákat nem értjük teljes egészében, nehezen lehet megfelelően készülni ezek hatásaira, továbbá aggályok merülnek fel az alapvető jogoktól a termékfelelősségi és adatvédelmi kérdéseken túl egészen az üzleti titok védelméig.

Egy megbízható mesterséges intelligencia rendszer egyik alappillére, hogy a fejlesztők és az MI megoldásokat alkalmazók egyaránt figyelembe vegyék az adatbiztonsági és az adatvédelmi követelményeket, a piaci szereplők pedig transzparensen kommunikálják, hogy milyen adatkezelési műveleteket végeznek, milyen adatokat gyűjtenek, azokat milyen célból használják fel. A jogi keretrendszer megalkotásával párhuzamosan az üzleti és felhasználói oldal is egy tanulási folyamaton megy át. Kérdés például, hogy milyen etikai szempontokat kell figyelembe venni a mesterséges intelligencia rendszerek tervezésénél, ezek hogyan illeszthetők be a jogi keretekbe.

Szintén felkapott téma a szellemi tulajdonjog kérdésköre is, amellyel kapcsolatban nagyon sok kérdőjel van, például, hogy a meglévő szellemi tulajdonjogra vonatkozó szabályozás elegendő-e a mesterséges intelligencia által generált tartalom vagy találmányok által támasztott egyedi kihívások kezelésére. Az EU-ban, és így Magyarországon is jelenleg irányadó szabályozás kimondja például, hogy egy művet akkor illethet meg szerzői jogi oltalom, ha egyéni eredeti jelleggel bír és az emberi közreműködés azonosítható. Mi történik akkor, ha egy mesterséges intelligencia is részt vesz az alkotásban? Abban az esetben, ha az MI teljesen önállóan, emberi közreműködés nélkül hoz létre művet, a jelenleg rendelkezésre álló szabályok és joggyakorlat alapján nem állhat fenn szerzői jogi oltalom.

Az MI technológiák jelentős előnyöket kínálnak a vállalatok számára, ugyanakkor helytelen használatuk súlyos következményekkel is járhat. Az Európai Unió mesterséges intelligencia rendelete (AI Act) alapján 2025. február 2-tól akár 35 millió eurós vagy az éves globális árbevételük 7 százalékának megfelelő bírságot jelenthet a tiltott MI tevékenységet végző vállalatok számára. A szabályozásnak való megfelelés védelmet nyújt a bírságokkal és reputációs károkkal szemben.

A rendelet célja az MI rendszerek etikus és biztonságos használatának elősegítése, miközben technológia-semleges, kockázatalapú megközelítést alkalmaz. Az AI Act alkalmazási köre széles. Nemcsak az Európai Unióban működő gyártókat, importőröket, forgalmazókat és szolgáltatókat érinti, hanem az EU-n kívüli vállalatokat is, ha azok termékei vagy szolgáltatásai elérhetők az uniós piacon, vagy hatással vannak uniós állampolgárokra. Az AI Act olyan gyakorlatokat sorol a tiltott kategóriába, amelyek súlyosan sérthetik az alapvető emberi jogokat, jelentős fizikai vagy pszichológiai kárt okozhatnak vagy hátrányos megkülönböztetést eredményezhetnek.

AZ MI JÖVŐBENI KILÁTÁSAI A MŰANYAGIPARBAN

A mesterséges intelligencia jövője a műanyagiparban ígéretesnek tűnik. Nagy lehetőségek rejlenek a hatékonyság és a fenntarthatóság jelentős növelésében. Az MI várhatóan tovább optimalizálja a folyamatokat az anyagválasztástól az életciklus végén történő feldolgozásig és előmozdítja az innovatív újrahasznosítási módszereket. Az intelligensebb, öntanuló rendszerek kifejlesztése javíthatja a termelés alkalmazkodóképességét és hozzájárulhat a teljesen körforgásos gazdaság megvalósításához. Az adatokkal, az integrációval és a szakképzett munkaerővel kapcsolatos kihívások ellenére a fenntarthatóságra és a technológiai fejlődésre való fokozódó összpontosítás várhatóan ösztönözni fogja az MI elfogadását és bevezetését az iparágban.

 

FORRÁSOK

https://www.k-online.com
https://www.ptonline.com
https://www.plasticsengineering.org

Főoldal

Home

https://www.technokrata.hu