Kann ein automatisiertes Kransystem einen erfahrenen Kranfahrer vollständig ersetzen? Diese Frage beschäftigt immer mehr Betreiber von Waste-to-Energy-Anlagen. Kameras, Sensoren und KI-gestützte Analysen liefern heute Informationen, die vor wenigen Jahren noch nicht verfügbar waren. Automatisierte Systeme können Kranbewegungen planen, Materialströme dokumentieren und die Beschickung unterstützen.
Gleichzeitig verfügen erfahrene Kranfahrer über ein tiefes Verständnis für den Bunker, das sie über viele Jahre aufgebaut haben. Sie erkennen Veränderungen im Abfall, reagieren auf ungewöhnliche Situationen und treffen laufend Entscheidungen, die sich auf die Mischung des Materials und letztlich auf die Verbrennung auswirken.
Für viele Betreiber ist eine weitgehend oder vollständig automatisierte Kransteuerung ein klares langfristiges Ziel. Die entscheidende Frage ist daher weniger, ob automatisiert werden soll, sondern wie der Übergang sicher, kontrolliert und mit möglichst geringem Betriebsrisiko gestaltet werden kann. Ein digital unterstützter Kranfahrer kann dabei eine wichtige Zwischenstufe auf dem Weg zur Vollautomatisierung darstellen.
Der Abfallbunker ist kein gleichförmiges Lager
Siedlungs- und Gewerbeabfälle sind heterogene Brennstoffe. Zusammensetzung, Feuchtigkeit, Schüttdichte und Heizwert können sich nicht nur zwischen verschiedenen Anlieferungen, sondern auch innerhalb des Bunkers deutlich unterscheiden.
Der Kran erfüllt deshalb mehr Aufgaben als den reinen Transport zum Aufgabetrichter. Abfälle werden umgelagert, gemischt und für eine möglichst gleichmäßige Beschickung vorbereitet. Technische Leitlinien zur Abfallverbrennung beschreiben zudem, dass Kranfahrer problematische Anlieferungen oder einzelne ungeeignete Gegenstände erkennen und entsprechend behandeln können.
Das macht den Kranbetrieb zu einem wichtigen Bindeglied zwischen Anlieferung und Feuerung. Entscheidungen im Bunker können beeinflussen, welche Materialeigenschaften wenige Minuten oder Stunden später auf dem Rost ankommen.
Was erfahrene Kranfahrer besonders gut können
Ein erfahrener Kranfahrer betrachtet nicht nur einzelne Datenpunkte. Er verbindet visuelle Eindrücke mit Wissen über die Anlage, aktuelle Anlieferungen, zurückliegende Schichten und das Verhalten der Feuerung.
Zu seinen Stärken gehören insbesondere:
Dieses Erfahrungswissen lässt sich nur begrenzt in feste Regeln übersetzen. Viele Entscheidungen entstehen aus dem Zusammenspiel zahlreicher kleiner Beobachtungen, deren Relevanz von der jeweiligen Betriebssituation abhängt.
Genau hier liegt eine Herausforderung der vollständigen Automatisierung: Ein System kann nur die Informationen berücksichtigen, die erfasst, verarbeitet und in seiner Logik abgebildet werden.
Das bedeutet jedoch nicht, dass diese Herausforderung grundsätzlich gegen eine Vollautomatisierung spricht. Vielmehr zeigt sie, welche Daten, Modelle, Sicherheitsmechanismen und betrieblichen Erfahrungen zunächst in ein automatisiertes System überführt werden müssen.
Wo Automatisierung ihre Stärken ausspielt
Menschen sind besonders gut darin, neue und komplexe Situationen zu bewerten. Automatisierte Systeme sind dagegen stark, wenn große Datenmengen kontinuierlich und nach gleichbleibenden Kriterien verarbeitet werden müssen.
Eine datenbasierte Kransteuerung kann beispielsweise:
Dass ein hoher Automatisierungsgrad technisch möglich ist, zeigt eine 2024 veröffentlichte Untersuchung zu einem KI-gestützten Kransystem in einer japanischen Waste-to-Energy-Anlage. Das System nutzte Bildanalyse zur Unterscheidung verschiedener Abfallzustände und erreichte während eines sechstägigen Demonstrationsbetriebs einen automatischen Betriebsanteil von rund 90 Prozent, ohne die Verbrennungsstabilität erkennbar zu beeinträchtigen. Die Autoren betonen gleichzeitig, dass die visuelle Kontrolle und das Erfahrungswissen der Kranfahrer zuvor zentrale Voraussetzungen für den Anlagenbetrieb waren.
Ein solches Ergebnis ist vielversprechend, lässt sich aber nicht automatisch auf jede Anlage übertragen. Bunkergeometrie, Abfallzusammensetzung, Krantechnik, Anlagenstrategie und vorhandene Daten unterscheiden sich erheblich.
Für Betreiber bedeutet das: Vollautomatisierung kann ein realistisches Ziel sein, muss jedoch an die individuellen technischen und betrieblichen Voraussetzungen der jeweiligen Anlage angepasst werden.
Warum der Übergang zur Vollautomatisierung schrittweise erfolgen kann
Ein hoher Automatisierungsgrad ist kein Selbstzweck. Entscheidend ist, ob er einen messbaren betrieblichen Mehrwert schafft und zuverlässig mit den bestehenden Prozessen zusammenarbeitet.
Die direkte Umstellung von einem überwiegend manuellen Betrieb auf eine vollständig autonome Kransteuerung kann mit technischen und organisatorischen Risiken verbunden sein. Automatisierte Entscheidungen müssen zunächst unter realen Betriebsbedingungen geprüft werden. Gleichzeitig müssen Verantwortlichkeiten, Eingriffsmöglichkeiten und das Verhalten des Systems in ungewöhnlichen Situationen eindeutig definiert sein.
Ein schrittweiser Ansatz ermöglicht es, Datenqualität, Modelle und Steuerungslogiken kontinuierlich zu validieren. Empfehlungen können zunächst durch erfahrene Kranfahrer überprüft werden, bevor dem System nach und nach mehr Verantwortung übertragen wird. Abweichungen und Fehlentscheidungen lassen sich so frühzeitig erkennen, ohne den laufenden Anlagenbetrieb unnötig zu gefährden.
NIST weist im Zusammenhang mit menschzentrierter Technologieentwicklung darauf hin, dass Nutzer und ihre tatsächlichen Anforderungen während des gesamten Entwicklungs- und Verbesserungsprozesses im Mittelpunkt stehen sollten.
Auch das europäische Konzept der „Industry 5.0“ verfolgt nicht das Ziel, Beschäftigte möglichst vollständig zu ersetzen. Digitale Technologien sollen Menschen unterstützen, ihre Fähigkeiten erweitern und industrielle Prozesse zugleich resilienter und nachhaltiger machen.
Für den Abfallbunker kann dies eine Übergangsphase bedeuten, in der Automatisierung zunächst Informationen und Handlungsempfehlungen bereitstellt, wiederkehrende Aufgaben übernimmt und ihre Zuverlässigkeit im laufenden Betrieb nachweist. Mit zunehmender Systemreife kann der Automatisierungsgrad anschließend weiter erhöht werden – bis hin zu einem weitgehend oder vollständig autonomen Betrieb.
Ein möglicher Zwischenschritt: der digital unterstützte Kranfahrer
Der digital unterstützte Kranfahrer ist deshalb nicht zwangsläufig das endgültige Ziel der Entwicklung. Für viele bestehende Anlagen kann dieses Modell jedoch einen kontrollierbaren und risikoärmeren Übergang zur Vollautomatisierung darstellen.
Das System analysiert kontinuierlich den Bunker, dokumentiert Materialbewegungen, erkennt Muster und schlägt geeignete Aktionen vor. Der Kranfahrer überwacht den Prozess, bewertet Ausnahmen und greift ein, wenn die Betriebssituation eine andere Entscheidung erfordert.
In dieser Phase kann sein Erfahrungswissen genutzt werden, um Empfehlungen zu überprüfen, die Systemlogik zu verbessern und anlagenspezifische Besonderheiten in die Automatisierung zu überführen. Gleichzeitig sammelt das System die Daten und Betriebserfahrungen, die für eine spätere Ausweitung der autonomen Steuerung erforderlich sind.
Auch die International Society of Automation betont, dass Datenanalyse und KI industrielle Teams vor allem dabei unterstützen sollten, Wissen aus unterschiedlichen Bereichen zusammenzuführen und bessere Entscheidungen zu treffen.
Damit der Übergang zu einem höheren Automatisierungsgrad funktioniert, sollten Betreiber vor einer Einführung fünf Fragen klären:
Geeignete Kennzahlen können beispielsweise die Automatisierungsquote, Beschickungskonstanz, Anzahl manueller Eingriffe oder Veränderungen ausgewählter Verbrennungsparameter umfassen.
Mit zunehmender Automatisierungsquote kann zusätzlich ausgewertet werden, bei welchen Situationen noch menschliche Eingriffe erforderlich sind und welche Voraussetzungen erfüllt sein müssen, um diese weiter zu reduzieren.
Fazit: Schrittweise und datenbasiert zur Vollautomatisierung
Kranautomation in Waste-to-Energy-Anlagen sollte nicht als Wettbewerb zwischen Mensch und Maschine verstanden werden.
Automatisierte Systeme bieten Konsistenz, kontinuierliche Datenauswertung und reproduzierbare Abläufe. Erfahrene Kranfahrer bringen Kontextwissen, Flexibilität und Urteilsvermögen ein.
Für viele Betreiber kann die Vollautomatisierung das langfristige Ziel sein. Der Weg dorthin muss jedoch nicht in einem einzigen Schritt erfolgen. Ein zunächst digital unterstützter Betrieb ermöglicht es, Systeme unter realen Bedingungen zu validieren, Erfahrungswissen einzubeziehen und technische sowie betriebliche Risiken kontrolliert zu reduzieren.
Unser Ansatz bei WasteAnt ist deshalb klar: Daten und KI sollten zunächst bessere Entscheidungsgrundlagen schaffen und schrittweise mehr Aufgaben übernehmen. Je zuverlässiger das System unterschiedliche Betriebssituationen erkennt und beherrscht, desto weiter kann der Automatisierungsgrad erhöht werden.
Der digital unterstützte Kranfahrer ist damit nicht zwingend die Alternative zur Vollautomatisierung, sondern kann ein wichtiger Entwicklungsschritt auf dem Weg dorthin sein.
Wir entwickeln KI-basierte Lösungen zur Analyse und Bewertung unstrukturierter Abfallströme. Unser Ziel ist es, Transparenz zu schaffen, Prozesse zu optimieren und Abfall als wertvolle Ressource nutzbar zu machen.
Das Forschungsprojekt "Differenzierung von biogenem und fossilem CO2" und das Kooperationsprojekt "Optimierte Regelung von Müllverbrennungsanlagen" werden gefördert von der BAB und der Senatorin für Wirtschaft, Häfen und Transformation.
