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Zeitschriftenartikel

Smart Bins: Fallstudienbasierte Bewertung der Nutzenpotenziale von Füllstandssensoren in intelligenten Abfallbehältern

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Dokumententyp

Text/Journal Article

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Datum

2021

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Verlag

Springer

Zusammenfassung

Smart City-Strategien, gesellschaftliche Trends und übergeordnete Nachhaltigkeitsziele erfordern neuartige Ansätze in der Abfallentsorgung. Zentrales Element stellt dabei die Weiterentwicklung konventioneller Abfallbehälter zu intelligenten „Smart Bins“ dar. Hier verspricht insbesondere der Einsatz von Sensorik zur Erkennung von Füllgraden eine effizientere und effektivere Abhollogistik. Abfallbehälter werden üblicherweise in fest definierten Intervallen, unabhängig vom Füllgrad, geleert. Während eine verfrühte Abholung unnötige Aufwände und Emissionen zur Folge haben kann, kann eine zu späte Abholung in überfüllten Behältern und Littering-Verhalten resultieren. Zusätzlich kann der Einsatz von Sensorik in Abfallbehältern zur Verbesserung des Standplatzservice, einem besseren Behältermanagement und zu neuartigen digitalen Services beitragen. Der Einsatz von Sensorik erfordert jedoch ein Verständnis der technischen Rahmenbedingungen und den Möglichkeiten einer zielgerichteten Verwendung. Sensorik wird in der Branche noch nicht umfassend eingesetzt, auch die aktuelle Forschungslage ist fragmentiert und stützt sich überwiegend auf Simulationsstudien oder praktische Untersuchungen in laborähnlichen Szenarien. Dieser Artikel zeigt daher konkret die verschiedenen Ausprägungsformen einer sensorbasierten Messung von Behälterfüllgraden auf. Basierend auf einer multiplen Fallstudie mit drei Entsorgungsunternehmen werden anhand des praktischen Einsatzes von Sensoren zentrale Herausforderungen, Empfehlungen für weitere Pilotprojekte und Anforderungen an zukünftige Entwicklungen abgeleitet. Dieser Artikel bietet damit einerseits eine theoretisch und praktisch fundierte Entscheidungshilfe für Entsorgungsunternehmen, welche den Einsatz von Füllstandssensoren erwägen. Andererseits werden Wissenschaft und Praxis aufgerufen, die skizzierten Lösungsansätze für die identifizierten Herausforderungen mitzugestalten. Smart city strategies, social trends and overriding sustainability goals call for novel approaches to waste management. The focal element here is the further development of conventional waste containers into intelligent “smart bins”. Especially the use of sensor technology to detect filling levels in particular promises more efficient and effective waste logistics. Waste containers are usually emptied at fixed intervals, regardless of the filling level. While early waste collection may result in unnecessary expenses and emissions, late collection can result in overfilled containers and littering behavior. In addition, the use of sensor technology in waste containers may contribute to improved service levels, better container management, and novel digital services. However, the use of sensor technology requires an understanding of the technical framework and the possibilities of targeted use. Sensor technology is not yet used extensively in the industry, and the current research situation is also predominantly fragmented, relying mainly on simulation studies or practical investigations in laboratory-like scenarios. This article therefore specifically shows the different forms of sensor-based measurement of container filling levels. Based on a multiple case study with three waste management companies, challenges, recommendations for further pilot projects, and requirements for future developments are derived. To this end, this article provides a theoretically and practically sound decision-making aid for waste management companies considering the use of level sensors. Further, science and practice are invited to shape the solutions for the identified challenges.

Beschreibung

Hoffmann, David; Franz, Ruben; Hawlitschek, Florian; Jahn, Nico (2021): Smart Bins: Fallstudienbasierte Bewertung der Nutzenpotenziale von Füllstandssensoren in intelligenten Abfallbehältern. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 5. DOI: 10.1365/s40702-021-00778-0. Springer. PISSN: 2198-2775. pp. 1264-1279

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