NPP setzt auf TOMRAs Deep-Learning-Technologie zur Optimierung ihres Reinigungsprozesses in der rPET-Produktion 

Nord Pal Plast (NPP), eine Tochtergesellschaft der europäischen Dentis-Gruppe mit Sitz in Frankreich, das sich auf die Herstellung von recycelten PET-Flakes aus gebrauchten Kunststoffflaschen spezialisiert, war das erste Unternehmen, das die neue PET Cleaner-Technologie von TOMRA getestet hat. Mithilfe von AUTOSORT™ und der GAINnext™ Deep-Learning-Technologie kann NPP jetzt transparente und hellblaue Flaschen von schwer erkennbaren weißen, undurchsichtigen Flaschen trennen, um einen reinen PET-Fluss zu gewährleisten.
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Regulatorischer Wandel erfordert Innovation 

Im Zuge des französischen Kreislaufwirtschaftsgesetzes hat sich das Land das ehrgeizige Ziel gesetzt, bis 2025 eine 100-prozentige Recyclingquote für Kunststoffe zu erreichen. Dazu wurde die Bevölkerung aufgefordert, Haushaltsabfälle nach Papier, Karton, Metall und Kunststoff getrennt zu sammeln. Um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden und mehr recyceltes Kunststoff verfügbar zu machen, startete NPP 2022 ein gemeinsames Projekt mit TOMRAs Recycling-Sparte.

Mit herkömmlichen Sortiertechnologien war es aufgrund schwer erkennbarer Kunststoffverunreinigungen, wie mehrschichtige Verpackungen, bislang schwierig, eine reine recycelbare PET-Fraktion zu erzeugen. Milchflaschen in Frankreich bestehen beispielsweise oft aus mehreren Schichten verschiedenfarbiger Kunststoffe, wobei die äußerste weiße Schicht Titandioxid enthält, das vor UV-Strahlung schützt. Während Organisationen für Herstellerverantwortung wie die französische Eco-emballages dazu aufgerufen haben, opaque Farbstoffe in PET zu reduzieren[1], sind diese Materialien im Abfall noch reichlich vorhanden und müssen mithilfe modernster Sortiertechnologien von der Zielfraktion getrennt werden.

Nord Pal Plast (NPP) war das erste Unternehmen, das die GAINnext™ PET Cleaner-Anwendung getestet hat
Partner vereinen ihre Kräfte 

Gemeinsam mit den Entwicklungsingenieuren von TOMRA testete NPP die Deep-Learning-basierte Anwendung zur PET-Reinigung in ihren Anlagen. Die Software-Experten von TOMRA trainierten den AUTOSORT™ mit der GAINnext™-Technologie darauf, undurchsichtige PET-Objekte, Folien, Textilien und Filme zu erkennen, die als Verunreinigungen gelten. 

„Mit unserer GAINnext™-Anwendung haben wir uns auf die Trennung von weißem undurchsichtigem PET von klarem PET konzentriert. Das war mit traditionellen Sortiertechnologien bisher nur schwer zu lösen war“, erklärt Amed Tuwi, Anwendungsentwickler für Deep Learning bei TOMRA Recycling Sorting.


Als Projektleiter für die neue GAINnext™-Anwendung kommentierte Tuwi: „NPP ist ein hoch angesehener und zukunftsorientierter Akteur in der Branche. Das Unternehmen war ein großartiger Kooperationspartner, um unsere PET Cleaner-Anwendung im industriellen Maßstab zu testen, so dass wir sie heute dem gesamten Markt zur Verfügung stellen können.“  

Nach dieser erfolgreichen Zusammenarbeit und weiteren Tests brachte TOMRA im April 2024 seine PET-Cleaner-Anwendung für GAINnext™ zusammen mit anderen Lösungen wie der Sortierung von Kunststoffen in Lebensmittel- und Nicht-Lebensmittelqualität auf den globalen Markt.  
PET-Reinigung im industriellen Maßstab
NPP, seit 2003 im PET-Flaschen-Recycling tätig, verarbeitet jährlich 40.000 Tonnen PET-Flaschen und hat sich auf das Recycling von transparenten und farbigen PET-Flaschen spezialisiert. Die Anlage in Lesquin verwendet seit über 12 Jahren die Sortiertechnologie von TOMRA. Im Rahmen der Zusammenarbeit wurden zwei der sechs AUTOSORT™-Maschinen mit der GAINnext™-Technologie ausgestattet, um den PET-Reinigungsprozess weiter zu optimieren.  

Ein AUTOSORT™ mit GAINnext™ reinigt den PET-Flaschen-Eingangsstrom von Verunreinigungen. Die zweite Maschine mit Deep-Learning-Technologie gewinnt recycelbare PET-Flaschen aus dem ersten Sortierschritt zurück.
Gemischte PET-Fraktion vor dem Sortierprozess in der NPP-Anlage 

Dadurch wird sichergestellt, dass NPP so viel Material wie möglich für das Recycling zurückgewinnt und so den Ertrag maximiert. 
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​Diese Lösung, die auf der leistungsstarken Kombination aus Deep-Learning-Software und modernsten Sensoren basiert, ermöglicht es NPP, eine Monofraktion aus transparentem PET mit hervorragenden Reinheitsgraden herzustellen. 
Die GAINnext™ Deep Learning-Technologie kann problemlos in vorhandene AUTOSORT™-Maschinen integriert werden
Wettbewerbsvorteil durch TOMRA Technologie 
Die Deep-Learning-Technologie hat bei NPP nicht nur die Reinheitsgrade von klarem PET erheblich verbessert, sondern dem Unternehmen auch weitere Geschäftsmöglichkeiten eröffnet und zu neuen Einnahmequellen verholfen. Dank der PET-Anwendung kann NPP nun auch weiße, undurchsichtige PET-Flaschen mit UV-Schutz und leicht ablösbaren Ummantelungen recyceln – Produkte, die in Supermärkten im ganzen Land zu finden sind. 

„Die Deep-Learning-Technologie zur PET-Reinigung reduziert die Restkontamination um die Hälfte auf 100 ppm (parts per million). Und das mit einem minimalen Einsatz von Maschinen – eine Investition, die sich wirklich in den Betriebskosten niederschlägt“, erklärt Frédéric Durand, Geschäftsführer von TOMRA Frankreich.   

Nach der erfolgreichen Implementierung von TOMRAs Deep-Learning-Technologie zur Erzielung höherer Reinheitsgrade von Sekundärrohstoffen wurde NPP von Citeo in seiner nationalen Ausschreibung als vertrauenswürdiger Industriepartner für das Recycling von PET-Flaschen ausgewählt.