Lithiumbatterien

16.03.2026 Meldung

KI gegen Batteriebrände

Ein Recyclingunternehmen setzt ein KI-gestütztes Röntgensystem zur automatischen Batterieerkennung im Abfallstrom ein. Batterien lassen sich so aussortieren, bevor sie sich entzünden können.

Künstliche Intelligenz des Start-up Unternehmens WeSort.AI revolutioniert die Mülltrennung.

©Foto: WeSort.AI GmbH

Im Jahre 2009 kam es in der Sortieranlage des Unternehmens Korn Recycling zu einem Großbrand, hervorgerufen durch falsch entsorgte Lithiumbatterien. Am 4. März 2026 erklärte Jörg Schairer, Vertriebsleiter des Recyclingunternehmens auf dem bvse-Digital-KI-Summit, wie der Einsatz einer KI-gestützten Röntgentechnologie Batterien im Abfallstrom erkennt und automatisch ausschleust, bevor sie Brände auslösen können, berichtet der Verband Bundesverband Sekundärrohstoffe und Entsorgung (bvse).

Das Unternehmen verarbeite an seinen Standorten rund 330.000 Tonnen Abfälle pro Jahr im In- und Output. Obwohl die Abfallsortieranlagen zu den modernsten in Deutschland zählen sollen, nahmen die Brandalarme in den vergangenen Jahren deutlich zu – auch durch immer mehr Geräte mit fest verbauten Lithiumbatterien oder einzelnen Akkus im Abfallstrom. „Wir hatten zeitweise drei bis vier Brandalarmmeldungen täglich“, berichtete Schairer.

KI-Röntgensystem erkennt Akkus und Batterien im Abfallstrom

Zusammen mit dem Start-up WeSort.AI installierte Korn Recycling im März 2025 gemeinsam das weltweit erste KI-gestützte Röntgensystem zur automatischen Batterieerkennung im Abfallstrom. Die Anlage kombiniere Röntgentechnologie mit künstlicher Intelligenz und erkenne Lithium-Ionen-Akkus, Haushaltsbatterien oder Vapes auch dann, wenn sie im Materialstrom verborgen sind. Die identifizierten Batterien würden automatisch ausgeschleust – bevor sie beschädigt werden und sich entzünden können.

Heute entferne die Anlage im Regelbetrieb durchschnittlich neun bis elf Kilogramm Akkus und Batterien pro Stunde aus dem Abfallstrom. Pro Monat würden etwa 1,5 Tonnen Lithium-Ionen-Akkus, Batterien und Vapes aus dem Materialstrom aussortiert – Stoffe, die zuvor unbemerkt in der Anlage gelandet wären. Gleichzeitig würden rund 40 Kubikmeter Akkus im E-Schrottbereich anfallen, die gezielt dem Recycling zugeführt werden könnten.

Erhöhte Betriebssicherheit

Die Betriebssicherheit habe sich dank der neuen Technologie deutlich erhöht. "Während früher mehrere Brandalarme pro Tag ausgelöst wurden, kommt es heute nur noch etwa einmal in zwei Wochen zu einer Meldung“, so Schairer. Das System biete eine hohe Sicherheit für die Sortierung. Außerdem können das System erstmals belastbare Daten über Art und Menge der Batterien im Abfallstrom liefern – das sei ein wichtiger Baustein für die politische Diskussion über Herstellerverantwortung und Produktdesign.

Eric Rehbock, bvse-Hauptgeschäftsführer, richtete in der anschließenden Diskussionsrunde einen Appell an Politik und Hersteller: "Dank der Daten und Erfahrungen aus dem von Korn Recycling und WeSort.AI implementierten Systems Battery.Sort liegen nun erstmals belastbare Zahlen vor, die der Verband in der Diskussion um die steigende Zahl von Bränden durch falsch entsorgte Batterien auch am Runden Tisch mit Bundesumweltministerium, Versicherungswirtschaft und Herstellern einbringt. Es kann nicht sein, dass unsere Branche immer der Bügelhalter für alle ist, obwohl die Unternehmen wirklich nichts dafür können".

Technik kann Problem nicht vollständig lösen

Gleichzeitig warnte Rehbock davor, technische Lösungen als alleinige Antwort zu verstehen. "Es darf nicht der Eindruck entstehen: Jetzt baut ihr alle solche Anlagen ein und dann ist das Thema erledigt." Moderne Detektionssysteme seien wichtig, könnten das Problem jedoch nicht vollständig lösen, da Brände häufig bereits bei Sammlung oder Lagerung entstünden.

Aus Sicht des bvse müssen deshalb auch politische Instrumente, wie eine Pfandlösung für Elektro(nik)-Geräte mit Lithium-Akkus; geprüft werden. "Das Thema Pfand wird trotz aller Widerstände in der Diskussion mit uns nicht unter den Tisch fallen", stellte Rehbock klar. (gg/tm)

 

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