Erste Bilanz: Ein Monat prognostische Abfallsammlung im Kanton Thurgau – s-peers AG und Partner zeigen, wie die Zukunft aussieht.

So wichtig und unverzichtbar die Müllentsorgung auch ist, bedeutet sie auch immer LKW-Verkehr. Gerade in Städten bedeutet weniger davon ein Plus an Lebensqualität, besonders, wenn leise, emissionsfreie Elektro-LKW zum Einsatz kommen. Der Verband KVA Thurgau ging deshalb bei der Umstellung auf die vollelektrische Unterflursammlung der rund 1.500 Container im Verbandsgebiet mit dem Anspruch an die Aufgabe, diese nicht nur zu elektrifizieren, sondern diese im Sinne von Effizienz, Nachhaltigkeit und Flexibilität neu zu denken. Seit einem Monat werden deshalb im Kanton Thurgau die Unterflur-Container nicht mehr nach einem festen Plan abgeholt, sondern nur noch bei Bedarf.

Der Weg dorthin…

Der Verband KVA Thurgau als Auftraggeber rief ein gemeinsames Projekt ins Leben… in Zusammenarbeit mit den Thurgauer Unternehmen CFG AG und s-peers AG für die Entwicklung und Umsetzung einer cloudbasierten, dynamischen Tourenplanung (DCP-as-a-Service), mit der TIT Imhof AG für die Durchführung der Sammlungen mittels E-LKW sowie mit der im Vorarlberg ansässigen infeo GmbH für die dynamische Integration der Routen in die Navigationsgeräte der Fahrzeuge. Die grosse Bedeutung dieses Projekts fasst Markus Schäfli vom Verband KVA Thurgau zusammen: „Für uns hat dieses Projekt eine grosse strategische Relevanz in Bezug auf unser Streben nach Nachhaltigkeit und für die Lebensqualität der Bürgerinnen und Bürger in unserem Verbandsgebiet. Es erfolgreich gemeinsam umgesetzt zu haben, ist etwas, was uns stolz macht. Wir hoffen, dass wir damit ein Vorbild und eine Ermutigung für andere Kantone und Verbände sind.“

Prognostische Abfallsammlung – der Schlüssel zu mehr Effizienz und Nachhaltigkeit

Das Leeren der Container nach festem Plan hat zwei Nachteile: Zum einen werden auch nur teilweise gefüllte oder leere Container angefahren, zum anderen kann es vorkommen, dass Container schon weit vor der nächsten Tour voll sind. Besser ist es also, die Container immer nur dann zu leeren, wenn sie tatsächlich geleert werden müssen. Dafür muss man allerdings wissen, wann das der Fall ist – und dies ermöglicht die sogenannte prognostische Abfallsammlung. Der Schlüssel dazu sind Daten: die vorliegenden historischen Gewichtsdaten, welche bei den Leerungen der Container erhoben werden. Mit der Unterstützung von KI lassen sich damit relativ exakte Füllstandsprognosen erstellen – und damit die optimalen Leerungszeitpunkte ermitteln. Dies ermöglicht eine bedarfsgesteuerte, dynamische Tourenplanung, die geografische und räumliche Gegebenheiten ebenso einbezieht wie logistische Restriktionen – etwa Fahrzeugverfügbarkeit, Lenkzeiten und kalendarische Vorgaben – und diese deutlich besser abbildet als in starren Touren.

Die Bilanz des ersten Monats:

Die erste Erkenntnis ist, dass das Konzept der prognostischen Abfallsammlung im Alltag funktioniert. Es ist deutlich klimafreundlicher, da die Elektro-LKW keine CO₂ -Emissionen verursachen. Im Gegensatz zu klassischen LKW sind auch die Motorgeräusche deutlich leiser, auch entfallen geräuschintensive Schaltvorgänge. Der leise Betrieb bedeutet weniger Beeinträchtigung durch Lärm für Anwohnende. Da die Leerungen nur noch bei Bedarf vorgenommen werden, sind weniger Fahrten notwendig, was den Verkehr insgesamt reduziert und die Effizienz steigert. Es werden schlussendlich mehr Tonnen Kehricht bei signifikant weniger gefahrenen Kilometern gesammelt. Da weniger Touren notwendig sind, lassen sich diese flexibler planen. Unterm Strich also ein voller Erfolg. „Die öffentliche Hand hat bekanntlich öfter den Ruf, dem Fortschritt hinterherzuhinken oder sogar innovationshemmend zu sein. Dieses gemeinsame Projekt ist ein eindrucksvoller Beweis für das Gegenteil: Es ist eine gelungene digitale Transformation auf Basis von Analytics und KI, die sich in dieser Art auch einfach auf andere Regionen übertragen lässt,“ fasst Michael May, Geschäftsführer der s-peers AG die übergeordnete Bedeutung des erfolgreichen Projektes zusammen.

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