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Beschreibung

Smarte Abfallwirtschaft

(Projekt inkl. Workshop, Open Source Lösung )
GVUs („Gemeindeverband für Umweltschutz“), wie Scheibbs und Melk streben eine Reduktion der Störstoffe im Bio-Abfall an. Gemeinsam mit dem DIHOST Knotenpartner FH St. Pölten wird ein Konzept entwickelt, wie die Bürger für eine bessere Trennung motiviert werden können und wie dies durch digitale Technologien und/oder mobile Anwendungen auch als Prozess zwischen den wichtigsten Stakeholdern (Müllerzeuger/Bürger, Müllaufleger, Mülltransporteure, Kompost- und Biogasverbünde, GVUs) implementiert werden kann.
Projektziel: Entwicklung einer technischen Lösung, z.B. App, für die Betriebsdurchführung, so dass der GVU die Möglichkeit hat abhängig von der Meldung der Aufleger oder der Detektion durch die oben beschriebene Detektionsanlage den Besitzerinnen und Besitzern eine auf klaren Beweisen (Fotografie oder eindeutige Messung) basierende Information (Erläuterung, Kennzeichnung, Incentivierung, Bestrafung oder Weiterbildung) zukommen zu lassen.  Der Gesamtprozess muss so gestaltet sein, dass es zu keinem oder einem vertretbaren Mehraufwand für die Aufleger kommt. Um die Kriterien festzulegen, welche für die Auflegerinnen und Aufleger aber auch für die anderen Stakeholder (GVU, Transporteure, Verwerter) solcher Anlagen wichtig sind, wird ein initialer Workshop mit durchgeführt (Design Thinking / Data-User-Tasks Analyse). Generell müsste man Kennzeichnungen, Fühler und Messgeräte die in den Mülltonnen und in den Abholwägen/Anlagen schon eingebaut sind nutzen. Z.B. Nummern-Code auf Kunststoffdeckel Biomülltonne, aktuelles GPS Signal Smartphone, NFC Chips der Tonnen mit Balken beim Ausleeren erkennen, etc. Dadurch sollen die Besitzerinnen und Besitzer und deren Verhalten identifiziert werden und festgehalten werden, wie gut die Performance der Mülltrennung beim Müllerzeuger ist. Jegliche Lösung (Hard- und Software) wird Open Source der Community zur Verfügung gestellt.
  • Phase 1 [Workshop]: Design Thinking Workshop mit allen Stakeholdern insbesondere unter Einbeziehung der Aufleger. Data User Task Analyse/Requirements Engineering (Input und Output definieren), Prozessanalyse, Rahmenbedingungen festlegen
  • Phase 2 [Desktop research]: Aktueller Stand der (industriellen) Forschung und Technik.
  • Phase 3 [Umsetzung]: Prototypische Implementierung in iterativen Schritten (also inklusive Zwischentestungen mit Stakeholdern vor Ort)
  • Phase 4 [Dissemination]: Open Source Lösung z.B. auf Github publizieren. Dissemination und Verwendung über die Kanäle GVU-Scheibbs (eventuell mit Fachveranstaltung)
  • Phase 5 [nicht inkludiert]: „kommerzieller“ Betrieb inkl. Wartung
(tba)
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