Einführung in KI, Batterie- und E-Waste-Kreisläufe:
Grundlagen KI-gestützter Analysen für Batterie- und E-Waste-Lebenszyklen sowie der Übersetzung von Sammel- und Recyclingzielen in datengetriebene Logistikmodelle
Verständnis von Reverse Supply Chains, Rücklaufprognosen sowie der Optimierung von Sammel-, Sortier- und Demontageprozessen
Definition des Scopes hinsichtlich Batterietypen, E-Waste-Kategorien und geografischer Sammelgebiete
Einführung in regulatorische Grundlagen wie EU-Batterieverordnung, ElektroG und internationale Standards im Entsorgungs- und Rücknahmekontext
Einordnung belastbarer und auditierbarer Daten für Rücknahmenetzwerke, Recycling-Effizienz und Compliance-Reporting
Datenlandschaft, Integration und technologische Grundlagen:
Auswahl und Integration relevanter Datenquellen wie Verkaufsdaten, Nutzerregistrierungen, IoT-Daten aus Batterien sowie Daten von Sammelstellen und Recyclern
Aufbau von Datenmodellen zur Abbildung des Lebenszyklus einzelner Batterien und Geräte einschließlich digitaler Batteriepass-Strukturen
Einführung in Schnittstellen zu OEMs, Händlern, Entsorgungsunternehmen und Behörden
Nutzung von Geodaten zur Optimierung von Sammelrouten und Standorten von Rücknahmestellen
Überblick über Prognosemodelle, Optimierungsalgorithmen, Computer Vision, Second-Life-Bewertung und Toolchains für Reverse-Supply-Chain-Analysen
Automatisierung von Reverse-Supply-Chain- und Recyclingprozessen:
Einführung in automatisierte Workflows nach dem Prinzip "Forecast - Collect - Sort - Test - Dismantle - Recycle/Remanufacture"
Nutzung von KI, LLMs und Agentic Workflows zur automatisierten Kommunikation mit Endverbrauchern und zur Erstellung logistischer Dokumentationen
Automatisierte Beauftragung von Logistikpartnern und Steuerung der Materialflüsse zu geeigneten Verwertungsanlagen
Human-in-the-Loop-Konzepte für die manuelle Inspektion, Bewertung und Freigabe hochwertiger Komponenten
Entwicklung eines Operating Models für effiziente, transparente und wirtschaftlich tragfähige Rücknahmesysteme
Anwendungsfelder, Governance und Compliance:
Anwendung auf Sammellogistik für Elektroaltgeräte und Batterien, Triage gebrauchter EV-Batterien sowie Analyse kritischer Rohstoffflüsse
Unterstützung von Second-Life-Geschäftsmodellen für Batterien und datengetriebener Bewertung von Restwert und State of Health
Betrugserkennung und Prävention in Rücknahmesystemen sowie Optimierung von Sammel- und Verwertungsquoten
Audit-Ready-by-Design mit lückenloser Dokumentation der Einhaltung regulatorischer Anforderungen und Entsorgungswege
Compliance mit EU-Batterieverordnung, ADR-Vorschriften, Nachweispflichten und transparenter Berichterstattung zur Nachhaltigkeitsleistung der Reverse Supply Chain