{"id":141721,"date":"2025-06-12T15:06:53","date_gmt":"2025-06-12T13:06:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dbu.de\/?post_type=nd-blog&p=141721"},"modified":"2025-07-08T14:30:31","modified_gmt":"2025-07-08T12:30:31","slug":"good-practice-zebrafant-ai","status":"publish","type":"nd-blog","link":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/nd-blog\/good-practice-zebrafant-ai\/","title":{"rendered":"Good Practice: zebrafant.ai"},"content":{"rendered":"\n
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Die aktuelle Herausforderung<\/h4>\n\n\n\n

Die Sammlung von Abf\u00e4llen aus Depotcontainern wie z. B. Altglas erfolgt bislang meist auf Basis statischer Tourenpl\u00e4ne, die weder tats\u00e4chliche F\u00fcllst\u00e4nde noch Personalengp\u00e4sse ber\u00fccksichtigen. Die Folge sind unn\u00f6tige Fahrten, \u00fcberf\u00fcllte Container und ein hoher Ressourcenverbrauch. Gleichzeitig versch\u00e4rft sich der Fachkr\u00e4ftemangel in der Entsorgungsbranche zunehmend. Es fehlte ein digitaler, niedrigschwelliger Ansatz, der auf bestehende Prozesse aufbaut und sowohl \u00f6kologische als auch betriebliche Effizienzgewinne erm\u00f6glicht.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Der digitale L\u00f6sungsansatz<\/h4>\n\n\n\n

Zum Einsatz kommt ein KI-gest\u00fctztes System f\u00fcr F\u00fcllstandserfassung, -prognose und Tourenplanung, das komplett ohne fest verbaute Sensoren funktioniert.<\/p>\n\n\n\n

Statt jeden Beh\u00e4lter auszustatten, nutzt das Fahrpersonal ein tragbares Ger\u00e4t, das den F\u00fcllstand direkt vor der Leerung erfasst. Die Daten werden automatisch verarbeitet und anschlie\u00dfend geforcecastet. Auf Basis dieser Informationen werden t\u00e4glich optimierte Touren berechnet, die Verf\u00fcgbarkeiten von Fahrzeugen, Verkehrszeiten und Leerungskapazit\u00e4ten ber\u00fccksichtigen. Die Umsetzung erfolgt ohne gro\u00dfen IT-Aufwand und l\u00e4sst sich nahtlos in bestehende Abl\u00e4ufe integrieren.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Das macht die L\u00f6sung besonders<\/h4>\n\n\n\n

Die Entscheidung, auf station\u00e4re Sensorik zu verzichten, schafft eine L\u00f6sung mit minimalen technischen Einstiegsh\u00fcrden. Das System ist sofort einsetzbar, leicht skalierbar und ben\u00f6tigt keine aufwendige Infrastruktur. Ein besonderer Vorteil zeigte sich in der Praxis: Selbst neues oder kurzfristig eingesetztes Fahrpersonal konnte mit dem System effizient und zuverl\u00e4ssig fahren und das ohne Einweisung, ohne Vorwissen. Dadurch wird die Tourenplanung robuster und flexibler, gerade bei Personalausf\u00e4llen oder wechselndem Personal. Vor allem Dispositionsprozesse f\u00fcr Altglas laufen vollautomatisch im Hintergrund, so dass die Disposition nachhaltig entlastet wird.<\/p>\n\n\n\n

Das System ist branchenoffen konzipiert und eignet sich f\u00fcr alle Anwendungsbereiche, in denen eine bedarfsorientierte Tourenplanung mit langem Planungshorizont notwendig ist. Dazu z\u00e4hlen Bring-Systeme wie Altglas, Altkleider, Elektroschrott oder Bioabfall ebenso wie die Leerung \u00f6ffentlicher Abfallbeh\u00e4lter in Parks oder Innenst\u00e4dten. Auch Anwendungen in anderen Logistikprozessen sind denkbar.<\/p>\n\n\n\n

Nachhaltigkeitsbewertung<\/h4>\n\n\n\n

Seit dem Einsatz des Systems konnten Leerungstage und Kfz-Stunden je nach Gebiet um 30 \u2013 40\u202f% reduziert werden. Daraus resultieren Einsparungen von CO\u2082, Dieselverbrauch und Arbeitszeit. Gleichzeitig sinkt der Anteil an unn\u00f6tigen Fahrten und Unterleerungen deutlich. Die Reduktion von \u00dcberf\u00fcllungen verbessert das Stadtbild und die Recyclingquote.<\/p>\n\n\n\n

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\u00dcber das Unternehmen<\/h4>\n\n\n\n

zebrafant.ai ist ein Technologie-Startup aus dem Karlsruher Institut f\u00fcr Technologie (KIT) mit Fokus auf nachhaltige Digitalisierung in der Abfallwirtschaft. Das Unternehmen wurde mit dem Bundespreis Digitale Innovationen des BMWK ausgezeichnet und wird von der Deutschen Bundesstiftung Umwelt (DBU), dem Land Rheinland-Pfalz sowie dem Bundesministerium f\u00fcr Wirtschaft gef\u00f6rdert.<\/p>\n\n\n\n

Website: www.zebrafant.ai<\/a><\/p>\n\n\n\n

Flyer und Demo: auf Anfrage; Implementierungshinweise: In wenigen Tagen ganz ohne IT-Komplexit\u00e4t einsatzbereit.<\/p>\n\n\n\n

Kontakt: info@zebrafant.ai<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Noch mehr Wissensdurst? Hier geht es zu weiteren Bausteinen:<\/h2>\n\n\nnachhaltig.digital Bausteine<\/a><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":32,"featured_media":143091,"template":"","meta":{"footnotes":""},"tags":[],"class_list":["post-141721","nd-blog","type-nd-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"meta_box":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/nd-blog\/141721","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/nd-blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/nd-blog"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/32"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/nd-blog\/141721\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":141737,"href":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/nd-blog\/141721\/revisions\/141737"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/143091"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=141721"}],"wp:term":[{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=141721"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}