Wie hilft KI beim Sortieren und Recyceln von Textilien?
Damit aus alter Kleidung neue Fasern werden, braucht es eine präzise Sortierung nach Material und Farbe. Sensoren und maschinelles Lernen machen das im grossen Massstab möglich, doch Kapazitäten und Wirtschaftlichkeit setzen weiterhin Grenzen.
DAS WICHTIGSTE Zusammenfassung der Redaktion
- Die automatisierte Textilsortierung kombiniert Nahinfrarotspektroskopie, Kameras und maschinelles Lernen, um Faserzusammensetzung und Farbe gebrauchter Kleidungsstücke zu bestimmen.
- Eine präzise Sortierung ist Voraussetzung für das Faser-zu-Faser-Recycling, weil Recycler einheitliches Ausgangsmaterial bekannter Zusammensetzung benötigen.
- Die Anlage SIPTex im schwedischen Malmö kann laut Europäischer Kommission 4,5 Tonnen pro Stunde oder 24'000 Tonnen pro Jahr nach Faserart und Farbe sortieren.
- Die EU-Mitgliedstaaten müssen Textilien seit 2025 getrennt sammeln, und die überarbeitete Abfallrahmenrichtlinie schreibt Systeme der erweiterten Herstellerverantwortung für Textilien vor.
- KI kann noch nicht jede Mischung, jede Beschichtung oder jedes verborgene Bauteil zuverlässig erfassen, und die Recyclingkapazitäten sind weit kleiner als die Menge an Textilabfällen.
KI hilft beim Sortieren und Recyceln von Textilien, indem sie erkennt, woraus jedes Kleidungsstück besteht. Sortieranlagen kombinieren Nahinfrarot- und optische Sensoren mit maschinellem Lernen, um Artikel nach Faser und Farbe zu klassifizieren, und einige Systeme erkennen auch Knöpfe, Reissverschlüsse und Drucke, die entfernt werden müssen. Das Ergebnis ist saubereres, einheitlicheres Ausgangsmaterial, das Recycler brauchen, um aus alter Kleidung neue Fasern zu machen.
Warum ist die Textilsortierung ein Engpass für das Recycling?
Die meiste Kleidung wird nicht zu neuer Kleidung recycelt. Laut der Europäischen Kommission wird nur 1 Prozent des Materials in Kleidung zu neuer Kleidung recycelt. Ein Grund ist die Sortierung: Gebrauchte Textilien kommen gemischt an, oft ohne lesbare Etiketten, und viele sind Mischungen aus mehreren Fasern. Recyclingverfahren, insbesondere chemische, brauchen grosse und einheitliche Mengen bekannter Zusammensetzung.
Die manuelle Sortierung durch geschultes Personal bleibt unverzichtbar, um zu beurteilen, ob Artikel wiederverwendet werden können, was in der Regel das bessere Ergebnis für die Umwelt ist. Die Faserzusammensetzung mit Auge oder Hand zu bestimmen, ist jedoch langsam und ungenau. Die Europäische Umweltagentur berichtete, dass 2020 in der EU pro Person rund 16 kg Textilabfall anfielen, von denen nur 4,4 kg getrennt für Wiederverwendung und Recycling gesammelt wurden.
Wie funktioniert die KI-gestützte Textilsortierung?
- Vorsortierung: Menschen trennen Artikel, die wiederverwendet werden können, von jenen, die ins Recycling gehen.
- Scannen: Auf einem Förderband misst die Nahinfrarotspektroskopie (NIR), wie Materialien Licht reflektieren, was die Faserart offenlegt; Spektroskopie im sichtbaren Bereich oder RGB-Kameras erfassen die Farbe.
- Klassifizierung: Software, zunehmend Machine-Learning-Modelle, ordnet jeden Artikel einer Faser- und Farbkategorie zu.
- Trennung: Luftdüsen oder mechanische Arme befördern die Artikel in die richtigen Fraktionen.
- Aufbereitung: Manche Systeme nutzen Kameras und KI, um Zutaten wie Knöpfe, Reissverschlüsse und Drucke zu lokalisieren, damit sie vor dem Recycling entfernt werden können.
Eine Fallstudie der Kommission beschreibt SIPTex in Malmö, Schweden, wo Textilabfälle mit Nahinfrarot- und Spektroskopie im sichtbaren Bereich nach Faserart und Farbe sortiert werden. Die Anlage betreibt drei NIR/VIS-Maschinen an einem 260 Meter langen Förderband und hat eine Kapazität von 4,5 Tonnen pro Stunde oder 24'000 Tonnen pro Jahr.
Maschinelles Lernen spielt an mehreren Stellen dieses Prozesses eine Rolle. Spektrale Messwerte verschiedener Stoffe überschneiden sich, besonders bei Mischungen, dunklen Farben und behandelten Materialien, und Modelle, die auf vielen gelabelten Proben trainiert wurden, können Kategorien zuverlässiger trennen als feste Regeln. Kamerabasierte Modelle können zudem Kleidungsarten und Merkmale erkennen, die die Spektroskopie nicht sieht, etwa Drucke, Aufnäher oder Nähte. In der Praxis arbeiten automatisierte Anlagen weiterhin mit geschultem Sortierpersonal zusammen, das über die Wiederverwendung entscheidet und Artikel bearbeitet, die die Maschinen nicht klassifizieren können.
Welche Unternehmen setzen KI für die Textilsortierung ein?
Eine Übersicht des Texpertise Network der Messe Frankfurt vom Januar 2025 beschrieb mehrere europäische Betreiber und Technologieentwickler.
| Organisation | Land | Beschriebene Technologie | Berichtete Kennzahl |
|---|---|---|---|
| SIPTex | Schweden | Sortierung nach Faser und Farbe mit Nahinfrarot- und Spektroskopie im sichtbaren Bereich | 4,5 Tonnen pro Stunde, 24'000 Tonnen pro Jahr |
| SOEX | Deutschland | NIR- und RGB-Sensoren sowie Objekterkennung mit maschinellem Lernen | Unterscheidet laut Unternehmen 90 Materialien und Materialkombinationen |
| NewRetex | Dänemark | Drei-Sensor-System mit NIR und KI sowie einem Rückverfolgbarkeitstool | 1500 Tonnen pro Jahr |
| Valvan | Belgien | Fibersort-Sortierung und ein KI-gestütztes visuelles Prüfsystem für Zutaten | Texprocess Innovation Award 2024 für seine KI-Lösung |
Diese Zahlen entsprechen den Angaben der Betreiber und der zitierten Quellen. Sie beschreiben Kapazität und Leistungsfähigkeit, keine nachgewiesenen Recyclingergebnisse, die auch davon abhängen, was mit den sortierten Fraktionen geschieht.
Wie wirkt sich die EU-Regulierung auf die Textilsortierung aus?
Seit 2025 müssen die EU-Mitgliedstaaten über getrennte Sammelsysteme für Textilien verfügen. Die überarbeitete Abfallrahmenrichtlinie, die im Oktober 2025 in Kraft trat, geht weiter: Getrennt gesammelte Textilien gelten als Abfall und müssen vor dem Versand sortiert werden, die Mitgliedstaaten haben 30 Monate Zeit, Systeme der erweiterten Herstellerverantwortung (EPR) für Textilien und Schuhe einzurichten, und die Gebühren sollen nach Faktoren wie Langlebigkeit und Recyclingfähigkeit angepasst werden. Laut der Kommission fielen 2019 in der EU rund 12,6 Millionen Tonnen Textilabfälle an, von denen nur etwa ein Fünftel getrennt für Wiederverwendung oder Recycling gesammelt wurde.
Das schafft einen stetigen Strom gesammelter Textilien, die verarbeitet werden müssen, und Marken werden über EPR-Gebühren dazu beitragen, dies zu finanzieren. Präzise Sortierdaten könnten zudem in diese Gebühren einfliessen und mit der Zeit auf Designentscheidungen zurückwirken.
Was bedeutet KI-gestützte Sortierung für Modemarken?
Die Sortierung mag wie ein Thema für Entsorgungsbetriebe erscheinen, betrifft aber zunehmend die Marken. Über die erweiterte Herstellerverantwortung werden Hersteller zu den Kosten für Sammlung und Behandlung gebrauchter Textilien beitragen, und die Gebühren sollen nach Langlebigkeit und Recyclingfähigkeit angepasst werden. Produkte, die leicht zu identifizieren und zu recyceln sind, könnten daher günstiger in Verkehr zu bringen sein als andere.
Die Sortierung erzeugt zudem Daten. Automatisierte Anlagen können erfassen, wie viele Artikel welcher Zusammensetzung und Farbe durchlaufen, und einige Entwickler wie NewRetex beschreiben Rückverfolgbarkeitstools für Textilabfälle. Längerfristig könnten solche Daten Marken helfen zu verstehen, was mit ihren Produkten nach der Nutzung geschieht und welche Designs sich für das Faser-zu-Faser-Recycling eignen. Derzeit stehen diese Verknüpfungen noch am Anfang, und Marken sollten Aussagen über geschlossene Kreisläufe mit Vorsicht behandeln, bis Mengen und Ergebnisse dokumentiert sind.
Zu den praktischen Schritten für Marken gehört es, die Richtigkeit der Etiketten zur Materialzusammensetzung zu prüfen, unnötige Fasermischungen zu reduzieren, wo es die Funktion erlaubt, und die Arbeit der Sortier- und Recyclingpartner in ihren wichtigsten Märkten zu verfolgen.
Wo liegen die Grenzen von KI im Textilrecycling?
- Mischungen und Beschichtungen: Komplexe Mischungen, Laminate und Ausrüstungen sind schwer zu erkennen und noch schwerer zu recyceln.
- Oberflächenmessung: NIR liest die Oberfläche, sodass Futter oder verborgene Lagen falsch klassifiziert werden können.
- Entscheidungen zur Wiederverwendung: Die Beurteilung, ob ein Artikel noch einmal getragen werden kann, beruht weiterhin weitgehend auf menschlicher Erfahrung.
- Recyclingkapazität: Sortierung nützt nur, wenn es Recycler und Abnehmer für die sortierte Faser gibt.
- Wirtschaftlichkeit: Sortiertes Ausgangsmaterial konkurriert mit günstigen Neufasern, weshalb Investitionen von Regulierung und Nachfrage abhängen.
Häufige Fragen
Kann KI die Faserzusammensetzung von Kleidung erkennen?
Ja, mit Einschränkungen. Nahinfrarotspektroskopie in Kombination mit Software kann viele gängige Fasern und einige Mischungen auf einem Förderband erkennen, komplexe Mischungen, Beschichtungen und verborgene Lagen bleiben aber schwierig.
Was ist Faser-zu-Faser-Recycling?
Es ist das Recycling von Textilien zu neuen Fasern, die für neue Textilien verwendet werden können, statt eines Downcyclings zu Dämmstoffen oder Putzlappen. Es erfordert gut sortiertes Ausgangsmaterial bekannter Zusammensetzung.
Müssen EU-Länder Textilien getrennt sammeln?
Ja. Gemäss der Abfallrahmenrichtlinie müssen die Mitgliedstaaten seit 2025 eine getrennte Sammlung für Textilien eingerichtet haben, und die Überarbeitung von 2025 schreibt Systeme der erweiterten Herstellerverantwortung für Textilien und Schuhe vor.
Wie können Modemarken Kleidung leichter sortier- und recycelbar machen?
Indem sie weniger komplexe Mischungen verwenden, Zutaten leicht abnehmbar gestalten und korrekte Faserangaben machen. Solche Designentscheidungen machen sensorgestützte Sortierung und Recycling wirksamer.
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QUELLEN
- European Commission: SIPTex, pioneering textile sorting for increased circularity
- Messe Frankfurt Texpertise Network: Automated textile recycling with AI
- European Commission: Revised Waste Framework Directive enters into force
- European Environment Agency: Most textile waste goes unsorted
- European Commission: EU Strategy for Sustainable and Circular Textiles