Wenn Abfall zu Daten wird:: IoT treibt Waste-to-Energy voran
Thermische Abfallverwertung zählt seit Jahrzehnten zur kritischen Infrastruktur moderner Städte. Mit der zunehmenden Digitalisierung rücken jedoch Datenanalyse, Transparenz und vorausschauende Wartung in den Mittelpunkt. Ein Münchner Anlagenbauer zeigt, wie sich IoT-Sensorik und Datenplattformen zur Effizienz- und Nachhaltigkeitssteigerung verbinden lassen.
Seit mehr als einem Jahrhundert entwickelt die MARTIN GmbH für Umwelt- und Energietechnik Anlagen zur thermischen Abfallbehandlung. Ausgangspunkt war eine Rosttechnologie, die den Verbrennungsprozess effizienter und sicherer machte. Heute steht das Unternehmen vor einer neuen Transformationsstufe: der systematischen Auswertung großer Mengen von Betriebsdaten aus weltweit installierten Waste-to-Energy-Anlagen.
Daten als Schlüssel für Betrieb und Nachhaltigkeit
Moderne Anlagen sind mit zahlreichen Sensoren ausgestattet, die Zustände von Rostsystem, Feuerung, Entschlackung, Transporttechnik und Energiegewinnung erfassen. Dadurch lassen sich nicht nur Leistungsparameter, sondern auch Emissionswerte und standortspezifische Einflüsse analysieren.
Die Herausforderung liegt in der Komplexität: Jede Anlage ist ein Unikat, dessen Betriebsverhalten unter anderem von regionalen Abfallzusammensetzungen oder saisonalen Schwankungen beeinflusst wird. Dezentrale Auswertungen über unterschiedliche Werkzeuge stießen daher zunehmend an Grenzen – sowohl technisch als auch organisatorisch.
Datensouveränität als strategische Anforderung
Mit wachsender Datenmenge entstand der Bedarf nach einer zentralen, skalierbaren Analyseplattform. Neben Leistungsfähigkeit spielte vor allem Datensouveränität eine zentrale Rolle. Als Betreiber kritischer Infrastruktur (KRITIS) wollte das Unternehmen Abhängigkeiten von großen Cloud-Anbietern vermeiden und bevorzugte eine offene, europäische Lösung.
Die Wahl fiel auf eine Kubernetes-basierte Datenplattform, die sowohl Cloud-Betrieb als auch einen späteren Wechsel in lokale Infrastrukturen ermöglicht. Nach einer mehrmonatigen Aufbauphase steht die Plattform inzwischen weltweit produktiv zur Verfügung.
Von der Ursachenanalyse zur vorausschauenden Wartung
Durch zentrale Datenharmonisierung lassen sich Sensordaten unterschiedlicher Waste-to-Energy-Anlagen erstmals direkt vergleichen und mit physikalisch-thermodynamischen Modellen verknüpfen. Analysewerkzeuge wie Apache Spark ermöglichen die Verarbeitung großer Datenvolumina im täglichen Betrieb. „Wir können mit den Sensoren nicht nur den Zustand der Anlage und einzelner Komponenten überwachen, sondern auch die Performance. Oder ob die Emissionswerte okay sind…“, so Max Schönsteiner, Head of Research & Development bei Martin GmbH.
Der Nutzen zeigt sich vor allem in schnelleren Fehleranalysen, geringeren Wartungskosten und neuen Möglichkeiten der präventiven Instandhaltung. Betreiber erhalten detaillierte Berichte zu Anlagenzuständen und können Serviceeinsätze besser planen, wodurch ungeplante Stillstände reduziert werden.
Digitalisierung als Wettbewerbsvorteil
Weltweit betreibt das Unternehmen mehr als 1000 Entsorgungslinien. In den kommenden Jahren sollen weitere Anlagen in die Datenplattform integriert und zusätzliche datenbasierte Services entwickelt werden.
Damit verändert sich die Rolle der thermischen Abfallbehandlung grundlegend: Sie wird vom reinen Entsorgungsprozess zu einem datengetriebenen Energiesystem mit hoher Transparenz und Optimierbarkeit. Die Verbindung aus jahrzehntelanger Verfahrenstechnik und moderner Datenanalyse zeigt, wie Digitalisierung selbst in etablierten Industrien neue Effizienz- und Nachhaltigkeitspotenziale erschließt.
Max Schönsteiner (rechts) und Kollege vor einer Müllverbrennungsanlage.
