Какие технологии изменят переработку отходов к 2036 году

К таким выводам пришло издание Recycling International по итогам глобального исследования 13 ведущих поставщиков технологий переработки, проведенного в преддверии выставки Recycling Technology 2026.

География поставок расширяется

Компании-респонденты в совокупности поставляют оборудование более чем в 20 стран, а некоторые работают на 60 рынках. Среди направлений недавних поставок — Австралия, Бразилия, Китай, Марокко, Финляндия, Индия, Япония, Гана, ОАЭ, Канада и США.

Ближний Восток и Африка занимают растущую долю мирового рынка технологий переработки. По последним доступным данным Fortune Business Insights, на этот регион приходится почти 10% рынка, на Латинскую Америку — 5,5%.

Крупнейшим рынком остается Азиатско-Тихоокеанский регион с долей 35,6%. За ним следуют Северная Америка с 28,3% и Европа с 20,8%.

Оборудование для новых потоков отходов

Производители разрабатывают решения для переработки новых и технологически сложных видов отходов. Нидерландская компания Bronneberg представила Garner DiskMantler — автоматизированную систему, которая разбирает жесткие диски без измельчения. Она позволяет получать высокочистые фракции и отдельно извлекать ценные неодимовые магниты, важные для поставок критического сырья в Европе.

Немецкая Stadler выпустила пневматическое барабанное сито и продолжает развивать платформу StadlerConnect на базе искусственного интеллекта. По данным компании, подключенные к платформе предприятия повысили выход материала до 18%, а также сократили незапланированные простои за счет прогнозного технического обслуживания и адаптивного управления процессами.

Итальянская For Rec разработала специализированное решение для переработки отслуживших солнечных панелей. Другая итальянская компания, Iris-Mec, отвечает на изменения европейского законодательства в отношении транспортных средств новой линией для гибридных автомобилей и электромобилей. В основе решения лежит цифровая прослеживаемость.

Новые наклонные ножницы Vezzani с гравитационной подачей развивают усилие резания до 2700 тонн. Оборудование оснащено интеллектуальной диагностикой и системой прогнозного технического обслуживания.

BRT Hartner, в свою очередь, использует в новом автоматическом сортировщике гиперспектральную съемку и классификацию материалов на основе искусственного интеллекта.

Рынок сохраняет устойчивость

Несмотря на геополитическую напряженность и изменения торговой политики, участники исследования оценивают рынок как устойчивый. Некоторые компании отмечают перенос инвестиционных решений из-за неопределенности вокруг тарифов. Другие, напротив, видят ускорение проектов по мере восстановления доверия.

Со-генеральный директор Stadler Джулия Штадлер связывает устойчивость компании в том числе с преемственностью семейного бизнеса: «В прошлом году я заняла должность со-генерального директора, и представлять восьмое поколение нашего семейного бизнеса — это ответственность, которая наполняет меня гордостью и благодарностью».

К 2036 году она ожидает увидеть более цифровые, взаимосвязанные и специализированные перерабатывающие предприятия. Искусственный интеллект уже меняет производственные процессы и превращает заводы в управляемые данными «умные фабрики».

Генеральный директор Steinert Петер Функе также считает, что передовые технологии сортировки станут «необходимостью, а не опцией» по мере роста спроса на качественное вторичное сырье.

«Уверен, что в ближайшие десять лет искусственный интеллект значительно повысит производительность труда. Это также позволит нам разрабатывать новые бизнес-модели и создавать такие ценности, которые мы, возможно, только начинаем себе представлять», — отмечает Функе.

Качество данных и цифровые паспорта

Генеральный директор Votechnik Лиза О'Донохью полагает, что переработка станет стратегической частью европейской цепочки поставок критически важного сырья, а не только направлением обращения с отходами. Ее компания специализируется на переработке ЖК-дисплеев и более 15 лет использует искусственный интеллект, автоматизацию и робототехнику.

Одним из главных ограничений для искусственного интеллекта О'Донохью называет качество и актуальность данных, на которых обучаются системы.

«Если вы пытаетесь обучить систему искусственного интеллекта, используя собственную базу данных, вы всегда отстаете. К тому времени, как вы обучите ее одному поколению продуктов, уже появляется следующее. По сути, вы просите ИИ предсказать завтрашний день, используя продукты вчерашнего дня. Именно поэтому я считаю цифровые продуктовые паспорта настоящим прорывом».