KI-gestützte Analyseprozesse
Neue Wege in der Klassifizierung mineralischer Abfälle auf der Baustelle
Die abfallrechtliche Einstufung mineralischer Abfälle gehört zu den zentralen, zugleich aber anspruchsvollsten Aufgaben in Abbruch- und Bauprojekten. Sie entscheidet frühzeitig über Entsorgungswege, Kosten, Haftungsfragen und die Möglichkeit einer hochwertigen Verwertung. In der Praxis erfolgt diese Einstufung jedoch häufig noch manuell auf Basis heterogener Prüfberichte, verteilter Datenquellen und individueller Erfahrung einzelner Fachkräfte.
Gleichzeitig steigt die Komplexität der anzuwendenden Regelwerke kontinuierlich. Ersatzbaustoffverordnung, LAGA, DepV, DIN-Normen sowie zahlreiche Sonder- und Fußnotenregelungen müssen berücksichtigt und korrekt angewendet werden. Der zunehmende Fachkräftemangel verschärft diese Situation zusätzlich. Wissen ist häufig personengebunden, Entscheidungen sind nur eingeschränkt nachvollziehbar dokumentiert und Rückfragen kosten Zeit auf allen Seiten.
Der Vortrag ordnet diese Herausforderungen aus Sicht der Mineral Waste Manager GmbH ein. Das 2020 gegründete Tech-Startup entwickelt mit dem Mineral Waste Manager ein digitales und KI-basiertes Assistenzsystem für die Entsorgung mineralischer Abfälle. In der Webanwendung werden Prüfberichte automatisiert ausgelesen, Abfälle klassifiziert und gemäß den geltenden Vorgaben eingestuft, wobei aktuelle Verordnungen und länderspezifische Regelungen berücksichtigt werden.
Der inhaltliche Fokus des Vortrags liegt dabei nicht auf der Digitalisierung einzelner Dokumente, sondern auf der Unterstützung der abfallrechtlichen Entscheidungsfindung. Der entscheidende Engpass liegt häufig nicht in fehlenden Daten, sondern in deren fachlicher Bewertung und Einordnung. Klassische Digitalisierung stößt an dieser Stelle an ihre Grenzen, wenn Entscheidungslogiken nicht systematisch unterstützt werden.
KI-gestützte Analyseprozesse setzen genau hier an: Sie strukturieren und verifizieren Laboranalysen automatisiert, gleichen Messwerte mit den relevanten Regelwerken ab und berücksichtigen projektspezifische Sonderregelungen. Dabei wird nicht isoliert in Einzelwerten gedacht, sondern praxisnah in Haufwerken und realen Stoffströmen, wie sie auf Baustellen tatsächlich anfallen.
Das Ergebnis sind transparente, regelwerkskonforme und nachvollziehbar dokumentierte Einstufungen, die eine belastbare Grundlage für weitere Entscheidungen bilden. Durch die Reduzierung manueller Prüfschritte lassen sich Durchlaufzeiten verkürzen, Doppelarbeiten vermeiden und Fehlklassifizierungen frühzeitig erkennen. Gleichzeitig wird Entscheidungswissen im Unternehmen verfügbar gemacht und nachvollziehbar dokumentiert.
Der Beitrag zeigt, warum der Schlüssel für mehr Effizienz und Rechtssicherheit in der mineralischen Abfallwirtschaft nicht allein in der Digitalisierung von Prozessen liegt, sondern in der intelligenten Unterstützung komplexer Entscheidungen – und welche Rolle KI-basierte Analyseansätze dabei künftig spielen können.