最优R策略

技术进步日益数字化并简化我们的日常生活，从而提升福祉，但同时也急剧增加了电子垃圾的数量。全球每年产生约5000万吨电子垃圾，其中很大一部分本可通过针对性的维修和再利用策略避免。迄今为止，由于电子设备检测流程效率低下且成本高昂，再利用往往难以实现。卡尔斯鲁厄理工学院（KIT）与斯图加特大学联合成立的研究平台"未来出行创新园区"（ICM）正致力于解决这一问题，其明确目标是实现从产品开发到回收利用的全链条可持续零排放未来出行。

在此背景下，KIT生产技术研究所wbk由Florian Stamer博士领导的ICM青年研究小组"可持续电子"开发了一种人工智能驱动的检测策略，可优化电路板的回收利用。该团队与初创企业Desoltik合作，在ICM资助下研发出一套融合光学、电学、热成像和X射线技术的检测方案。人工智能实时采集分析检测数据，自适应确定特定组件所需的检测深度及最优测试方法。每个检测序列结束后，系统会基于测量值进行数据驱动评估，并动态调整检测策略。当积累足够数据基础后，系统将根据循环经济原则（维修Repair、再利用Reuse、回收Recycle）推导出最优的"R策略"。

特别值得关注的是该技术从研究到实践的转化：这种检测方法是循环经济领域可扩展的解决方案，既适用于单件生产也适用于批量制造。电子行业的回收再制造企业和电子产品制造商都能从中受益，该技术可有效用于二手产品和废品的维修处理。

为实现该技术的产业化，研究团队正与在可持续制造领域拥有丰富经验的跨国企业施耐德电气合作。这家法国集团旗下多家工厂曾被世界经济论坛评为"可持续发展灯塔工厂"。施耐德电气自主开发并应用于生产的机器人与自动化解决方案，如今也被集成到该检测应用中。

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