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Machine-Vision.io entwickelt KI-gestützte Systeme zur automatisierten Bewertung, Klassifizierung und Sortierung von Gebraucht- und Altreifen.

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Michael Gross
Spitzengässle 8
72800 Eningen unter Achalm

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Künstliche Intelligenz für die Reifen-Kreislaufwirtschaft

Eine funktionierende Reifen-Kreislaufwirtschaft beginnt mit der richtigen Bewertung von Reifen. Ob Wiederverwendung, Runderneuerung, Recycling oder Verwertung – die Qualität der Entscheidung hängt maßgeblich von der Verfügbarkeit präziser und objektiver Informationen ab.

Machine-Vision.io aus Reutlingen entwickelt hierfür innovative KI-gestützte Systeme zur automatisierten Bewertung und Sortierung von Gebraucht- und Altreifen. Das Start-up verbindet modernste Bildverarbeitung, künstliche Intelligenz und digitale Datenplattformen zu einer leistungsfähigen Gesamtlösung für Entsorger, Recycler, Runderneuerer und Reifenhändler. Mit seinem Ansatz trägt das Start-up dazu bei, wertvolle Reifen und Rohstoffe länger im Kreislauf zu halten und die Wirtschaftlichkeit der Altreifenverwertung nachhaltig zu verbessern.

Digitalisierung der Reifenbewertung

Jährlich fallen allein in Deutschland rund 50 Millionen Altreifen an. Gleichzeitig können Millionen Reifen aufgrund ihres Zustands wiederverwendet oder einer höherwertigen Verwertung zugeführt werden. Die dafür notwendige Bewertung erfolgt heute jedoch häufig noch manuell und ist stark von der Erfahrung einzelner Mitarbeiter abhängig.

Machine-Vision.io digitalisiert diesen Prozess. Die entwickelte Technologie erkennt automatisch Reifenhersteller, Modell, Größe, Reifensymbole, Produktionsdatum, Profiltiefe, Oberflächenverschleiß, Beschädigungen und weitere relevante Merkmale. KI-gestützte Algorithmen analysieren den Zustand jedes einzelnen Reifens und ermöglichen eine objektive und reproduzierbare Qualitätsbewertung.

Die Systeme verarbeiten große Reifenmengen mit hoher Geschwindigkeit und schaffen damit neue Effizienzpotenziale für Unternehmen der Reifen- und Recyclingbranche.

Intelligente Sortierung und digitale Vermarktung

Neben der automatisierten Qualitätsbewertung bietet Machine-Vision.io Lösungen für die digitale Verwaltung und Vermarktung von Reifenbeständen. Über webbasierte Plattformen können Prüfergebnisse, Lagerbestände und Qualitätsklassen zentral verwaltet und analysiert werden.

Ein besonderer Mehrwert liegt in der intelligenten Vernetzung von Lagerbeständen und Qualitätsklassen. Durch die Anbindung an digitale Marktplätze lassen sich wiederverwendbare Reifen schnell und effektiv vermarkten und den passenden Verwertungswegen zuführen. Damit schafft das Unternehmen die Grundlage für mehr Transparenz, bessere Stoffstromsteuerung und eine höhere Kreislaufführung wertvoller Ressourcen.

Impressionen

KI erkennt den Reifenzustand

Machine-Vision.io nutzt moderne Bildverarbeitung, Laserscanner und künstliche Intelligenz, um Reifen automatisch zu identifizieren und deren Zustand objektiv zu bewerten.

Mehr Effizienz für die Reifenbranche: Automatisierte Sortier- und Bewertungsprozesse reduzieren den manuellen Aufwand, verbessern die Qualität der Entscheidungen und steigern die Wirtschaftlichkeit der Altreifenverwertung.

Digitale Plattformen für die Kreislaufwirtschaft: Von der Datenerfassung über die Lagerverwaltung bis zur digitalen Vermarktung schafft Machine-Vision.io die Voraussetzungen für transparente und effiziente Stoffkreisläufe in der Reifenbranche.

Innovation für die Circular Economy

Machine-Vision.io zeigt beispielhaft, wie Digitalisierung und künstliche Intelligenz dazu beitragen können, die Reifen-Kreislaufwirtschaft effizienter und nachhaltiger zu gestalten. Die Technologie verbessert die Wiederverwendung von Reifen, erhöht die Verfügbarkeit runderneuerungsfähiger Karkassen und unterstützt hochwertige Recyclingprozesse.

Für diese innovative Lösung wurde das Unternehmen 2026 mit dem ersten Platz beim AZuR-Startup-Wettbewerb LOOP THE TYRE ausgezeichnet. Neben dem Preisgeld erhielt das Startup eine zweijährige Partnerschaft im AZuR-Netzwerk, um seine Technologie gemeinsam mit führenden Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Branchenexperten weiterzuentwickeln.

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