Automatisierung der (kommunalen) Grünpflege

Die Arbeit in der Grünpflege wird von sich häufig wiederholenden Aufgaben bestimmt. Entweder werden diese Arbeiten in einem regelmäßigen Turnus verübt oder der Bedarf zur Ausübung wird durch eine Sichtkontrolle vor Ort ermittelt. Bei ersterem Ansatz werden Aufgaben zu oft oder zu selten durchgeführt. Bei letzterem nimmt die Sichtkontrolle zusätzliche Zeit in Anspruch. Außerdem sehen sich die Mitarbeitenden der Grünpflege einer steigenden Arbeitsbelastung ausgesetzt, beispielsweise durch einen erhöhten Bedarf zur Bewässerung von Pflanzen im Zuge des Klimawandels.

Durch mehrere Interviews mit Expert*innen aus der kommunalen Grünpflege werden der aktuelle Stand der Digitalisierung in der Grünpflege sowie Ansatzpunkte zur Automatisierung ermittelt. Hierfür werden besonders repetitive und zeitaufwändige Arbeiten identifiziert. Es wird geprüft, für welche Arbeiten der aktuelle Handlungsbedarf durch Sensorik ermittelt werden kann, wobei die Sensordaten oder Kamerabilder durch den Einsatz von Machine Learning analysiert werden. In einem nachfolgenden Schritt wird geprüft, welche Arbeiten automatisiert durch Roboter ausgeführt werden können. Zur weiteren Evaluierung der entwickelten Prototypen wird der Bildungscampus in Heilbronn als Reallabor genutzt.

Die erhobenen Sensordaten sowie die automatisiert abgeleiteten Handlungsempfehlungen, die z.B. auf Bildanalyse basieren, werden für Mitarbeiter*innen in der Grünpflege auf einer Plattform einfach zugänglich dargestellt. Dadurch können Ressourcen eingespart und die Flächen und Pflanzen trotzdem optimal gepflegt werden. Es sollen Aufgaben der Grünpflege durch den Einsatz von Robotik automatisiert ausgeführt werden und so die Arbeitsbelastung der Mitarbeiternde verringert werden. Zuletzt werden Strategien entwickelt, wie Kommunen und kommunale Unternehmen die hier getesteten Services einsetzen und anbieten können.