KI im Mittelstand: Recycling trifft auf Algorithmen
- Boris Thienert
- 23. Mai
- 2 Min. Lesezeit
Executive Summary: Recycling trifft auf Algorithmen
Die Ausgangslage ist dramatisch: Nur 9% aller seit 1950 produzierten Kunststoffe wurden recycelt. Deutschland erreicht aktuell 25% Recyclingquote bei einem globalen CO₂-Ausstoß von 1.781 Millionen Tonnen (2015). Die EU fordert bis 2030 50% Recyclatanteil - ein Sprung, der ohne KI-Technologie nicht zu schaffen ist.
Die Marktchance: Die UN-Entscheidung über Kunststoff-Wiederverwertbarkeit und neue FMCG-Markenverpflichtungen schaffen einen Billionen-Markt. Aktuell liegt der Recyclatanteil bei nur 6-20% - hier liegt enormes Wachstumspotential.
Der 6-Stufen-Weg zur KI-Readiness in Recyclinganlagen
Phase 1: Infrastruktur schaffen
Konnektivität etablieren - Alle Datenquellen anbinden
Edge Computing - Relevante Datenpunkte lokal verarbeiten
Phase 2: Datengrundlage optimieren
Digitaler Schatten - Datenparallelität zwischen realen Prozessen und System
Datenbank-Architektur - Zuverlässige, schnelle Datenbereitstellung
Phase 3: KI implementieren
Anomalie Erkennung - Performance und zuverlässige Erkennungsalgorithmen
Transparenz schaffen - Hierarchische Visualisierung, Alarmierung & Feedback
Warum Anomalieerkennung kein Selbstläufer ist
Die versteckten Herausforderungen:
Unterschiedliche Maschinenverhalten bei gleichem Signal
Rauschen und ungenaue Daten
Saisonale Schwankungen im Eingangsmaterial
Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Signalen
Lückenhafte Rückmeldungen aus dem Betrieb
Echtzeit-Anforderungen bei tausenden Maschinen
Erfolgsfaktoren für die Umsetzung
Technische Basis
POCs sind wichtig - aber skalierbare Lösungen brauchen echte Struktur
IIoT und Datenintegration als Fundament
Praxiswissen ist entscheidend für die Implementierung
Change Management
Transparenz ist kein Selbstzweck - Frühzeitiges Erkennen spart Ressourcen und verhindert Stillstand
Technik ist nur ein Teil - Veränderung beginnt bei den Menschen
Ohne Vertrauen keine Wirkung - Mitarbeitende müssen das System verstehen und ihm vertrauen können
Handlungsappell an Entscheider:innen
Jetzt handeln - morgen profitieren:
Sofort: Dateninfrastruktur-Audit Ihrer Anlagen durchführen
Kurzfristig: Pilot-Projekt mit Anomalie Erkennung an kritischen Maschinen starten
Mittelfristig: Skalierbare KI-Architektur implementieren
Langfristig: Wettbewerbsvorsprung durch datengetriebene Optimierung ausbauen
Der Weg zur KI-Readiness by Boris Thienert, AI-Woche Digital Church Aachen 2025, digihub
Der Zeitfaktor ist entscheidend: Während Sie zögern, bauen Mitbewerber bereits KI-Algorithmen und somit auch Kompetenzen auf. Die Recycling-Branche steht vor der größten Transformation seit Jahrzehnten - seien Sie Gestalter, nicht Getriebener.
Die Investition rechnet sich: Geringere Ausfallzeiten, optimierte Prozesse und Compliance mit neuen EU-Vorgaben sichern nicht nur Kosten ein, sondern eröffnen neue Umsatzquellen in einem rasant wachsenden Markt.
Ihre nächsten Schritte: Identifizieren Sie Ihre datenreichste, kritischste Anlage und starten Sie dort. Der Weg zur KI-Readiness beginnt mit dem ersten Schritt - nicht mit der perfekten Strategie.
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