Digitalisierung als Hebel für Recycling und Kunststofffertigung

28.05.2026

Wie kann die Kunststoffindustrie den wachsenden Anforderungen an Nachhaltigkeit, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit begegnen? Genau dieser Frage widmete sich das dritte Webinar am Freitag unserer Reihe „Transformation. Im Dialog / Materialien der Zukunft“ mit zwei Perspektiven, die eng miteinander verknüpft sind: Dr.-Ing. Katharina Krause, Expertin für Nachhaltigkeit und Kreislaufwirtschaft bei der Neue Materialien Bayreuth GmbH, beleuchtete die Rolle der Digitalisierung im Kunststoffrecycling aus Sicht der Wissenschaft. Fabian Landmann von der seitcom GmbH zeigte anschließend, wie Künstliche Intelligenz in der Kunststofffertigung ganz konkret dazu beitragen kann, Transparenz zu schaffen, Planungsprozesse zu verbessern und Effizienzpotenziale zu heben. 

Recycling neu denken: Warum Digitalisierung zur Schlüsselkompetenz wird

Dr.-Ing. Katharina Krause zeigte, dass Recycling heute weit mehr ist als eine Frage der Entsorgung oder technischen Aufbereitung. Vielmehr entwickelt es sich zu einem strategischen Innovationsfeld, das maßgeblich von Regulierung, Klimazielen und Ressourcendruck geprägt wird. Steigende Anforderungen an Recyclingfähigkeit und Rezyklateinsatz sowie die Notwendigkeit, fossile Rohstoffe zu ersetzen, verändern die industrielle Praxis grundlegend.

Dabei reicht es nicht aus, Materialien einfach nur wiederzuverwerten. Entscheidend ist, hochwertige Kreisläufe zu schaffen, in denen Werkstoffe so zurückgeführt werden, dass sie erneut in anspruchsvollen Anwendungen eingesetzt werden können. Genau an diesem Punkt wird die Komplexität des Kunststoffrecyclings deutlich. Unterschiedliche Additive, Beschichtungen, Herstellverfahren, Alterungszustände oder Verschmutzungen sorgen dafür, dass Stoffströme in der Praxis selten homogen sind. Selbst Materialien aus demselben Polymer können sich stark in ihrer Verarbeitbarkeit und ihrem späteren Einsatzpotenzial unterscheiden.

Gerade diese Heterogenität erschwert die Auswahl geeigneter Recyclingverfahren, die stabile Prozessführung und die Qualitätssicherung. Mechanisches und chemisches Recycling sind dabei keine Gegensätze, sondern unterschiedliche technologische Wege, die je nach Stoffstrom sinnvoll eingesetzt werden müssen. Die entscheidende Frage lautet nicht, welches Verfahren pauschal besser ist, sondern welches technisch, ökologisch und ökonomisch am besten zum jeweiligen Materialstrom passt.

Um diese Entscheidungen fundiert treffen zu können, braucht es Daten. Und genau hier setzt Digitalisierung an: Sie schafft Transparenz entlang der gesamten Prozesskette — von der Eingangsanalyse über Labor- und Prozessdaten bis hin zur Bewertung von Qualität, Energieverbrauch und CO₂-Fußabdruck. Erst durch diese systematische Datennutzung wird aus einem komplexen Recyclingprozess ein steuerbares System.

Besonders spannend war der Blick auf datengetriebene Methoden wie Machine Learning. Anhand von Beispielen aus dem Compounding und der Extrusion zeigte Dr. Krause, wie sich Prozesse nicht nur optimieren, sondern zunehmend auch vorhersagen lassen. Damit wird aus klassischem Trial and Error ein lernender, vorausschauender Ansatz.

Damit wurde deutlich: Digitalisierung ist im Recycling kein Selbstzweck. Sie ist die Voraussetzung, um aus komplexen und schwankenden Stoffströmen wirtschaftlich nutzbare, nachhaltige Materialkreisläufe zu entwickeln.

KI in der Fertigung: Viele Daten sind längst vorhanden

Fabian Landmann richtete den Blick auf die Produktionspraxis. Seine zentrale Botschaft: In vielen Unternehmen sind die Grundlagen für Digitalisierung bereits vorhanden. Oft fehlt es nicht an Daten, sondern an deren strukturierter Nutzung.

Zu den typischen Datenquellen zählen MES-Daten, BDE-Daten, Materialverbräuche, Aus-schusswerte, ERP-Informationen oder Qualitätsdaten aus der Qualitätssicherung. Für viele Unternehmen ist das eine wichtige Erkenntnis, denn sie zeigt, dass der Einstieg in digitale Anwendungen nicht zwingend ein Großprojekt voraussetzt.
 

Der Einstieg kann also pragmatisch erfolgen — etwa mit QR-Codes, Tablets oder einfachen Datenerfassungslösungen. Selbst in papierbasierten Umgebungen lassen sich erste Erfassungspunkte integrieren, zum Beispiel beim Rohmaterialeingang, bei QS-Freigaben oder beim Ausgang fertiger Produkte. Solche „Low Hanging Fruits“ schaffen erste Transparenz und bilden die Grundlage für weiterführende digitale Prozesse.

Besonders in komplexen Batchprozessen, wie sie in der Kunststoff-, Chemie- oder Pharmaindustrie üblich sind, stoßen klassische Planungsmethoden jedoch schnell an ihre Gren-zen. Wenn die Produktionsplanung mit Excel, Papier oder implizitem Erfahrungswissen erfolgt, bleiben Ineffizienzen häufig lange unsichtbar. Kurzfristige Ausfälle, wechselnde Prioritäten und zahlreiche Abhängigkeiten erschweren eine wirklich belastbare Feinplanung.

Genau hier kommt KI ins Spiel.

Produktionsplanung mit KI: mehr Transparenz, schnellere Reaktion, bessere Entscheidungen

Anhand konkreter Praxisbeispiele zeigte Fabian Lattmann, wie KI-gestützte Produktions-planung funktionieren kann. Solche Systeme docken an bestehende ERP-Strukturen an, übernehmen Auftragsdaten und verknüpfen sie mit Ressourcen-, Prozess- und Maschinendaten. Auf dieser Basis lassen sich Produktionspläne in kurzer Zeit optimieren und bei Bedarf dynamisch anpassen.

Das betrifft nicht nur die reguläre Planung, sondern auch Ad-hoc-Situationen: Wenn sich Mitarbeitende krankmelden, Maschinen ausfallen oder Instandhaltungsmaßnahmen anstehen, kann ein intelligentes Planungssystem binnen kurzer Zeit neu planen und Szenarien durchspielen.

Damit verändert sich der Charakter der Planung grundlegend: aus statischer Planung wird ein dynamischer, lernender Prozess. Unternehmen können unterschiedliche Zielgrößen gegeneinander abwägen — etwa Termintreue, Rüstzeitminimierung, Energieeffizienz oder Betriebskosten.

Auch die gewonnene Transparenz ist ein wesentlicher Mehrwert. Wenn Soll- und Ist-Daten miteinander abgeglichen werden, lassen sich Abweichungen in Echtzeit erkennen. Das verbessert nicht nur die Reaktionsgeschwindigkeit, sondern auch die Nachvollziehbar-keit von Prozessen und die Qualität der Entscheidungen.

Damit wird klar: KI ersetzt nicht die Erfahrung der Mitarbeitenden, sondern ergänzt sie dort, wo die Komplexität zu hoch wird, um alle Einflussfaktoren gleichzeitig im Blick zu behalten.

Datensicherheit als Voraussetzung für Vertrauen

Ein weiterer Punkt, der in beiden Vorträgen mitschwang, ist das Thema Datensicherheit. Gerade in der Kunststoffindustrie gehören Rezepturen, Prozessparameter und Produktions-Know-how zu den sensibelsten Unternehmenswerten. Wer KI in diesem Umfeld einsetzen will, muss deshalb nicht nur auf Funktionalität, sondern auch auf Sicherheit und Kontrolle achten.

Lokale Hosting-Modelle oder eigene Rechenzentrumsstrukturen können hier wichtige Voraussetzungen schaffen, um Datenschutz, DSGVO-Konformität und die Kontrolle über sen-sible Produktionsdaten sicherzustellen.

Digitalisierung ist kein Selbstzweck

Trotz ihrer unterschiedlichen Schwerpunkte führten beide Vorträge zu einer gemeinsamen Kernaussage: Digitalisierung ist in der Kunststoffindustrie kein Selbstzweck. Sie ist ein Werkzeug, um Komplexität beherrschbar zu machen — im Recycling ebenso wie in der Fertigung.

Im Recycling ermöglicht sie, heterogene Stoffströme besser zu verstehen, geeignete Verfahren auszuwählen und Prozesse ökologisch wie ökonomisch sinnvoll zu steuern. In der Fertigung schafft sie Transparenz, verbessert die Planung und hilft dabei, schneller und fundierter auf Störungen zu reagieren.

Besonders ermutigend war die Erkenntnis, dass viele Unternehmen nicht bei null anfangen müssen. Die nötigen Daten, Prozesse und Ansatzpunkte sind oft bereits vorhanden. Entscheidend ist, diese systematisch zu nutzen und daraus konkrete Anwendungen mit Mehrwert zu entwickeln.

Unser Webinar hat eindrucksvoll gezeigt, dass Digitalisierung in der Kunststoffindustrie auf mehreren Ebenen zum Gamechanger wird. Sie hilft, die Kreislaufwirtschaft technisch und wirtschaftlich voranzubringen, und macht Produktionsprozesse transparenter, flexibler und effizienter.

Die zentrale Erkenntnis aus beiden Vorträgen lautet: Wer Digitalisierung pragmatisch angeht und mit realen Anwendungsfällen verbindet, kann schon heute spürbare Fortschritte erzielen. Im Recycling bedeutet dies bessere Entscheidungen entlang komplexer Stoffströme. In der Fertigung bedeutet es mehr Transparenz, höhere Reaktionsfähigkeit und eine intelligentere Produktionsplanung.

So entsteht das Bild einer Kunststoffindustrie, die nachhaltiger, resilienter und wettbewerbsfähiger wird — nicht durch Digitalisierung um ihrer selbst willen, sondern durch ihren gezielten Einsatz dort, wo sie den größten Nutzen stiftet.