Industrial AI in der Kunststoffverarbeitung – wenn Fachkräfte fehlen
Wie sich KI mit Reifenhäuser NEXT praxisnah in den Produktionsalltag integrieren lässt
Exklusiv für K-Mag
Auf einen Blick
- Wenn Fachkräfte fehlen, wird Wissen zum kritischen Produktionsfaktor – besonders bei komplexen Anlagen und hohem Effizienzdruck.
- Industrial AI ist kein Consumer-Tool, sondern industrielle Entscheidungsunterstützung auf Basis von Prozesswissen und Produktionsdaten.
- Reifenhäuser NEXT zeigt praxisnah, wie KI Wissen skaliert und operative Exzellenz in der Kunststoffverarbeitung absichert.
Key Takeaway:
Industrial AI hilft der Kunststoffindustrie nicht, Menschen zu ersetzen, sondern Wissen, Prozesse und Entscheidungen so zu skalieren, dass Produktivität und Qualität auch bei Fachkräftemangel gesichert bleiben.
04.03.2026
Produktionsanlagen werden immer komplexer, Fachkräfte immer weniger. Für viele Unternehmen in der Kunststoffverarbeitung ist das längst Realität. Industrial AI setzt genau hier an: Sie gewinnt in der Industrie zunehmend an Bedeutung, weil sie Wissen, Prozesse und Entscheidungen skalierbar macht. Anhand von Reifenhäuser NEXT zeigen wir, wie sich Industrial AI praxisnah in den Produktionsalltag integrieren lässt.
Was passiert, wenn Anlagen immer komplexer werden – aber erfahrene Bediener fehlen?
Produktionsanlagen in der Kunststoffverarbeitung werden vernetzter und datenintensiver. Gleichzeitig verschärft sich der Fachkräftemangel spürbar. Erfahrene Anlagenbediener sind schwer zu finden, Einarbeitungszeiten verlängern sich, und Wissen geht durch Fluktuation verloren. Für viele Unternehmen entsteht daraus ein doppelter Druck: steigende Anforderungen an Produktivität, Qualität und Effizienz bei sinkender Verfügbarkeit von erfahrenem Personal.
Im Produktionsalltag zeigt sich das unter anderem durch:
- hohe Abhängigkeit von einzelnen Spezialisten
- längere Stillstandszeiten bei Problemen
- schwankende Ergebnisse bei Schicht- oder Personalwechseln
- steigenden Aufwand für Schulung und Einarbeitung
Klassische Automatisierung kann Prozesse zwar stabilisieren, ersetzt jedoch nicht das implizite Wissen erfahrener Bediener. Industrial AI rückt damit von einem Zukunftsthema zur konkreten Antwort auf ein strukturelles Problem – nicht als Ersatz für Menschen, sondern als Werkzeug, um Wissen und Entscheidungen im Produktionsalltag zu skalieren.
Analysen, etwa der Deloitte Smart Manufacturing Survey 2025, zeigen signifikante Effizienz- und Produktionsgewinne durch daten- und KI-gestützte Technologien (z.B. Output- und Kapazitätssteigerungen bis zu 15%) und machen deutlich, dass Industrial AI in der Produktion konkrete Wertschöpfung entfalten kann.
Warum Industrial AI nicht mit Consumer AI gleichzusetzen ist
Industrial AI wird häufig mit bekannten KI-Anwendungen aus dem Consumer-Bereich verglichen. Für den Einsatz in der Kunststoffverarbeitung gelten jedoch andere Anforderungen und Zielsetzungen:
| Kriterium | Industrial AI | Consumer AI |
| Einsatzkontext | Industrielle Produktion, Maschinen- und Prozessumgebung | Alltag, Büro, Kreativ- und Wissensarbeit |
| Zielsetzung | Prozessstabilität, Qualitätssicherung, Effizienz, OEE | Informationssuche, Text-, Bild- oder Ideengenerierung |
| Datenbasis | Maschinen-, Prozess- und Produktionsdaten sowie domänenspezifisches Expertenwissen | Öffentlich verfügbare, allgemeine Trainingsdaten |
| Kontextverständnis | Kennt Anlage, Material, Prozessparameter und Betriebszustände | Kein spezifischer Prozess- oder Maschinenkontext |
| Echtzeitfähigkeit | Echtzeit- oder Near-Realtime-Unterstützung im laufenden Betrieb | Keine Echtzeitanbindung an physische Prozesse |
| Ergebnischarakter | Konkrete, umsetzbare Handlungsempfehlungen | Generische Antworten oder Vorschläge |
| Anforderungen | Hohe Zuverlässigkeit, Nachvollziehbarkeit und Prozesssicherheit | Fokus auf Nutzerfreundlichkeit und Kreativität |
| Rolle für Mitarbeitende | Entscheidungsunterstützung und Wissensverstärker | Persönlicher Assistent oder Kreativwerkzeug |
| Typischer Nutzen | Weniger Stillstände, stabilere Qualität, effizientere Abläufe | Zeitersparnis bei Recherche und Content-Erstellung |
Wie diese Unterschiede in der Praxis aussehen, erläutert Marcel Perrevort, Chief Sales Officer der Reifenhäuser Gruppe, im Interview auf der K 2025:
Wir integrieren neue AI-Features in unsere Anlagengenerationen, zum Beispiel Chatbots. Damit können Anlagenbediener direkt mit der Linie sprechen und bekommen in Echtzeit die relevanten Daten und Informationen aus dem Prozess.
Industrial AI in der Praxis: Reifenhäuser NEXT
Wie sich Industrial AI konkret in den Produktionsalltag integrieren lässt, zeigte die Reifenhäuser Gruppe auf der K 2025 mit dem Launch von Reifenhäuser NEXT. Der neue Geschäftsbereich bündelt KI-gestützte Assistenzsysteme, digitale Lernangebote und datenbasierte Anwendungen zu einem integrierten Ökosystem.
Ziel ist es, Produzenten dabei zu unterstützen,
- Produktivität, Qualität und OEE zu steigern
- Abhängigkeiten von hochqualifiziertem Personal zu reduzieren
Das Portfolio gliedert sich in drei eng verzahnte Bereiche:
Im Zentrum von Next.AI steht ein KI-Chatbot, der Maschinenbediener und Serviceteams direkt im laufenden Betrieb unterstützt. Statt lange nach Lösungen zu suchen, erhalten Mitarbeitende konkrete Handlungsempfehlungen in Echtzeit – etwa bei Qualitätsabweichungen oder Prozessfragen.
Die KI greift dabei auf:
- das langjährige Extrusions-Know-how von Reifenhäuser
- technische Dokumentationen
- sowie optional auf Live-Produktionsdaten des Anwenders
So erzielen auch weniger erfahrene Mitarbeitende stabile Ergebnisse. Stillstandszeiten sinken, Serviceeinsätze werden effizienter, und Produktionsprozesse gewinnen an Robustheit.
Fachkräftemangel bedeutet auch Wissensverlust. Mit Next.Learning adressiert Reifenhäuser dieses Risiko gezielt. Das Angebot kombiniert On-Site-Trainings mit einer digitalen Lernplattform, die Inhalte jederzeit verfügbar macht.
Besonders relevant für international aufgestellte Unternehmen:
- KI-gestützte Trainingsinhalte in über 100 Sprachen
- reduzierte Sprachbarrieren im Produktionsumfeld
- schnelleres Onboarding neuer Mitarbeitender
Fachwissen bleibt damit im Unternehmen – unabhängig von einzelnen Personen.
Der dritte Baustein, Next.Data, fokussiert sich auf die systematische Nutzung von Produktionsdaten. Über standardisierte Schnittstellen werden relevante Daten aggregiert und in der Software-Suite Extrusion OS visualisiert.
Für Anwender bedeutet das:
- transparente Dashboards statt isolierter Datenquellen
- Echtzeit-Analysen von Prozess- und Qualitätskennzahlen
- automatisierte OEE-Berechnungen als Entscheidungsgrundlage
Industrial AI sorgt hier dafür, dass Daten nicht nur gesammelt, sondern handlungsrelevant werden.
Fazit: Industrial AI ersetzt keine Menschen – sie macht Wissen verfügbar
Studien deuten bereits darauf hin, dass der gezielte Einsatz von KI in der industriellen Produktion deutliche Potenziale bietet. Entscheidend ist jedoch eine passgenaue Integration in bestehende Abläufe. Der modulare Ansatz von Reifenhäuser NEXT ermöglicht genau das.
Industrial AI ist keine Antwort auf den Fachkräftemangel im Sinne von Personalabbau. Sie ist ein Werkzeug, um Wissen, Erfahrung und Entscheidungen zu demokratisieren – und damit Produktivität und Qualität langfristig abzusichern.
Ist Industrial AI für Ihr Unternehmen relevant?
Autorin: Elena Blume | K-Mag
Elena Blume schreibt seit acht Jahren für verschiedene Fachmagazine und ist seit 2021 Teil des K-Mag-Redaktionsteams. Besonders interessieren sie Themen rund um innovative Kunststofflösungen, die zur Nachhaltigkeit beitragen und aktuelle industrie- und gesellschaftsrelevante Herausforderungen adressieren.
