Industrial AI in der Kunststoffverarbeitung – wenn Fachkräfte fehlen

Wie sich KI mit Reifenhäuser NEXT praxisnah in den Produktionsalltag integrieren lässt

Exklusiv für K-Mag

Digitale Produktionsumgebung mit Dashboard zur OEE-Analyse in einer Kunststoffverarbeitungsanlage; Copyright: Reifenhäuser

Industrial AI im Produktionsumfeld: Digitale Dashboards wie bei Reifenhäuser NEXT schaffen Transparenz über Verfügbarkeit, Qualität und Leistung von Extrusionsanlagen. Copyright: Reifenhäuser

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.

Marcel Perrevort; Copyright: Reifenhäuser

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:

Next.AI: Assistenzsysteme für den laufenden Betrieb

Digitaler KI-Assistent zur Unterstützung von Anlagenbedienern im laufenden Betrieb; Copyright: Reifenhäuser

KI-gestützte Assistenzsysteme unterstützen Bediener im laufenden Betrieb – etwa bei Störungen, Qualitätsabweichungen oder Prozessfragen. Copyright: Reifenhäuser

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.

Next.Learning: Wissen sichern und skalieren

Digitales Schulungsvideo zur Vorbereitung einer Blasfolienanlage mit visueller Schritt-für-Schritt-Anleitung; Copyright: Reifenhäuser

Digitale Trainingsformate helfen, Fachwissen unabhängig von Erfahrung, Sprache oder Standort im Unternehmen verfügbar zu machen. Copyright: Reifenhäuser

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.

Next.Data: Produktionsdaten nutzbar machen

Produktionsdashboard mit OEE-Kennzahlen zu Verfügbarkeit, Qualität und Leistung; Copyright: Reifenhäuser

Aggregierte Produktionsdaten werden in übersichtlichen Dashboards dargestellt und bilden die Basis für datenbasierte Entscheidungen im Anlagenbetrieb. Copyright: Reifenhäuser

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?

Das Portrait wurde KI-generiert.

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.

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.