KI in der Kunststoffproduktion Warum saubere Integration über Erfolg oder Stillstand entscheidet

Ob Extruder oder Spritzgussanlage – ohne zuverlässige Maschinen läuft in der Kunststoffproduktion nichts. Doch Fachkräftemangel und Informationslücken bremsen viele Betriebe aus. Die vermeintliche Lösung liegt nahe: Künstliche Intelligenz soll Prozesse effizienter, planbarer und resilienter machen.

Unter KI wird häufig vor allem Machine Learning (ML) verstanden. Also Systeme, die große Mengen an Daten auswerten, Muster erkennen und Ausfälle vorhersagen. Doch diese Ansätze scheitern oft an der Praxis: Viele Maschinen sind älter oder nicht vollständig digital angebunden. Aussagekräftige Daten sind damit nur schwer verfügbar. Den eigentlichen Hebel bietet generative KI. Sie nutzt vorhandenes Wissen, etwa Handbücher, Wartungsprotokolle oder Fotos und unterstützt Fachkräfte direkt an der Maschine mit konkreten Handlungsempfehlungen. So wird KI sofort nutzbar. David Hahn, CEO des Münchner Unternehmens Remberg, beschäftigt sich seit fast einem Jahrzehnt mit der Frage, wie sich das Management von Maschinen so digitalisieren lässt, dass echter Mehrwert für Unternehmen und Mitarbeitende entsteht. Er erklärt, worauf es bei der KI-Integration wirklich ankommt.

Datenfokus statt Maschinenfokus

Eine erfolgreiche KI-Integration beginnt nicht an der Maschine – sie beginnt bei den Daten. In vielen Kunststoffbetrieben sind Informationen über verschiedene Systeme verstreut, unvollständig oder nur in den Köpfen erfahrener Mitarbeitender vorhanden. Damit Künstliche Intelligenz echten Mehrwert schaffen kann, braucht sie jedoch eine saubere, vollständige und zugängliche Datenbasis. Eine aktuelle Befragung von Remberg zum Thema Instandhaltung unter 100 Instandhaltern zeigt, dass 32 % der Unternehmen mangelnde Datenqualität als zentrale Hürde bei der KI-Einführung sehen und damit noch vor ROI- oder Regulatorik-Themen stehen.

Der erste Schritt ist daher der Aufbau einer zentralen Plattform, auf der alle relevanten Daten zusammenlaufen. Diese Plattform sollte bewusst mit den richtigen Informationen gefüttert werden. Es zählt Qualität statt Quantität. Denn je mehr irrelevante Daten ins System gelangen, desto unpräziser und aufwendiger wird die Arbeit damit. Eine gute Lösung greift deshalb nicht wahllos auf externe Quellen zu, sondern nutzt ausschließlich die verifizierten, unternehmensinternen Daten. Das verhindert Datenmüll, schafft Transparenz und reduziert den Aufwand für Bereinigung und Pflege.

Gleichzeitig bietet eine solche geschlossene Architektur klare Vorteile in puncto Datenschutz und IT-Sicherheit. Sensible Fertigungsparameter sind wettbewerbskritisch und haben in offenen, frei lernenden Systemen nichts verloren. Eine bewusst bespielte Plattform sorgt dafür, dass die Kontrolle über Daten und Wissen im Unternehmen bleibt – und damit auch das Vertrauen in die Technologie.

Den Maschinenpark ganzheitlich anbinden

Eine leistungsfähige Plattform erlaubt es, Handbücher, Instandhaltungsberichte oder Prüfprotokolle zu hinterlegen. Künstliche Intelligenz kann selbst aus diesen unstrukturierten Daten wertvolle Erkenntnisse ziehen – etwa zur Wartungsplanung oder Fehleranalyse. Richtig genutzt spart das nicht nur Zeit, sondern steigert auch die Effizienz im laufenden Betrieb.

In der Kunststoffindustrie prallen häufig gewachsene Maschinenparks auf moderne, digitale Systeme. Während neue Anlagen mit Schnittstellen meist problemlos in Plattformen eingebunden werden können, die ERP-, MES- oder Leitstandsysteme unterstützen, stellt die Integration älterer Maschinen oft eine größere Herausforderung dar. Damit eine solche Plattform in der Praxis funktioniert, muss sie vor allem herstellerunabhängig und offen konzipiert sein. Nur standardisierte Schnittstellen und APIs stellen sicher, dass unterschiedliche Systeme miteinander kommunizieren können – ohne dass jede Anbindung individuell programmiert werden muss.

Ebenso entscheidend ist, dass alle relevanten Informationen in einer zentralen, digitalen Lebenslaufakte zusammenfließen: von Wartungsprotokollen über Dokumentationen bis hin zu Prozessdaten. So entsteht ein vollständiges Abbild des Maschinenbestands, das Transparenz schafft und datengetriebene Entscheidungen ermöglicht.

Eine richtige Systemarchitektur

Ein zentraler Erfolgsfaktor für die KI-Integration ist die offene und integrierbare Systemarchitektur. Viele Unternehmen kämpfen noch mit gewachsenen, teils selbst entwickelten IT-Landschaften, die die Anforderungen kaum abbilden können. Der Trend geht daher klar zu Software-as-a-Service-Lösungen, die sich über Schnittstellen nahtlos mit bestehenden Systemen wie ERP oder MES verbinden lassen. Sie sind nicht nur sicher und wartungsarm, sondern entwickeln sich kontinuierlich weiter und bieten den Anwendern eine moderne, intuitive Nutzungserfahrung.

Wie das in der Praxis aussehen kann, zeigt die Hans Weber Maschinenfabrik: Der Hersteller von Anlagen für die Kunststoffproduktion nutzt eine cloudbasierte Plattform, über die Techniker und Instandhalter direkt auf KI-gestützte Informationen zugreifen können: von Wartungsanleitungen bis zu Fehleranalysen. Das System ist in die bestehende IT integriert, bleibt aber flexibel genug, um neue Funktionen oder Datenquellen jederzeit anzubinden. Das Ergebnis: mehr Transparenz, schnellere Reaktionen und ein messbarer Effizienzgewinn in der Instandhaltung.

Am Ende zählt der Faktor Mensch

Bei allen technischen Fragen der Integration darf eines nicht übersehen werden: Am Ende sind es Menschen, die mit der Technologie arbeiten. Künstliche Intelligenz soll kein Selbstzweck sein, sondern ein Werkzeug, das Wissenslücken schließt, Fachkräfte entlastet und wertvolles Erfahrungswissen bewahrt – etwa von Mitarbeitenden, die kurz vor dem Ruhestand stehen. Laut dem Remberg Instandhaltungsreport verlieren bis 2030 fast 50 % der befragten Unternehmen zwischen 5 und 20 % ihrer Instandhaltungskräfte durch Ruhestand. Eine Entwicklung, die den Wissenserhalt zu einem zentralen Thema macht.

In der Praxis kann das zum Beispiel durch einen KI-Copiloten geschehen, der Mitarbeitende direkt unterstützt – etwa mit Handlungsempfehlungen, Wartungsanleitungen oder Störungsanalysen. Grundlage dafür sind stets die unternehmensinternen Daten. Greift die KI auf strukturierte Informationen zu, stehen relevante Dokumente und Antworten genau dann bereit, wenn sie gebraucht werden. So werden Prozesse beschleunigt und die Qualität von Entscheidungen verbessert. Eine saubere Integration bedeutet jedoch mehr, als Systeme zu vernetzen: Sie verlangt, Mitarbeitende frühzeitig einzubinden, Schulungen anzubieten und Vertrauen in die Technologie aufzubauen. Erst wenn Akzeptanz und Verständnis gegeben sind, wird aus Künstlicher Intelligenz ein echter Alltagshelfer – einer, der Wissen sichert, statt es zu ersetzen.

Wie das aussehen kann, zeigt erneut die Hans Weber Maschinenfabrik: Dort können Bediener ihre Fragen direkt an die KI stellen – etwa „Wann muss der Filter gewechselt werden?“ oder „Wie starte ich den Reinigungszyklus?“. Die Antworten finden sich zwar auch in den Handbüchern, doch der Co-Pilot liefert sie in Sekunden und spart damit wertvolle Zeit für Aufgaben, die nur vom Menschen erledigt werden können.

Effizienz für die Zukunft der Produktion

Künstliche Intelligenz ist in der Kunststoffproduktion längst mehr als ein Zukunftsthema. Sie ist ein Hebel für Produktivität, Wissenserhalt und Wettbewerbsfähigkeit. Voraussetzung dafür sind eine valide Datenbasis, offene Schnittstellen und eine durchdachte Systemarchitektur. Doch technologische Exzellenz allein reicht nicht: Entscheidend ist, dass KI den Menschen in den Mittelpunkt stellt. Sie soll Fachkräfte entlasten, ihr Wissen bewahren und Nachwuchskräften einen schnellen Zugang zu Erfahrungswerten ermöglichen.

„Saubere“ KI-Integration ist deshalb weit mehr als ein IT-Projekt. Sie ist ein Organisations- und Kulturthema. Wer heute in eine Plattform investiert, die Datenqualität, Sicherheit und Nutzerfreundlichkeit vereint, steigert nicht nur die Effizienz seiner Produktion. Diese Unternehmen sichern sich auch einen entscheidenden Vorteil im Wettbewerb um Fachkräfte und bauen Brücken zwischen den Generationen in der Produktion.