Industrial AI Industrial AI als Antwort auf Fachkräftemangel und Effizienzdruck

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Mit der neuen Marke Reifenhäuser Next zeigte die Reifenhäuser Gruppe auf der K 2025, wie Industrial AI Produktivität, Qualität und OEE in der Kunststoffverarbeitung steigert – auch bei wachsendem Fachkräftemangel.

Die Reifenhäuser Gruppe zeigte auf der vergangenen K 2025 erstmals das volle Potenzial von Industrial AI für die Produktivität in der Kunststoffverarbeitung. Herzstück der eigens dafür gegründeten Marke „Reifenhäuser Next“ ist ein leistungsstarker KI-Chatbot, mit dem auch unerfahrene Anlagenbediener komplexe Aufgaben im Tagesgeschäft schnell lösen – und so Verfügbarkeit, Produktivität und Qualität maximieren.

Die Zahlen sprechen eine deutliche Sprache: In Deutschland sind inzwischen 86 % der Unternehmen vom Fachkräftemangel betroffen – mehr als doppelt so viele wie noch vor zehn Jahren. Der globale Durchschnitt liegt derzeit bei 74 %*. Produzierende Betriebe belegen dabei im Branchenvergleich Platz fünf. Die geringe Verfügbarkeit und hohe Fluktuation erfahrener Produktionsspezialisten zählen zu den größten Herausforderungen in der Kunststoffindustrie.(*Quelle: MPG-Studie Fachkräftemangel 2025)

Verfügbarkeit, Leistung und Qualität optimieren

Mit Reifenhäuser Next machen sich Kunststoffproduzenten weniger abhängig von hochqualifiziertem Personal und steigern ihre Overall Equipment Effectiveness (OEE), indem sie Verfügbarkeit, Leistung und Qualität optimieren. Möglich wird dies durch ein einzigartiges Ökosystem, das modernste KI-Technologien mit dem bewährten Expertenwissen von Reifenhäuser und Live-Daten aus der Produktion verbindet.

Reifenhäuser verfügt über jahrzehntelange Erfahrung in der Kunststoffextrusion. Dieses gebündelte Wissen haben wir in eine am Markt einzigartige KI-Lösung integriert.

Jan Karnath, Chief Digital Officer (CDO) der Reifenhäuser Gruppe

„Google, OpenAI und Co. zeigen im Consumer-Bereich bereits eindrucksvoll, was KI-Lösungen leisten können. Eine KI ist dabei jedoch immer nur so intelligent wie die Daten, mit denen sie trainiert wurde“, erklärt Jan Karnath, Chief Digital Officer (CDO) der Reifenhäuser Gruppe und verantwortlich für die Marke Next. „Reifenhäuser verfügt über jahrzehntelange Erfahrung in der Kunststoffextrusion. Dieses gebündelte Wissen haben wir in eine am Markt einzigartige KI-Lösung integriert.“

Das Portfolio von Reifenhäuser Next basiert auf den drei Product Streams Next.AI, Next.Learning und Next.Data, die nahtlos ineinandergreifen.

Intelligente Assistenzsysteme

Im Zentrum von Next.AI steht ein KI-Chatbot, der Maschinenbediener und Serviceteams im laufenden Betrieb in Echtzeit unterstützt. Die KI greift dafür auf das umfassende Know-how von Reifenhäuser in Technik, Service, Wartung und Verfahrenstechnologie zurück – wenn gewünscht außerdem auf die Dokumentation und Live-Produktionsdaten des Anwenders. Bediener erhalten so durch einfache Texteingaben (Prompts) im Chatbot sofort umsetzbare Handlungsempfehlungen – beispielsweise bei Qualitätsproblemen. Dank der Unterstützung erzielen auch unerfahrene Mitarbeiter optimale Ergebnisse. Das reduziert Ausfallzeiten, senkt Servicekosten und macht Produktionsprozesse effizienter. „Unsere Assistenzsysteme sind wie ein ständiger Begleiter für die Produktionsteams. Sie liefern nicht nur schnelle Problemlösungen, sondern zukünftig auch proaktive Alarme und Optimierungsvorschläge“, so Karnath.

Wissen als Schlüssel zum Erfolg

Um das notwendige Fachwissen bei Kunststoffverarbeitern aufzubauen und langfristig zu etablieren, bietet Next.Learning eine Kombination aus On-Site Trainings und einer digitalen Lernplattform. Diese ist individuell auf die Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten und hilft Produzenten, das Fachwissen trotz Personalfluktuation im Unternehmen zu halten und jederzeit für neue Mitarbeiter verfügbar zu machen. Dank des Einsatzes sogenannter KI-Avatare können Kunden die virtuellen Trainings in über 100 Sprachen abrufen. Auf Anfrage kann Reifenhäuser Next die Inhalte zudem rasch an kundenspezifische Anforderungen anpassen und bereitstellen.

„Durch den Einsatz von Natural Language Processing (NLP) demokratisieren wir Fachwissen für unsere globale Kundschaft in einer völlig neuen Dimension. Erste Pilotprojekte haben äußerst positives Feedback erzeugt und verdeutlichen den Mehrwert unserer Lösung – insbesondere für internationale Kunden deren Produktionsmitarbeiter verschiedene lokale Sprachen sprechen und zum Beispiel über keine ausreichenden Englischkenntnisse verfügen“, erklärt Karnath.

Aus Daten Mehrwerte generieren

Der dritte Product Stream Next.Data ermöglicht es Herstellern, das volle Potenzial ihrer Produktionsdaten auszuschöpfen. Die Daten werden über robuste Systemintegrationen (z.B. OPC UA oder Graph QL) automatisch aggregiert und mithilfe der Anwendungssuite Extrusion OS in übersichtlichen Dashboards dargestellt. Extrusion OS ist speziell für die Anforderungen der Kunststoffextrusions- und Verpackungsindustrie entwickelt. Kunden können damit unter anderem Echtzeit-Analysen und automatisierte OEE-Berechnungen erstellen, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

„Mit den Reifenhäuser Next Product Streams liefern wir unseren Kundeneine individuell zugeschnittene Industrial-AI-Journey. Je nach Anforderung kombinieren wir unsere Next.AI-, Learning- und Data-Lösungen, wählen die passende Integrationsstufe und schaffen so die Basis für operative Exzellenz im Anlagenbetrieb“, erklärt Karnath.

Aktuelle Studien zeigen, dass der Einsatz von KI in der Industrie erhebliche Potenziale zur Steigerung der Gesamtanlageneffektivität (OEE) bietet – mit Verbesserungen um bis zu 15 %. Möglich wird dies unter anderem durch die Verringerung von Ausfallzeiten und die Reduktion von Ausschuss um bis zu 20 %*. Zudem werden Kostenersparnisse im Bereich der Wartung erwartet, die durch eine optimierte Service- und Ersatzteil-Planung erzielt werden können. Reifenhäuser Next setzt genau hier an und unterstützt Unternehmen dabei, den Einsatz von KI gezielt in die industrielle Produktion zu integrieren, um diese Potenziale voll auszuschöpfen und nachhaltige Verbesserungen zu realisieren.(*Quelle: McKinsey / Deloitte)