Das Fraunhofer Cluster of Excellence Circular Plastics Economy CCPE hat ein Positionspapier zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Kunststoffwertschöpfungskette veröffentlicht. Die Untersuchung bewertet den aktuellen Stand von KI-Anwendungen und ihre mögliche Rolle für eine stärker kreislauforientierte Kunststoffwirtschaft bis zum Jahr 2030.

Rahmenbedingungen für die Kunststoffindustrie

Hintergrund sind unter anderem rückläufige Produktionszahlen in Europa, steigende regulatorische Anforderungen, wie Rezyklateinsatzquoten, Ecodesign-Vorgaben oder den Digitalen Produktpass, sowie der zunehmend internationale Wettbewerb.

Bereits heute wird KI in Bereichen wie Bildverarbeitung, Prozessregelung oder Sortiertechnologien eingesetzt. Perspektivisch könnte sie entlang der gesamten Wertschöpfungskette stärker genutzt werden, etwa in der Materialentwicklung, im Design, in der Produktion oder beim Recycling.

Datenstrukturen als zentrale Voraussetzung

Grundlage der Veröffentlichung sind eine Umfeldanalyse sowie eine Befragung von 46 Expertinnen und Experten von Fraunhofer CCPE und Partnerprojekten.

Die Auswertung zeigt, dass KI in vielen Bereichen technisch einsetzbar ist. Als zentrale Herausforderung nennt das Positionspapier jedoch fehlende interoperable Datenstrukturen. Auch wirtschaftliche Fragen, Haftungsaspekte und regulatorische Rahmenbedingungen beeinflussen, ob Anwendungen über Pilotprojekte hinaus in den industriellen Einsatz gelangen. Zugleich betont die Analyse, dass KI bestehende Ansätze wie Design for Recycling oder den Ausbau von Recyclinginfrastrukturen ergänzt, diese jedoch nicht ersetzt.

Handlungsfelder bis 2030

Das Positionspapier nennt drei Prioritäten für den weiteren Einsatz von KI in der Kunststoffwertschöpfungskette: den Aufbau gemeinsamer Datenplattformen und Standards entlang der gesamten Wertschöpfungskette, die Entwicklung und Skalierung erklärbarer, hybrider KI-Modelle in Reallaboren und End-to-End-Demonstratoren sowie die Etablierung von Governance- und Geschäftsmodellen, die Datenteilung, Vertrauen und Investitionssicherheit ermöglichen.

Dabei kommt kleinen und mittleren Unternehmen eine besondere Bedeutung zu, da die Integrations- und Compliance-Anforderungen für sie eine größere Hürde darstellen.

Zum Positionspapier „AI in the plastic value chain by 2030“