Optimierung des Verpackungsprozesses: Was leisten KI und Sensorik?
· von Redaktion
KI und Sensorik unterstützen die Optimierung des Verpackungsprozesses vor allem bei der Qualitätsprüfung per Bildverarbeitung, bei der vorausschauenden Wartung und beim Wissenstransfer an der Linie. Am Anfang steht ein klar benanntes Problem. Ohne digitale Maschinendaten hilft allerdings auch keine KI-Lösung weiter.
2024 nutzten laut Statistischem Bundesamt 20 Prozent der Unternehmen ab 10 Beschäftigten in Deutschland KI, 2023 waren es 12 Prozent. Von den KI nutzenden Unternehmen setzten 25 Prozent sie in Produktions- oder Dienstleistungsprozessen ein.
Wo setzt KI bei der Optimierung des Verpackungsprozesses an?
Der Verpackungstechnik-Verband PMMI ordnet KI in seinem Bericht vom Februar 2026 fünf Feldern zu: Wissenstransfer, Machine Vision, vorausschauende Wartung, Regulierung und Compliance sowie Datentransparenz.
Den größten Schwung sieht PMMI beim Wissenstransfer, also der Weitergabe von Maschinen- und Prozesswissen, und bei Machine Vision. Hürden sind unter anderem Halluzinationen (falsche Ausgaben der KI), ungeklärte Verantwortung für KI-Fehler, Cybersicherheit, Wirtschaftlichkeit und die vorhandene Dateninfrastruktur.
Wie kann KI die Verpackung verbessern?
Laut einer Zusammenfassung des PMMI-Berichts lösen adaptive KI-Bildverarbeitungssysteme zunehmend starre Prüfsysteme ab, die häufig Linienstopps auslösen. KI-Prüfsysteme erreichen demnach Fehlererkennungsraten von über 99 Prozent und verringern Fehlaussonderungen, also fälschlich aussortierte Gutteile, um bis zu 50 Prozent. Diese Werte beruhen auf Interviews mit Anbietern und Anwendern, nicht auf unabhängigen Messungen. Für Ihre Linie sind sie kein garantierter Wert.
Neben Kamerabildern lassen sich auch Spektraldaten auswerten. Eine Studie im Journal of Imaging untersuchte, wie Deep Learning fehlerhafte Siegelnähte an Lebensmittelschalen in Hyperspektralbildern erkennt. Ein Faltungsnetz (CNN) schnitt mit 90,1 Prozent Genauigkeit von vier verglichenen Verfahren am besten ab. Weil nur die relevanten Spektralbänder ausgewertet wurden, sank die Rechenzeit. Der Wert gilt nur für diesen Versuchsaufbau und Datensatz.
Was leistet Sensorik bei der vorausschauenden Wartung?
Vorausschauende Wartung stützt sich auf IoT-Sensorik und Echtdaten der Maschine. Sie lernt aus diesen Daten, sagt Fehler voraus und gibt Korrekturempfehlungen. Erklärbare KI und Videoaufnahmen bei Wartungseinsätzen unterstützen sie.
Nicht jede Prognose braucht Deep Learning. Eine Studie von 2025 ermittelte für einen Typ von Beutelmaschine mit einem statistischen Verfahren aus betrieblichen Kennzahlen einen wahrscheinlichen Ausfallbereich von 9.090,5 bis 12.736,5 Betriebsstunden. Das deckt sich nahezu mit der Herstellergarantie. Rechtzeitige Wartung könnte laut den Autoren die untere Grenze des Ausfallbereichs anheben. Ein möglicher Einstieg ist deshalb, vorhandene Betriebskennzahlen systematisch auszuwerten.
Wie machen Sie Ihren Verpackungsprozess effizienter?
„Fehlen allerdings die digitalen Ausgangsdaten, dann kann auch eine KI-Lösung nicht weiterhelfen“, sagt Guido Reimann vom Maschinenbauverband VDMA. Wie oft Daten zum Hindernis werden, zeigt Destatis: Von den Unternehmen, die 2024 keine KI nutzten, deren Einsatz aber erwogen hatten, nannten 45 Prozent Probleme mit Verfügbarkeit oder Qualität der Daten und 44 Prozent die Inkompatibilität mit vorhandenen Systemen.
Als Grundlage für den Datenaustausch fördert der VDMA offene Standards wie OPC UA und Datenräume wie Manufacturing-X. KI-Projekte scheitern laut VDMA oft nicht an der Technik, sondern an Organisation, Entscheidungsstrukturen, fehlender Einbindung der Beteiligten und mangelndem Wissen. PMMI empfiehlt fünf Schritte:
- Ein konkretes Geschäfts- oder Produktproblem bestimmen, etwa häufige Linienstopps.
- KI-Fachleute hinzuziehen und den passenden Ansatz wählen.
- Die Systembereitschaft prüfen.
- Den Wandel steuern und die Einführung vorantreiben.
- Alle Beteiligten zusammenbringen.
Nicht jeder Engpass braucht KI. In der Praxis lohnt auch der Blick auf den Arbeitsplatz selbst: Systeme für Papierpolster-Verpackungen und Luftpolster-Verpackungen stellen Polster bei Bedarf direkt am Packplatz her, Kartonagen nach Maß sorgen für passgenaue Formate. Welche Kombination zu Ihren Abläufen passt, klären wir mit Ihnen im Rahmen unserer Branchenlösungen.
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Welche Regeln gelten für KI an Verpackungsmaschinen?
Die Maschinenverordnung (EU) 2023/1230 gilt ab dem 20. Januar 2027 für das Inverkehrbringen. Anhang I Teil A Nr. 5 und 6 der Maschinenverordnung erfasst Sicherheitsbauteile und in Maschinen eingebettete Systeme mit „selbstentwickelndem Verhalten“ auf Basis maschinellen Lernens, die Sicherheitsfunktionen gewährleisten. Vorgesehen ist dafür laut DGUV ein Konformitätsbewertungsverfahren nach Modul B plus C, H oder G. Der Begriff ist allerdings nicht definiert, die Auslegungen gehen auseinander.
Für Steuerungen mit selbstentwickelndem Verhalten sind laut DGUV zusätzlich Daten über den sicherheitsrelevanten Entscheidungsprozess aufzuzeichnen und ein Jahr bereitzuhalten. Ein Protokoll über Eingriffe und Softwareversionen muss für alle Sicherheitssteuerungen bis zu fünf Jahre zugänglich sein.
Die KI-Verordnung ist seit dem 1. August 2024 in Kraft und unterscheidet vier Risikostufen. Hochrisiko-Pflichten für KI, die in regulierte Produkte eingebettet ist, gelten laut EU-Kommission nach dem KI-Omnibus ab dem 2. August 2028. Der Omnibus ist seit dem 27. Juli 2026 in Kraft und regelt auch das Zusammenspiel mit der Maschinenverordnung: Nach Angaben der Kommission Arbeitsschutz und Normung (KAN) sollen Anforderungen an Hochrisiko-KI in Maschinen künftig allein in der Maschinenverordnung stehen, die EU-Kommission legt sie per delegiertem Rechtsakt fest.
Welche Anforderungen für eine KI-Funktion in Ihrer Maschine gelten, hängt vom Einzelfall ab, vor allem von ihrer Sicherheitsfunktion. Diese Übersicht ersetzt keine fachliche und rechtliche Prüfung.
Häufige Fragen
Müssen bestehende Verpackungsmaschinen ab 2027 nachgerüstet werden?
Laut DGUV nicht. Die Maschinenverordnung begründet keine Nachrüstpflicht für bestehende Maschinen, den Betrieb regeln Arbeitsschutzgesetz und Betriebssicherheitsverordnung. Konkrete Umbauvorhaben sollten Sie dennoch fachlich prüfen lassen.
Ist eine KI-Kamera zur Qualitätsprüfung automatisch Hochrisiko-KI?
Pauschal lässt sich das nicht sagen. Eine reine Qualitätsprüfung ohne Sicherheitsfunktion dürfte anders einzuordnen sein als ein KI-Sicherheitsbauteil. Eine verbindliche Einordnung gibt es aber nicht, entscheidend ist der Einzelfall.
Nutzen auch kleinere Unternehmen schon KI?
Seltener als große: 2024 nutzten laut Destatis 17 Prozent der kleinen und 48 Prozent der großen Unternehmen KI. Laut PMMI wächst vor allem bei kleineren Unternehmen das Interesse an SaaS-Modellen, die das Risiko auf den Anbieter verlagern.
Spart KI Verpackungsmaterial?
Unabhängige Belege dafür, dass KI den Materialverbrauch messbar senkt, sind uns nicht bekannt. In der Praxis liegt der Hebel beim Material eher bei Format und Polsterung, etwa bei passgenauer Kartonage.
Sie möchten Ihren Verpackungsprozess optimieren? Lassen Sie uns kurz wissen, welche Voraussetzungen an Ihrem Packplatz bestehen. Nehmen Sie Kontakt mit uns auf, wir helfen Ihnen gern weiter.
Transparenzhinweis: Dieser Artikel wurde mit KI-Unterstützung erstellt und redaktionell geprüft. Das Artikelbild ist KI-generiert.