Kreislaufwirtschaft durch KI: vom Randthema zur Pflicht

Nachhaltigkeit wird Pflicht

Die EU legt mit der EU-Ökodesign-Verordnung neue Anforderungen an die Kreislauffähigkeit vieler Produkte fest – etwa Wiederverwendbarkeit, Nachrüstbarkeit und Recyclingfähigkeit. Wie bei der EU-Batterie- und Spielzeugverordnung ist auch ein Digitaler Produkt Pass (DPP) als digitale Produktidentität entlang des Lebenszyklus zur Verbesserung der Markttransparenz vorgesehen (EU, 2024). Damit werden zirkuläre Produktdaten zu einer Compliance-Anforderung, die sukzessive auf mehr Produktgruppen ausgeweitet wird. Viele zirkuläre Produkteigenschaften sind in Unternehmen bislang unzureichend umgesetzt (Neligan et al., 2023). Zusätzlich setzt die EU-Verpackungsverordnung verbindliche Vorgaben wie Rezyklatquoten, Design-for-Recycling-Kriterien und Kennzeichnungspflichten, die größtenteils ab August 2026 anwendbar werden (EU, 2025). Unternehmen benötigen hierfür belastbare, prüffähige Material- und Prozessdaten. Mit der EU-Richtlinie zur Förderung der Reparatur, die bis Ende Juli 2026 in nationales Recht umzusetzen ist, stärkt die EU Reparatur-ansprüche. Hersteller und Händler müssen Reparaturinformationen vorhalten, Ersatzteil- und Serviceprozesse organisieren sowie transparente, fristgebundene Angebote bereitstellen. Auch im Rahmen der EU-Richtlinie zur unternehmerischen Nachhaltigkeitsberichterstattung (CSRD) werden Informationspflichten zu Ressourceneinsätzen, Abfällen, Wiederverwendung, Remanufacturing und zum Einsatz sekundärer Materialien spezifiziert. Die konkreten Berichtsstandards werden derzeit noch verhandelt.

Diese Regulierungen haben eine gemeinsame operative Konsequenz: Transparenz und Rückverfolgbarkeit werden zentrale Elemente der Kreislaufwirtschaft. Entlang des gesamten Produktlebenszyklus – von Rohstoffentnahme, der Entwicklung über die Nutzung bis zur Rücknahme – müssen heterogene Daten unternehmensübergreifend harmonisiert, verifiziert und auditierbar gemacht werden. Ohne datengetriebene Methoden, insbesondere KI, steigen Erhebungs-, Prüf- und Abstimmungsaufwände sowie das Fehlerrisiko deutlich. Kreislauffähigkeit ist ohne KI nicht effizient skalierbar.

KI macht zirkuläre Ziele skalierbar

KI kann in allen Phasen des Produktlebenszyklus eine wichtige Rolle spielen. Insbesondere beschleunigt KI Datenextraktion, Datenabgleich und Anomalie-Erkennung in Dokumentenströmen (zum Beispiel Sicherheitsdatenblätter, Stücklisten, Reparatur-/Serviceberichte) und erleichtert so eine rechtskonforme Berichterstattung. Gerade beim DPP sind strukturierte, maschinenlesbare Produkt- und Prozessdaten ein Engpass. KI adressiert diesen, indem sie unstrukturierte Daten automatisiert erschließt und Qualität sichert. Nur die Hälfte der Unternehmen stellt ihren Kunden, Lieferanten oder anderen Partnern digitale Produktdaten bereit – davon nur 18 Prozent standardisiert (Büchel/Neligan, 2025).

Die Design- und Konstruktionsphase ist entscheidend für die Kreislauffähigkeit eines Produkts. KI-basierte Design- und Optimierungsverfahren unterstützen die Auswahl von Materialien, Reparierbarkeit und Einsatzfähigkeit für Rezyklate. So kann KI-gestützte Multi-Kriteriums-Optimierung (etwa nach Kosten, CO₂-Ausstoß, Reparierbarkeit, Rezyklatgehalt) Produktentscheidungen messbar verbessern (Zhou, 2025). KI-basierte Verfahren der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) verlängern die Nutzungsdauer von Anlagen, reduzieren Ersatzteileinsätze und senken Energieverluste, was Rohstoffe und Emissionen spart (Benhanifia et al., 2025). Überdies kann KI die Reinheit und den Durchsatz bei der Abfallsortierung durch Computer Vision erhöhen (Fotovvatikhah et al., 2025). KI kann auch die Logistik bei Rückführungsprozessen und bei Sharing- und Mietgeschäftsmodellen optimieren (Leitl et al., 2025).

Was Unternehmen jetzt tun sollten

Unternehmen sollten den KI-Einsatz systematisch mit ihrer (teilweise noch zu erstellenden) Nachhaltigkeits-agenda verknüpfen. Für viele KMU bedeutet das zunächst, überhaupt erste Schritte in Richtung KI-Nutzung zu gehen. Die praxisnahe Unterstützung von Unternehmen, KI für Zirkularität zu nutzen, ist auch Teil der Digitalisierungsinitiative zur Umsetzung der Nationalen Kreislaufwirtschaftsstrategie.

Ein sinnvoller Einstieg in die Verknüpfung von KI und Nachhaltigkeit besteht darin, die Datenanforderungen des DPP in die eigenen Produkt- und IT-Systeme zu integrieren, also Material-, Stücklisten-, Chemikalien- und Reparaturdaten zu harmonisieren und mit KI-Verfahren zur Datenextraktion, zum Dublettenabgleich und zur Anomalie-Erkennung zu sichern. In der Produktion empfiehlt es sich, Predictive Maintenance insbesondere an energie- und materialintensiven Anlagen zu implementieren. Für Rücknahme, Wiederverwendung und Recycling sind Pilotanwendungen mit KI-gestützter Erkennung und Sortierung ein Hebel, um regulatorisch geforderte Reinheiten und Quoten zu erreichen. Das hilft nicht nur bei der Compliance, sondern reduziert auch Kosten und stärkt resiliente Lieferketten.