Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Recycling

Passt der Kurs zu dir?

1. 1
   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
3. 3
   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

1. 1

   Einführung in KI, Recycling und Sortiertechnologien

   Grundlagen KI-gestützter Analysen in Recycling- und Sortierprozessen sowie der Übersetzung von Reinheit, Ausbeute und Effizienz in optimierbare Prozessparameter
   Verständnis der Modellierung von Materialströmen innerhalb von Sortieranlagen und der Charakterisierung heterogener Abfallfraktionen
   Definition des Scopes hinsichtlich Materialarten, Anlagentypen und relevanter Prozessschritte
   Einführung in Sortiertechnologien wie Nahinfrarot, Röntgenfluoreszenz, Wirbelstromscheider sowie mechanische und chemische Recyclingverfahren
   Einordnung belastbarer und auditierbarer Daten für Echtzeit-Prozesssteuerung, Qualitätskontrolle und vorausschauende Wartung

2. 2

   Datenlandschaft, Integration und technologische Grundlagen

   Auswahl und Integration relevanter Datenquellen wie Sensordaten aus Sortieraggregaten, Spektraldaten, Bilddaten, SCADA- und SPS-Daten sowie Labordaten zur Qualitätskontrolle
   Aufbau von Datenmodellen zur Beschreibung von Materialzusammensetzungen und Prozessparametern in Echtzeit
   Einführung in Schnittstellen zu Anlagenherstellern, Laborinformationssystemen und ERP-Systemen
   Einsatz von Edge Computing zur schnellen Verarbeitung von Sensordaten direkt an der Sortierlinie
   Überblick über Computer Vision, Deep Learning, robotergestützte Sortierung, Optimierungsalgorithmen, Predictive Maintenance und digitale Zwillinge für Sortieranlagen

3. 3

   Automatisierung von Recycling-, Sortier- und Optimierungsprozessen

   Einführung in automatisierte Workflows nach dem Prinzip "Analyze Input - Classify & Sort - Control Quality - Optimize Process - Predict Maintenance"
   Nutzung von KI, LLMs und Agentic Workflows zur Analyse von Prozessdaten, Erkennung von Anomalien und Generierung von Optimierungsvorschlägen
   Autonome Steuerung von Sortierlinien zur Anpassung an schwankende Input-Qualitäten und Marktanforderungen
   Human-in-the-Loop-Konzepte für Anlagenführer zur Überwachung von KI-Systemen und zur Freigabe von Prozessanpassungen
   Entwicklung eines Operating Models für hochautomatisierte und KI-gesteuerte Sortier- und Recyclinganlagen

4. 4

   Anwendungsfelder, Governance und Compliance

   Anwendung auf die Sortierung von Kunststoffverpackungen, Metallen, Papier, Glas und weiteren Wertstoffströmen zur Herstellung hochwertiger Rezyklate
   Echtzeit-Qualitätskontrolle von Output-Fraktionen zur Sicherstellung von Spezifikationen und zur Maximierung wirtschaftlicher Erlöse
   Optimierung des Energieverbrauchs von Sortieranlagen und robotergestütztes Picking von Störstoffen zur Erhöhung von Sicherheit und Effizienz
   Analyse von Materialströmen zur Identifikation von Potenzialen für Design for Recycling in der Produktentwicklung
   Audit-Ready-by-Design mit Nachweisen zu Verwertungsquoten, Rezyklatqualität, Compliance mit relevanten Vorschriften und transparenter Dokumentation KI-gestützter Sortierlogiken

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

1. 1

   KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

   Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

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   Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

   Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

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   Verantwortung schrittweise aufbauen

   Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen