Eine KI-Sortieranlage für Akkus zeigt, wie Unternehmen Risiken automatisieren, Effizienz steigern und ROI sichern können – im Recycling, Marketing und Vertrieb.
Wie KI im Recycling vorführt, was vielen Marketing-Teams fehlt
Mehr als 10.000 Brände pro Jahr in deutschen Müll- und Sortieranlagen – rund 80 % davon durch Lithium-Ionen-Akkus. Das ist nicht nur ein Umwelt- und Sicherheitsproblem, sondern ein Paradebeispiel dafür, wie viel Geld verloren geht, wenn Prozesse nicht intelligent gesteuert werden.
Im Zollernalbkreis zeigt ein mittelständischer Entsorger, wie es besser geht: Mit einer Kombination aus Röntgentechnik, Künstlicher Intelligenz und Druckluft sortiert die Anlage „BatterySort“ problematische Akkus automatisch aus dem Hausmüllstrom. Ergebnis: mehr Sicherheit, weniger Schäden, planbare Effizienz – und eine Menge verwertbarer Rohstoffe.
Warum ist das für Marketing- und Vertriebsverantwortliche in der DACH-Region interessant? Weil diese Anlage im Kern genau das tut, was KI im Marketing, Vertrieb und in der Schweizer Präzisionsindustrie ebenfalls leisten soll:
- Risiken früh erkennen
- Ressourcen gezielt nutzen
- Prozesse automatisieren
- ROI messbar steigern
In diesem Beitrag schauen wir uns an, wie die KI-Lösung im Recycling funktioniert – und was Sie daraus ganz konkret für KI im Marketing & Vertrieb und für KI in industriellen Prozessen ableiten können.
Fallstudie BatterySort: KI sortiert Risiken aus dem Müllstrom
Die KI-Anlage bei der Firma Korn in Albstadt ist ein gutes Anschauungsbeispiel dafür, wie sich komplexe Aufgaben automatisieren lassen, die bisher nur mit viel Personal und Bauchgefühl erledigt wurden.
Vom manuellen Kontrollblick zur KI-getriebenen Sortierung
Früher mussten Mitarbeiter Containerladungen händisch nach Elektroschrott durchsuchen. Unter mehreren Schichten Abfall blieben aber viele Akkus unsichtbar. Die Folge:
- tägliche Brandalarme durch schmorende Akkus in der Anlage
- hohe Versicherungsprämien und Sachschäden
- immer wieder Betriebsunterbrechungen
Heute läuft der Prozess anders:
- Der gemischte Hausmüll wird auf einem Förderband transportiert.
- Ein Röntgensystem „durchleuchtet“ das Material, ähnlich wie beim Gepäckscanner am Flughafen.
- Eine KI analysiert die Bilder und erkennt Lithium-Ionen-Akkus, Batterien und andere Gefahrenquellen.
- Druckluftdüsen stoßen die erkannten Objekte millisekundengenau vom Band in einen Sammelbehälter.
Die Anlage verarbeitet rund 25 Tonnen Material pro Stunde und sortiert daraus im Schnitt bis zu 11 Kilogramm Akkus pro Stunde – also etwa 1,5 Tonnen pro Monat. Jedes Teil, das entfernt wird, reduziert die Brandgefahr und erhöht die Ausbeute an wertvollen Sekundärrohstoffen.
Ein Muster für KI-Projekte in Marketing & Vertrieb
Wenn man die Technik auf einer abstrakteren Ebene betrachtet, sieht das Muster so aus – und genau dieses Muster findet sich auch in erfolgreichen KI-Anwendungen im Marketing:
- Input: riesige Datenströme (im Recycling: Hausmüll, im Marketing: Touchpoints, Leads, Kampagnendaten)
- Sensorik/Datenerfassung: Röntgenbilder vs. Webtracking, CRM, E-Mail-Interaktionen
- KI-Analyse: Erkennung von Mustern und Risiken (Akkus) vs. Erkennung von Kaufabsichten, Churn-Risiko, Cross-Selling-Potenzial
- Automatisierte Aktion: Luftstoß entfernt Akku vs. automatisierte E-Mail, Lead-Routing, dynamische Preise
Genau diese Denke brauchen Unternehmen, die KI nicht nur spielerisch testen, sondern als strategisches Werkzeug in Marketing & Vertrieb nutzen wollen.
Effizienzgewinne: Von 30 Bränden pro Tag zum messbaren ROI
Die Realität ist hart: Der Branchenverband BDE schätzt in Deutschland rund 30 Brände pro Tag in Recyclinghöfen. Jeder einzelne Vorfall verursacht Kosten, Stillstand, Imageprobleme – und ist in den meisten Fällen vermeidbar.
Konkrete Effekte im Recycling
Die KI-gestützte Sortierung bringt für den Betreiber mehrere Vorteile auf einmal:
- Sicherheit: deutlich weniger Brandereignisse, geringeres Ausfallrisiko
- Kostenersparnis: weniger Schäden an Anlagen, geringere Versicherungsprämien, weniger ungeplante Stillstände
- Prozessstabilität: planbare Durchsatzmengen, weniger Unterbrechungen im Betrieb
- Ressourcenrückgewinnung: Lithium, Kobalt, Nickel und andere Metalle werden später wieder als Rohstoffe genutzt
Selbst konservativ gerechnet zahlt sich eine solche Anlage oft in wenigen Jahren aus – und das in einem traditionell margenschwachen Umfeld wie der Abfallwirtschaft.
Was Marketing-Teams daraus lernen können
Die Parallele zum Marketing ist klar: Auch hier werden nach wie vor enorme Ressourcen „verbrannt“, weil Daten nicht systematisch genutzt werden:
- Anzeigenbudgets laufen in nicht-konvertierende Zielgruppen.
- Sales-Teams bearbeiten Leads, die nie kaufen werden.
- Bestehende Kunden mit hohem Potenzial werden im Alltag übersehen.
Wer KI ähnlich einsetzt wie die Recyclinganlage, kann:
- unrentable Kampagnen früh erkennen und automatisch stoppen oder drosseln
- Leads nach Abschlusswahrscheinlichkeit priorisieren (Lead Scoring)
- Budget und Ressourcen dorthin lenken, wo der höchste ROI zu erwarten ist
Die Lektion aus dem Recycling: Nicht nur die Menge der Daten entscheidet, sondern die Fähigkeit, kritische Muster rechtzeitig und automatisiert zu erkennen.
Dateninseln auflösen: Vom Müllhaufen zur sortierten Wertstoffquelle
Ein interessanter Aspekt der BatterySort-Anlage ist, dass sie aus einem „chaotischen“ Müllgemisch wieder strukturierte Kategorien erzeugt: Akkus hier, Spraydosen dort, Metalle da. Erst dadurch wird aus Abfall ein wertvoller Rohstoffstrom.
Datengestützte Entscheidungen im Recycling
Die KI erkennt nicht mehr nur Akkus, sondern zunehmend auch andere Gefahrenquellen wie Spraydosen und Gasflaschen. Das ist kein Zufall, sondern ein klassischer KI-Reifegrad:
- Zuerst wird ein klarer Use Case gelöst (Akkus erkennen).
- Danach werden die trainierten Modelle erweitert (weitere Objekttypen).
- Schritt für Schritt entsteht ein System, das zunehmend mehr Nutzen aus denselben Daten zieht.
Die Datenbasis – Milliarden Röntgenbilder – wird so zu einem Wettbewerbsvorteil. Wer früh anfängt, profitiert später von besseren Modellen und höheren Erkennungsraten.
Genau dieses Prinzip braucht KI im Marketing
In vielen Unternehmen liegen Marketing- und Vertriebsdaten wie ein unstrukturierter „Müllhaufen“ in unterschiedlichen Systemen:
- CRM
- Marketing-Automation
- Web-Analytics
- E-Commerce-Plattform
- Support- und Ticket-Systeme
Wenn Sie KI sinnvoll einsetzen wollen, müssen Sie genau das tun, was BatterySort mit Müll macht: sortieren, verbinden, nutzbar machen.
Praktisch heißt das:
- eine saubere Datenbasis schaffen (Identitäten zusammenführen, Dubletten entfernen)
- klar definieren, welche Signale relevant sind (z.B. wiederholte Produktseitenaufrufe, abgebrochene Warenkörbe, Supporttickets)
- ein zentral trainiertes Modell nutzen, das aus allen Kanälen lernt
Der Effekt ist derselbe wie im Recycling: Aus roh wirkenden, unsortierten Daten entstehen wertvolle Entscheidungsvorlagen – für Kampagnensteuerung, Personalisierung und Vertrieb.
Schweizer Präzision + KI: Vom Sortierband zur Smart Factory
Die Geschichte aus der Abfallwirtschaft passt perfekt in die Serie „KI in der Schweizer Industrie: Präzision mit Intelligenz“. Denn was hier im Groben passiert, lässt sich in der Schweizer Präzisionsindustrie im Feinen beobachten.
Parallelen zur Qualitätskontrolle in der Industrie
Viele Schweizer Hersteller setzen bereits auf automatisierte optische Inspektion:
- Kameras erfassen Bauteile auf dem Förderband.
- KI-Modelle erkennen Mikrofehler, die menschliche Prüfer übersehen würden.
- Ausschuss wird automatisch aussortiert, gute Teile weitergeführt.
Das ist nichts anderes als BatterySort auf einem anderen Niveau:
- Statt Akkus werden Fehler und Abweichungen erkannt.
- Statt Bränden verhindert man Rückrufaktionen und Reklamationen.
- Statt Metalle zurückzugewinnen, sichert man Markenversprechen und Margen.
Wer hier früh in KI investiert, baut sich einen Vorsprung in Qualität, Effizienz und Liefertreue auf – drei zentrale Stärken der Schweizer Industrie.
Übertrag auf Marketing & Vertrieb in Industriebetrieben
Industrieunternehmen, besonders im B2B, unterschätzen oft das Potenzial von KI im kommerziellen Bereich. Dabei ist das Prinzip identisch:
- Qualitätskontrolle in der Produktion → Fehlteile erkennen
- Qualitätskontrolle im Marketing → Fehlkontakte und Fehlkampagnen erkennen
Konkrete Einsatzfelder:
- Predictive Analytics: Welche Bestandskunden werden mit hoher Wahrscheinlichkeit im nächsten Quartal nachbestellen?
- Account-Based Marketing: Welche Zielunternehmen zeigen digitales Interesse, ohne bisher Kontakt aufzunehmen?
- Preis- und Angebotsoptimierung: Welche Rabatte sind nötig – und welche verschenken nur Marge?
Die eigentliche Kunst besteht darin, Produktions-KI und Marketing-KI nicht getrennt zu denken, sondern als zwei Seiten derselben datengetriebenen Strategie.
Was Sie aus BatterySort für Ihre KI-Roadmap mitnehmen sollten
Die Entsorgungsanlage in Albstadt war nicht von Tag eins an perfekt. Laut Betreiber und Softwarepartner war es ein Jahresprojekt, inklusive Schulung, Feinjustierung und ständiger Verbesserung. Genau so sollten Sie auch an KI-Projekte in Marketing & Vertrieb herangehen.
5 praktische Lektionen für Ihr Unternehmen
-
Starten Sie mit einem klar eingrenzbaren Risiko oder Pain Point.
Im Recycling: Brände durch Akkus.
Im Marketing: Budgetverschwendung, schlechte Leadqualität, hohe Churn-Rate. -
Definieren Sie ein messbares Ziel.
Beispielsweise: -30 % Medienbudgetverschwendung oder +20 % Abschlussquote im Vertrieb. -
Sammeln Sie gezielt die richtigen Daten.
So wie Röntgenbilder die Basis für BatterySort sind, brauchen Sie vollständige Kampagnen-, CRM- und Interaktionsdaten. -
Automatisieren Sie konsequent, aber kontrolliert.
Eine KI bringt nur dann Effizienz, wenn sie tatsächlich Aktionen auslöst – aber mit sauber definierten Regeln und menschlicher Supervision. -
Planen Sie Lernen und Nachjustieren ein.
Modelle werden besser, je mehr Daten sie sehen. Wer nach einem Pilotprojekt aufhört, verschenkt das größte Potenzial.
Der rote Faden: Vom Risiko zur Chance
Im Müll stecken Risiken – aber auch Rohstoffe. In Ihren Daten stecken Streuverluste – aber auch Umsatzchancen, Cross-Selling-Potenzial und Kundentreue. KI entscheidet darüber, was davon sichtbar und nutzbar wird.
Wer den Mut hat, mit einem klar umrissenen Use Case zu starten, schafft die Grundlage für weitere Ausbaustufen: von der ersten Brandvermeidung zur lernenden Sortieranlage, von ersten Lead-Scoring-Modellen zur KI-gestützten End-to-End-Customer-Journey.
Wenn Sie in Marketing, Vertrieb oder in der industriellen Produktion Verantwortung tragen, lautet die eigentliche Frage also nicht mehr, ob Sie KI einsetzen sollten – sondern wo Sie anfangen, damit der ROI am schnellsten sichtbar wird.
Nächster Schritt: KI vom Experiment zum Standard machen
Die KI-Anlage bei Korn zeigt sehr klar: Sobald eine klare wirtschaftliche Logik dahintersteht, ist KI kein Spielzeug mehr, sondern Infrastruktur. Genau dahin sollten Marketing, Vertrieb und Industrieprozesse in der DACH-Region jetzt steuern.
Wenn Sie Ihre eigene KI-Roadmap planen, lohnt sich folgendes Vorgehen:
- Identifizieren Sie 1–2 kritische Prozesse mit hohem Volumen und klar messbaren Kosten oder Chancen.
- Prüfen Sie, welche Daten heute schon vorhanden sind und welche Lücken Sie schließen müssen.
- Starten Sie mit einem fokussierten Pilotprojekt und definieren Sie von Anfang an ROI-Kennzahlen.
Die Beispiele aus Recycling, Schweizer Präzisionsindustrie und datengetriebenem Marketing zeigen: KI entfaltet ihren Wert dort, wo sie Risiken und Potenziale früh erkennt – und automatisch in Handlungen übersetzt.
Wer das konsequent umsetzt, steht in ein paar Jahren nicht nur sicherer da, sondern auch profitabler.