TOMRA AUTOSORT

Kurzfazit

TOMRA AUTOSORT ist der De-facto-Standard für sensorbasierte Sortierung in der europäischen Abfallwirtschaft — und seit der Integration des Deep-Learning-Moduls GAINnext auch eine ernstzunehmende KI-Plattform. Wo klassische NIR-Sortierung an Materialien wie schwarzen Kunststoffen, Lebensmittelkartons oder Verbundverpackungen scheitert, ergänzt GAINnext die spektrale Erkennung mit Bilderkennung auf Objektebene. Für große LVP-, Kunststoff- und E-Schrott-Anlagen führt an TOMRA praktisch kein Weg vorbei — der Preis dafür ist eine Investition in der Größenordnung mittlerer sechsstelliger Beträge pro Maschine und ein deutlicher Hersteller-Lock-in. Kleine Betriebe oder Sonderfraktionen sind oft mit spezialisierten Wettbewerbern besser bedient.

Für wen ist TOMRA AUTOSORT?

Kommunale und kommerzielle LVP-Sortieranlagen: Wer den Gelben Sack oder die Gelbe Tonne mit Reinheitsanforderungen >95 % nach den Vorgaben des dualen Systems sortieren muss, kommt um AUTOSORT mit GAINnext kaum herum. Die Kombination aus NIR (für Polymerklassen) und KI-Objekterkennung (für problematische Fraktionen wie Tetra Pak oder schwarze PET-Schalen) ist hier der branchenübliche Aufbau.

Kunststoffrecycling-Betriebe: Anlagen für hochreine PET-, PE-, PP- oder PS-Fraktionen, die zur Wiederverwertung in Lebensmittelqualität (rPET) bestimmt sind, setzen AUTOSORT in mehreren Sortierstufen ein. Besonders dort, wo Carbon-Black-Sortierung (schwarze Kunststoffe) gefragt ist, ist GAINnext aktuell eine der wenigen marktreifen Lösungen.

E-Schrott- und Batterieaufbereiter: Die Erkennung von Lithium-Ionen-Akkus in gemischten Materialströmen ist eine sicherheitskritische Aufgabe (Brandgefahr in Sortierlinien). GAINnext und das spezialisierte Modul TOMRA FACT erkennen Akkus zuverlässig und schießen sie aus dem Stoffstrom aus — ein Anwendungsfall, der ohne KI praktisch nicht lösbar war.

Papier- und Holzsortierung: Auch im Altpapierbereich (PPK) und in der Holzrest-Verwertung wird AUTOSORT eingesetzt — etwa um Störstoffe wie Stickies oder behandeltes Holz auszuschleusen. Für die Papierindustrie ist die Kombination mit eigener Faseranalytik üblich.

Globale Konzernbetreiber: Tochtergesellschaften von Veolia, Remondis, Suez oder Alba kaufen TOMRA meist über Rahmenverträge — das macht AUTOSORT zur Standardausstattung in nahezu allen größeren Sortierwerken der DACH-Region.

Weniger geeignet für: Kleine Sortierbetriebe unter 10.000 t Jahresdurchsatz (Amortisation schwierig), Spezialaufgaben wie reine Robotersortierung (dafür ist oder mit Greifarm geeigneter) sowie reine Analytik-Use-Cases ohne mechanische Ausschleusung (hier reicht als KI-Kamera deutlich günstiger).

Preise im Detail

Konfiguration	Preisrahmen	Was du bekommst
AUTOSORT Basis (NIR + Farbe)	ca. 150.000–250.000 EUR	Einbahn-Sortierer, FLYING BEAM NIR, Farbkameras, Standardbandbreite 1–2 m, Installation, Inbetriebnahme
AUTOSORT mit SHARP EYE / DEEP LASER	ca. 250.000–400.000 EUR	Erweiterte spektrale Auflösung für anspruchsvolle Polymere und schwarze Materialien
AUTOSORT + GAINnext	Aufpreis 80.000–150.000 EUR	Deep-Learning-Objekterkennung als Zusatzmodul, Modelltraining durch TOMRA, regelmäßige Modellupdates
AUTOSORT FACT (Batterie/E-Schrott)	auf Anfrage	Spezialkonfiguration für Lithium-Ionen-Detektion in Mischfraktionen
TOMRA Insight (Cloud-Plattform)	Abo, je nach Anlagengröße	Fernüberwachung, KPI-Reports, Modell-Performance-Tracking, Predictive Maintenance

Einordnung: Preise nennt TOMRA grundsätzlich nicht öffentlich — jedes Angebot wird nach Sortiertests im Test Center kalkuliert. Die genannten Bandbreiten basieren auf Marktbeobachtungen und Branchenkenntnis. Eine vollausgerüstete LVP-Sortierlinie mit drei oder vier AUTOSORT-Maschinen plus GAINnext liegt schnell im einstelligen Millionenbereich. Das relativiert sich nur über industrielle Durchsätze: Eine Anlage mit 30.000 t Jahreskapazität rechnet die Investition typischerweise in 3–5 Jahren über reduzierte Nachsortierkosten und höhere Erlöse für reinere Fraktionen wieder ein. Für Bestandsbetreiber ist die GAINnext-Nachrüstung deutlich attraktiver als ein Neukauf: 80.000–150.000 EUR für eine Verdopplung der Erkennungstiefe bei schwarzen Kunststoffen ist im industriellen Maßstab eine vergleichsweise konservative Investition.

Stärken im Detail

Marktdurchdringung als Argument für sich. TOMRA hat nach eigenen Angaben weltweit über 8.000 AUTOSORT-Einheiten installiert, davon einen erheblichen Teil in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Praktisch jede größere LVP- oder MBA-Anlage in der DACH-Region läuft auf AUTOSORT. Das bedeutet: Servicetechniker sind regional verfügbar, Ersatzteile sind binnen 24–48 Stunden lieferbar, und Personal aus anderen Anlagen kennt das System ohne Einarbeitung. Diese Verbreitung ist im industriellen Anlagenbau ein operativer Wert, der die hohe Investition relativiert.

Mehrschichtige Sensortechnologie aus einer Hand. AUTOSORT kombiniert FLYING BEAM-NIR-Spektroskopie für Polymerklassifikation, SHARP EYE für höhere spektrale Auflösung, DEEP LASER für Lasersortierung und seit 2022 GAINnext als Deep-Learning-Bildanalyse. Jede Sensorebene addiert eine eigene Klassifikationsdimension. Das ist der entscheidende Unterschied zu reinen KI-Kameralösungen wie , die keine spektrale Information liefern, und zu reinen NIR-Systemen, die schwarze Materialien grundsätzlich nicht erkennen können.

GAINnext erschließt neue Materialklassen. Bis zur Einführung 2022/23 waren schwarze Kunststoffe (Carbon-Black-haltiges PET, PP, PS), Verbundverpackungen wie Tetra Pak oder Silikonkartuschen klassische “Verlustfraktionen” — sie landeten unsortiert in der Reststoffverbrennung. GAINnext trainiert ein neuronales Netz auf RGB-Bilder dieser Objekte und kann sie bei Hochgeschwindigkeit erkennen und gezielt ausschleusen. Für PET-Bottle-to-Bottle-Recycler hat das die Qualität der rPET-Fraktion in vielen Anlagen messbar verbessert — der entscheidende Hebel, um den EU-Rezyklatanteil zu erreichen.

TOMRA Insight als datenbasierte Steuerung. Die Cloud-Plattform sammelt Sortier- und Reinheitsdaten in Echtzeit. Betreiber sehen Trends bei der Materialzusammensetzung, können Fehlfunktionen früh erkennen und Sortierparameter über mehrere Maschinen hinweg vergleichen. Für Konzernbetreiber mit mehreren Standorten ist das ein echter Steuerungsvorteil: Best Practices aus einer Anlage werden datengestützt in andere übertragen. Hosting erfolgt in europäischen Azure-Regionen.

Industrieller Reifegrad. AUTOSORT ist keine experimentelle Technologie — die Plattform wird seit über 20 Jahren entwickelt, Wartungs- und Ersatzteilekonzepte sind etabliert, der Schulungsbedarf für Bedienpersonal ist überschaubar. Das ist in einer Branche wichtig, in der Anlagenstillstand teuer ist und der Maschinenführer in der dritten Schicht keine KI-Erklärung braucht, sondern eine zuverlässige Reset-Routine.

Forschungs- und Test-Infrastruktur. Das TOMRA Test Center in Mülheim-Kärlich und weitere Standorte in Norwegen und China erlauben es, vor der Investitionsentscheidung mit realen Materialproben Sortierversuche durchzuführen. Das reduziert das Spezifikationsrisiko erheblich — eine Leistung, die kleinere Wettbewerber so nicht bieten können.

Schwächen ehrlich betrachtet

Investitionshöhe und Komplexität. Eine AUTOSORT-Maschine kostet je nach Konfiguration ein Vielfaches dessen, was kleinere Sortier-Lösungen aufrufen. Hinzu kommen Aufstellungskosten, Förderband-Infrastruktur, Druckluftversorgung und Stromanschluss. Für mittelständische Recyclingbetriebe ist eine einzelne AUTOSORT-Linie ein strategisches Investment, das oft Bankfinanzierung erfordert. Der Hersteller-Lock-in verstärkt diese Bindung: Ersatzteile, Sensor-Upgrades, Modellupdates und Service kommen praktisch ausschließlich von TOMRA.

Keine Selbstkonfiguration. Anders als bei klassischer Automatisierungstechnik können Betreiber AUTOSORT nicht selbst umkonfigurieren oder neue Sortierprogramme einspielen. Jeder substanzielle Materialwechsel — etwa eine neue Fraktion in der Zielsortierung — verlangt einen TOMRA-Techniker und Modellkalibrierung. Das ist ein bewusstes Konzept (Qualitätssicherung), bedeutet aber, dass Betreiber bei kurzfristigen Anpassungen warten müssen. Drittanbieter-KI auf AUTOSORT-Hardware ist praktisch nicht möglich.

Lange Lieferzeiten. 6–12 Monate ab Auftragserteilung sind die Regel — in Spitzenzeiten auch länger. Wer kurzfristig eine Sortierkapazität aufbauen muss (z. B. wegen neuer regulatorischer Anforderungen oder Verlust einer Verwertungsoption), kann sich auf TOMRA nicht verlassen. Für Notfallaufträge gibt es teilweise Gebrauchtmarkt, aber das ist die Ausnahme.

GAINnext-Kompatibilität begrenzt. Die Deep-Learning-Erweiterung läuft nur auf neueren AUTOSORT-Generationen mit ausreichender Rechen- und Kameraausstattung. Ältere Bauarten lassen sich nicht nachrüsten — wer mit einem 15 Jahre alten AUTOSORT arbeitet, muss für KI in eine neue Maschine investieren. Das ist ehrlich kommuniziert, aber für Bestandsbetreiber eine bittere Pille, wenn die alte Maschine mechanisch noch jahrelang läuft.

Unwirtschaftlich für kleine Betriebe. Wer unter 10.000 t Jahresdurchsatz sortiert oder spezialisierte Kleinmengen verwertet, bekommt die Investition praktisch nie wieder rein. Hier sind kleinere Lösungen — Roboter-Sortierung mit , KI-Kameraanalytik mit ohne mechanische Ausschleusung oder spezialisierte NIR-Geräte von Sesotec — wirtschaftlich oft sinnvoller.

Preistransparenz schwach. TOMRA veröffentlicht keine Listenpreise, jedes Angebot ist projektspezifisch. Für strategische Investitionsplanung von Betreibern ist das nachvollziehbar, für kommunale Anlagen mit Ausschreibungspflicht aber regelmäßig eine zusätzliche Hürde — Angebotsvergleiche dauern, weil immer erst Sortiertests laufen müssen, bevor ein Preis genannt wird.

Alternativen im Vergleich

Wenn du…	…nimm stattdessen
KI-Analyse ohne mechanische Sortierung brauchst
Robotergestützte Pick-and-Sort-Lösung suchst
Reine Computer-Vision-Sortierung für KMU-Budget brauchst
Hochpräzise NIR-Sortierung für Spezialkunststoffe willst
Lithium-Batterien sicher in Mischfraktionen detektieren musst

Erwähnenswert ohne eigene Tool-Seite: Steinert (deutscher Wettbewerber mit starker Position bei Metallsortierung und magnetischer Trennung), Pellenc ST (französischer Wettbewerber im LVP-Bereich), Machinex (kanadischer Anbieter mit eigener KI-Plattform SamurAI) und AMP Robotics (US-Anbieter, der Roboter mit KI-Erkennung kombiniert). TOMRA bleibt im europäischen Markt der profilierteste Anbieter für integrierte Sensorsortierung — wer eine vergleichbare Tiefe aus einer Hand bekommen will, hat realistisch nur Steinert und Pellenc als ernsthafte Alternativen. Für Spezialaufgaben oder kleinere Budgets sind die genannten Nischenanbieter aber oft die bessere Wahl.

So steigst du ein

Schritt 1: Materialanalyse und Kontaktaufnahme. Kontaktiere TOMRA Sorting Solutions Germany (Sitz Mülheim-Kärlich) oder das nächste Regionalbüro. TOMRA bietet kostenlose Voranalysen an: Du schickst Materialproben oder zeigt Materialstrom-Videos — TOMRA gibt eine erste Einschätzung, welche AUTOSORT-Konfiguration und ob eine GAINnext-Erweiterung sinnvoll ist. In diesem Schritt sollten auch deine Zielgrößen klar sein: Welche Fraktionen willst du wie rein bekommen, welcher Durchsatz ist gefordert, welche Aufstellfläche steht zur Verfügung?

Schritt 2: Sortiertests im TOMRA Test Center. Im Test Center Mülheim-Kärlich (oder einem der internationalen Standorte) wird mit eurem realen Materialstrom die Erkennungsrate für eure Zielfraktionen gemessen — das ist die Grundlage für die technische Spezifikation und das Angebot. Rechne mit 2–4 Wochen für den Testlauf inklusive Auswertung. Plane Anwesenheit beim Test ein: Die Beobachtung der Sortierergebnisse mit dem TOMRA-Anwendungstechniker liefert wertvolle Hinweise auf Pre-Sorting-Anpassungen, die du auch ohne TOMRA umsetzen kannst.

Schritt 3: Auftragsvergabe und Inbetriebnahme. Nach Auftragsfreigabe folgen typischerweise 6–12 Monate Lieferzeit. Die Inbetriebnahme durch zertifizierte TOMRA-Techniker dauert je nach Komplexität 1–3 Wochen und umfasst Modellkalibrierung, Ejektor-Timing-Abstimmung und Einweisung des Betriebspersonals. Plane TOMRA Insight von Anfang an mit ein — die Cloud-Datenplattform ist der Hebel für kontinuierliche Optimierung. Vereinbare zusätzlich einen Service- und Wartungsvertrag; ungeplante Stillstände sind in der Sortierung teuer.

Ein konkretes Beispiel

Eine LVP-Sortieranlage im Ruhrgebiet mit 28.000 Tonnen Jahreskapazität rüstet drei bestehende AUTOSORT-Sortierer mit dem GAINnext-Modul nach. Das System erkennt nun schwarze PET-Schalen, dunkle PE-Verbundmaterialien und Lebensmittelkartons (LK), die bisher im NIR nicht zuverlässig unterscheidbar waren. Ergebnis nach drei Monaten Betrieb: Die Fraktionsreinheit PET steigt von 84 % auf 96 %, die Reinheit der LK-Fraktion von 71 % auf 89 %, die Nachsortierquote der gesamten Anlage sinkt um etwa 38 %. Investition Nachrüstung: rund 320.000 EUR für drei Maschinen plus Schulung. Über höhere Erlöse für reineres rPET (Aufschlag ca. 80–120 EUR/t in der Aufbereitung) und eingesparte manuelle Nachsortierung amortisiert sich die Investition nach knapp 14 Monaten — bei einer Restlaufzeit der Anlage von mindestens 8 Jahren ein klarer Business Case. Die Anlage führt ihre Sortier-KPIs jetzt über TOMRA Insight und tauscht regelmäßig mit zwei Schwesteranlagen des Konzerns Erfahrungen über Modellperformance aus.

DSGVO & Datenschutz

• Datenhosting (TOMRA Insight): Europäische Azure-Regionen (überwiegend Westeuropa / Niederlande). Anbieter ist TOMRA Sorting GmbH (deutsche Vertriebs- und Servicegesellschaft) bzw. TOMRA Systems ASA (norwegischer Mutterkonzern).
• Datenarten: Sortier-KPIs, Sensorrohdaten, Materialklassifikationsergebnisse, optional Kamerabilder aus dem Sortierprozess. Es werden keine personenbezogenen Daten verarbeitet — Sortieranlagen sind Industrieumgebungen ohne Kundendaten.
• Modelltraining: GAINnext-Modelle werden bei TOMRA trainiert. Bilddaten aus Kundenanlagen können — je nach Vereinbarung — in das zentrale Trainingsset eingespielt werden. Dies ist vertraglich regelbar; Betreiber sollten den Datennutzungsumfang im Liefervertrag explizit verhandeln.
• Auftragsverarbeitung (AVV): Über TOMRA Sorting GmbH verfügbar; Standard im Industrie-Anlagenkontext.
• Empfehlung für Betreiber: Für kommunale Auftraggeber und Konzerne mit Compliance-Anforderungen den Datennutzungsumfang (insbesondere Bilddaten für Modelltraining) im Vertrag explizit fixieren. Lokale Speicherung sensorrelevanter Daten in der Anlage ist möglich, wenn TOMRA Insight nicht genutzt wird — die KI-Funktionalität bleibt auch dann erhalten.

Gut kombiniert mit

• — Greyparrot als KI-Analytikkamera vor oder hinter der AUTOSORT-Linie liefert kontinuierliche Materialstrom-Analytik (Was kommt rein, was geht raus). Das ergänzt die TOMRA Insight-Daten und ermöglicht herstellerunabhängige Reinheits- und Restmüllanalyse.
• — ZenRobotics als Roboter-Sortierstation in der Nachsortierung (Quality Control) hinter AUTOSORT. Was die optische Sortierung nicht ausschleust, wird vom Roboter aufgegriffen — typische Kombination in modernen LVP-Werken.
• — WeSort.AI BatterySort als spezialisierter KI-Detektor vor der AUTOSORT-Linie, der Lithium-Ionen-Akkus aus dem Materialstrom herausnimmt, bevor sie Brandgefahr auf der Hauptlinie auslösen. Für E-Schrott- und Restabfallaufbereiter eine sinnvolle Ergänzung.

Unser Testurteil

TOMRA AUTOSORT verdient 5 von 5 Sternen — gemessen an der Aufgabenstellung “industrielle sensorbasierte Sortierung im europäischen Markt” ist es die Referenzlösung. Die Kombination aus FLYING BEAM-NIR, SHARP EYE, DEEP LASER und GAINnext-KI in einer Plattform, die zuverlässig in 24/7-Betrieb läuft, ist im Wettbewerbsumfeld einzigartig. Die Verbreitung im DACH-Markt, das verfügbare Servicenetz und die ausgereifte Cloud-Plattform TOMRA Insight machen AUTOSORT zur sicheren Wahl für Betreiber, die mit Maschinen-Stillstand nicht spielen können. Punktabzüge wären wegen der hohen Investition, des Hersteller-Lock-ins und der langen Lieferzeiten denkbar — relativieren sich aber, wenn man die Aufgabe ehrlich bewertet: Wer industrielle LVP-Anlagen baut, hat realistisch drei Alternativen (TOMRA, Steinert, Pellenc) — und TOMRA bietet die tiefste KI-Integration. Für kleine Betriebe oder Spezialaufgaben sollten Alternativen geprüft werden; für das Kernsegment industrieller Mischabfall-Sortierung bleibt AUTOSORT die richtige Wahl.

Was wir bemerkt haben

• 2022/2023 — Einführung von GAINnext als Deep-Learning-Modul für AUTOSORT. Damit hat TOMRA die Lücke der “schwer sortierbaren” Materialien (Carbon-Black-Kunststoffe, Verbundverpackungen) erstmals industrietauglich geschlossen — ein qualitativer Sprung, der die LVP-Sortierung in Deutschland messbar verändert hat.
• 2024 — Verstärkter Fokus auf E-Schrott- und Batterieanwendungen. TOMRA positioniert FACT (Fire Awareness and Containment Technology) und GAINnext gemeinsam als Antwort auf die zunehmenden Brandfälle in deutschen Sortieranlagen durch unsortierte Lithium-Ionen-Akkus.
• 2024 — TOMRA hat die Marke “Plastics Sorting” stärker mit “Recycling” zu einer einheitlichen Sparte gebündelt; intern wurden Vertriebs- und Servicestrukturen für die DACH-Region konsolidiert. Operativ bemerken Bestandskunden das vor allem an klareren Ansprechpartnern in Mülheim-Kärlich.
• 2025 — TOMRA Insight als Cloud-Plattform wird zunehmend zur Standardanforderung in Konzernanlagen. Wer mehrere Standorte betreibt, fordert die Datenintegration aktiv ein — das stärkt die strategische Position von TOMRA gegenüber Wettbewerbern ohne vergleichbare Plattform.
• Mai 2026 — Lieferzeiten für Neuanlagen bleiben mit 6–12 Monaten hoch. Das ist nicht TOMRA-spezifisch, sondern branchenweit Folge der hohen Nachfrage durch EU-Recyclingquoten-Regulierung — wer 2027 produzieren will, muss spätestens jetzt bestellen.