Digitalisierung in der Chemieindustrie bedeutet längst mehr als papierlose Prozesse oder digitale Dokumentation. Produktionsdaten werden in Echtzeit ausgewertet, Anlagenzustände prognostiziert, Prozesse datenbasiert optimiert und Laborergebnisse systematisch für weitere Analysen nutzbar gemacht.
Besonders interessant ist dabei die Verbindung mit künstlicher Intelligenz (KI). Sie ermöglicht es, große Mengen heterogener Prozess-, Anlagen- und Labordaten nicht nur zu speichern, sondern daraus Muster, Prognosen und Handlungsempfehlungen abzuleiten. Die folgenden vier Beispiele zeigen, wie Digitalisierung und KI in der Chemieindustrie konkret eingesetzt werden können.
Was heißt „Digitalisierung in der Chemie“ heute?
Digitalisierung lässt sich in der Chemieindustrie vereinfacht in drei Ebenen einteilen: digitale Prozesse und Transparenz, datenbasierte Betriebsmodelle und digitale Geschäftsmodelle. Bereits die erste Ebene schafft die Voraussetzung dafür, Daten strukturiert zu erfassen und verfügbar zu machen. Auf der nächsten Stufe werden diese Daten genutzt, um Entscheidungen und Prozesse zu verbessern.
Die Besonderheit der Chemie liegt dabei in der Prozessindustrie: Produktionsanlagen laufen kontinuierlich oder in Batches, Prozesse sind stark miteinander gekoppelt und Änderungen können Auswirkungen auf Qualität, Sicherheit und Anlagenverfügbarkeit haben. Gleichzeitig bestehen viele Anlagen aus gewachsenen Brownfield-Strukturen mit unterschiedlichen Automatisierungs- und IT-Systemen. Zudem müssen die besonderen Sicherheitsanforderungen und regulatorischen Rahmenbedingungen der Chemieindustrie berücksichtigt werden.
KI ist deshalb kein isoliertes IT-Thema. Sie benötigt belastbare Daten, geeignete Schnittstellen und ein Verständnis der zugrunde liegenden chemischen und verfahrenstechnischen Prozesse. KI-Beratung für die Chemieindustrie setzt genau an dieser Verbindung von Technologie, Daten und industrieller Anwendung an.
4 Praxisbeispiele aus der chemischen Industrie
Predictive Maintenance an Pumpen und Verdichtern
Ein besonders praxisnaher Einsatzbereich ist die vorausschauende Instandhaltung. So werden beispielsweise an einigen Chemiestandorten bereits Predictive-Maintenance-Modelle eingesetzt, um unter anderem Kompressoren, Pumpen und Wärmetauscher zu überwachen. Sensor- und Prozessdaten werden analysiert, um Anomalien frühzeitig zu erkennen und Instandhaltungsmaßnahmen besser zu planen.
Ein KI-basiertes Predictive-Maintenance-System kann kritische Equipments an zahlreichen Standorten überwachen und Abweichungen frühzeitig erkennen.
Der Nutzen liegt insbesondere in höherer Anlagenverfügbarkeit, besser planbarer Instandhaltung und der Reduzierung ungeplanter Ausfälle.
Digitaler Zwilling mit ML-gestützter Prozessoptimierung
Digitale Zwillinge bilden Anlagen oder Prozesse digital ab und ermöglichen es, Betriebszustände zu analysieren und Szenarien virtuell zu untersuchen. So werden bereits vielfach digitale 3D-Modelle von Produktionsanlagen eingesetzt, unter anderem zur Unterstützung von Instandhaltung und Training. KI- und Machine-Learning-Verfahren werden zudem zur Analyse von Anlagendaten und zur Prozessoptimierung eingesetzt.
Auch für petrochemische Prozesse wurden Machine-Learning-basierte Digital-Twin-Ansätze in realen Produktionsumgebungen untersucht und erprobt. Dabei werden industrielle IoT-Daten genutzt, um Prozessmodelle kontinuierlich anzupassen und die Produktionssteuerung zu unterstützen.
KI-basierte Yield-Optimierung in der Batch-Produktion (Soft Sensors)
Gerade in Batch-Prozessen sind wichtige Qualitätsgrößen häufig nicht kontinuierlich direkt messbar. Soft Sensors können hier eine Brücke schaffen: Sie berechnen auf Basis vorhandener Prozessdaten eine indirekt beobachtbare Größe, beispielsweise eine Qualitäts- oder Konzentrationsgröße.
Machine-Learning-basierte Soft Sensors können zur Echtzeitüberwachung von Batch- und Fermentationsprozessen eingesetzt werden. In einem Beispiel wurde ein Deep-Learning-Modell zur Prognose der Produktkonzentration in einem industriellen Maßstab modellierten Penicillin-Fermentationsprozess eingesetzt.
Damit können Prozessabweichungen früher erkannt und Produktionsparameter gezielter angepasst werden – mit potenziellem Nutzen für Ausbeute, Qualität und Prozessstabilität.
Labor 4.0 – ELN und KI-Auswertung von Versuchsdaten
Auch im Labor beginnt Digitalisierung nicht erst mit generativer KI. Elektronische Labornotizbücher (ELN) und Labor-Informations-Management-Systeme (LIMS) schaffen zunächst eine strukturierte Datenbasis.
Ein öffentlich beschriebenes Beispiel aus der pharmazeutischen Entwicklung zeigt die Integration von LIMS, ELN, Chromatographie-Systemen und mehr als 1.000 Laborinstrumenten. Nach der Vernetzung der Systeme wurde eine Effizienzsteigerung von 20 % berichtet; gleichzeitig verbesserten sich Datenqualität und Datenintegrität. (Quelle: Thermo Fisher Scientific – „Connecting the scientific ecosystem at a top 20 global pharmaceutical organization“)
Darauf aufbauend können Analytics und KI Versuchsreihen automatisiert auswerten, Zusammenhänge erkennen oder bei der Planung weiterer Experimente unterstützen.
Welche Technologien stecken hinter den Beispielen?
Die technische Basis besteht aus mehreren Bausteinen:
- Datenfundament:
- IIoT-Sensorik: Erfassung von Zustands- und Prozessdaten
- Edge und Cloud: Verarbeitung und Bereitstellung großer Datenmengen
- OPC UA / NAMUR Open Architecture (NOA): standardisierte und sichere Nutzung von Produktionsdaten
- KI-Bausteine:
- Machine Learning und Deep Learning: Erkennen komplexer Muster und Erstellen von Prognosen
- Soft Sensors: virtuelle Messgrößen auf Basis vorhandener Prozessdaten
- Systemintegration:
- MES, ERP und LIMS: Verbindung von Produktion, Geschäft und Labor
Gerade NOA wurde für die Prozessindustrie entwickelt, um zusätzliche Produktionsdaten für Monitoring und Optimierung verfügbar zu machen, ohne die etablierte Automatisierungsstruktur grundlegend zu verändern.
Typische Hürden – und wie Chemieunternehmen sie überwinden
Die größte Herausforderung ist häufig nicht das KI-Modell selbst, sondern die Ausgangsbasis:
- Legacy-Systeme: Bestehende Anlagen mit etablierter IT-Infrastruktur und Software und heterogene Systemlandschaften erschweren die Integration.
- OT-Security: Produktionsnetze müssen auch bei zusätzlicher Datenverfügbarkeit geschützt bleiben.
- Datensilos: Prozess-, Labor-, Instandhaltungs- und Geschäftsdaten liegen häufig in unterschiedlichen Systemen.
- Datenqualität: Fehlende, uneinheitliche oder nicht ausreichend strukturierte Daten begrenzen den Nutzen von KI.
- Fachkräfte und Change: Neue digitale Anwendungen müssen von Produktion, Engineering, IT und Instandhaltung gemeinsam getragen werden.
- Regulatorik: Je nach Anwendungsfall sind unter anderem Anforderungen aus GMP, REACH, FDA 21 CFR Part 11, EU AI Act und CSRD zu berücksichtigen.
Deshalb empfiehlt sich für mittelständische Chemieunternehmen meist kein groß angelegtes „Digitalisierungsprogramm“ als erster Schritt. Sinnvoller ist ein klar abgegrenzter Use Case mit messbarem Business Case – beispielsweise Predictive Maintenance für ein kritisches Asset, eine Soft-Sensor-Anwendung in einem Batch-Prozess oder die Digitalisierung eines Laborworkflows.
FAQ – häufige Fragen zur Digitalisierung in der Chemiebranche
Was sind die wichtigsten Beispiele für Digitalisierung in der Chemie?
Typische Anwendungen sind Predictive Maintenance, digitale Zwillinge, datenbasierte Prozessoptimierung, Soft Sensors, digitale Labore sowie die automatisierte Analyse von Produktions- und Labordaten. Entscheidend ist nicht die eingesetzte Technologie allein, sondern der konkrete Nutzen für Kosten, Qualität, Verfügbarkeit, Sicherheit oder Nachhaltigkeit.
Welche Rolle spielt KI bei der Digitalisierung in der Chemie?
KI erweitert klassische Digitalisierung um Prognosen und Mustererkennung. Sie kann beispielsweise Anlagenabweichungen erkennen, Qualitätsgrößen prognostizieren oder große Mengen an Versuchsdaten analysieren. Besonders sinnvoll ist KI dort, wo viele Daten vorliegen und komplexe Zusammenhänge für Menschen nur schwer systematisch auszuwerten sind.
Welche Technologien sind in der chemischen Industrie heute Standard?
Zu den etablierten Bausteinen gehören Prozessleitsysteme, MES, ERP- und LIMS-Systeme sowie industrielle Sensorik. Für die zunehmende Vernetzung spielen Standards wie OPC UA und Konzepte wie die NAMUR Open Architecture eine wichtige Rolle. KI, Digital Twins und Advanced Analytics ergänzen diese bestehende digitale Infrastruktur.
Wo lohnt sich der Einstieg für mittelständische Chemieunternehmen?
Ein guter Einstieg ist ein konkreter, begrenzter Use Case mit verfügbaren Daten und einem klar messbaren Nutzen. Beispiele sind die Überwachung kritischer Anlagen, die Prognose einer Qualitätsgröße oder die Automatisierung eines manuellen Analyseprozesses. Nach einem erfolgreichen Pilot können weitere Anwendungen schrittweise skaliert werden.
Fazit
Digitalisierung in der Chemieindustrie ist längst Realität – von Predictive Maintenance über digitale Zwillinge bis zum vernetzten Labor. KI erweitert diese Anwendungen um neue Möglichkeiten der Prognose, Optimierung und automatisierten Datenanalyse.
Der entscheidende Erfolgsfaktor ist dabei nicht die Einführung möglichst vieler Technologien, sondern die Verbindung von Daten, Prozessverständnis und konkretem Business Case. Wer mit einem relevanten Use Case startet, kann Digitalisierung schrittweise skalieren und messbaren Nutzen für Effizienz, Qualität, Anlagenverfügbarkeit und Nachhaltigkeit schaffen.
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Dieser Text wurde mit Unterstützung von KI & Fachrecherche erstellt sowie von unserer Redaktion geprüft.
Autorin: Clara Hiemer