Hinweis: Das Beitragsbild wurde mit künstlicher Intelligenz erzeugt.
Produktionsbetriebe sammeln Daten in einem Umfang, den keine Mannschaft manuell auswerten kann. Sensoren, Prozessleitsysteme und sogenannte Historian-Datenbanken, also Archivdatenbanken für Zeitreihenmesswerte, liefern rund um die Uhr Informationen über Temperaturen, Drücke, Durchflussmengen und Energieverbrauch. Das Problem: Die Daten liegen vor, die Erkenntnisse daraus nicht.
Daten vorhanden, Nutzen ausgeblieben
Viele Anlagenbetreiber in der Prozessindustrie haben in den vergangenen Jahren erheblich in Sensorik und Leittechnik investiert. Die Infrastruktur für datengetriebene Entscheidungen steht vielerorts bereits. Genutzt wird sie selten in vollem Umfang.
Der Grund ist struktureller Natur. Im laufenden Betrieb fehlt die Zeit, Tausende Parameter auf Zusammenhänge zu prüfen. Korrelationen zwischen einem Druckverlauf in Reaktor A und dem Energieverbrauch in Pumpengruppe B bleiben unsichtbar, wenn niemand gezielt danach sucht. Klassische Auswertungen erfassen Ausreißer, aber keine verborgenen Muster über Wochen oder Monate.
Gleichzeitig steigen Energiekosten und Qualitätsanforderungen. Wettbewerbsdruck aus Niedriglohnländern und regulatorische Vorgaben zur Energieeffizienz verschärfen den Druck auf die Marge. Wer Potenziale nicht hebt, verliert Boden.
Wo die Reserven tatsächlich liegen
Zwischen den Systemen, nicht in einzelnen Maschinen
Ein verbreiteter Irrtum ist die Fokussierung auf einzelne Aggregate. Optimierungspotenziale bei einer Pumpe oder einem Kompressor sind begrenzt und oft bereits ausgereizt. Die größeren Reserven liegen in den Wechselwirkungen der Systeme: zwischen Wärmequellen und Wärmesenken, zwischen Regelkreisen, die sich gegenseitig beeinflussen, oder zwischen Produktionszeitpunkten und Energietarifen.
Prozessmodellierung, also die strukturierte digitale Abbildung von Abläufen und Abhängigkeiten, schafft die Voraussetzung, solche systemübergreifenden Muster zu identifizieren. Erst wer die Wechselwirkungen kennt, kann gezielt eingreifen.
Prädiktive Regelung statt reaktiver Korrektur
Ein weiteres Potenzial liegt in der Regelungsstrategie. Viele Anlagen fahren mit konservativen Parametern, die für den schlechtesten Fall ausgelegt sind. Prädiktive Regelung, also vorausschauende Steuerung auf Basis von Prozessmodellen und historischen Daten, erlaubt engere Toleranzen. Das senkt Energieeinsatz und Ausschuss gleichzeitig.
KI-gestützte Verfahren können dabei helfen, die Modelle kontinuierlich anzupassen. Statt einer einmaligen Optimierung entsteht ein lernender Regelkreis, der auf Rohstoffvariationen oder saisonale Schwankungen reagiert.
Was KI-Analyse konkret bedeutet
KI in der Prozessdatenanalyse meint in der Praxis vor allem maschinelles Lernen auf Zeitreihendaten. Algorithmen suchen in historischen Betriebsdaten nach Mustern, die auf ineffizienten Betrieb, bevorstehende Störungen oder Qualitätsabweichungen hinweisen.
Der Ausgangspunkt ist die vorhandene Dateninfrastruktur. Historian-Systeme großer Leittechnikhersteller enthalten oft Jahre an Messdaten. Diese Bestände sind die Grundlage. Neue Sensorik ist für einen ersten Analyseansatz häufig nicht notwendig.
Die Analyse liefert keine Patentrezepte. Sie zeigt Zusammenhänge auf und bewertet deren statistische Belastbarkeit. Die Interpretation und die Entscheidung über Maßnahmen bleiben beim Prozessingenieur. Das ist kein Mangel des Verfahrens, sondern Ausdruck der Komplexität chemischer und verfahrenstechnischer Prozesse.
Voraussetzungen für den Praxiseinsatz
Datenqualität ist die wichtigste Voraussetzung. Fehlende Zeitstempel, Sensorausfälle oder inkonsistente Einheiten machen Analysen unzuverlässig. Vor jeder KI-Auswertung steht deshalb die Datenbereinigung. Dieser Schritt wird häufig unterschätzt und bindet erhebliche Ressourcen.
Ebenso wichtig ist die Einbindung von Prozesswissen. Ein Algorithmus, der nur auf Datenmuster schaut, findet auch Korrelationen ohne Kausalität. Erst die Kombination aus statistischer Analyse und Anlagen-Know-how führt zu belastbaren Ergebnissen.
Organisatorisch braucht es klare Zuständigkeiten. Wer verantwortet die Dateninfrastruktur? Wer bewertet die Analyseergebnisse? Wer entscheidet über Anpassungen im Betrieb? Ohne diese Struktur versanden Projekte nach der Pilotphase.
Fazit
Die Datenbasis für eine datengetriebene Prozessoptimierung ist in vielen Industriebetrieben bereits vorhanden. Was fehlt, ist die systematische Auswertung. KI-gestützte Analyse kann dabei ein wirksames Werkzeug sein, vorausgesetzt, Datenqualität, Prozesswissen und organisatorische Verantwortung sind gesichert. Wer diese Voraussetzungen schafft, erschließt Effizienzreserven ohne neue Investitionen in Hardware.
