KI Einstieg in der Chemiebranche: Was die Daten zeigen

Der KI Einstieg in der Chemiebranche vollzieht sich langsamer als in manchen anderen Industriezweigen – die Wachstumskurve dreht sich jedoch deutlich. Laut einer Studie des Fraunhofer-Instituts ISI nutzten im Jahr 2022 lediglich acht Prozent der Unternehmen in der Chemie- und Pharmaindustrie künstliche Intelligenz. Bis 2025 sollten weitere 13 Prozent dazukommen. Die Untersuchung zeigt zudem, dass Unternehmen, die die Einstiegshürde einmal überwunden haben, das Anwendungsgebiet konsequent ausweiten. Die Technologie wird damit zum dauerhaften Bestandteil der Betriebsstrategie, nicht zu einem einmaligen Experiment.

Auffällig ist ein strukturelles Muster: Betriebe mit mehr als 500 Mitarbeitern steigen leichter ein als kleinere Unternehmen, und KI-Anwendungen konzentrieren sich häufiger dort, wo komplexe Produkte hergestellt werden. Genau darin liegt die besondere Eignung der Prozessindustrie als Anwendungsfeld – zahlreiche Produktions- und Reaktionsabläufe lassen sich nicht durch starre Regelwerke vollständig abbilden, was datenbasierte Modelle zu einem sinnvollen Ergänzungsinstrument macht.

Anwendungsfelder in der Prozessindustrie

In der Prozessüberwachung und Regelungsoptimierung werden Sensordaten aus laufenden Anlagen in Echtzeit verarbeitet, um Parameter wie Temperaturen, Durchflüsse oder Dosierungsmengen automatisch anzupassen – etwa wenn Rohstoffeigenschaften schwanken oder sich Reaktionsbedingungen verändern. Die Regelungsanpassung erfolgt dabei so lange, bis optimale Bedingungen für die jeweilige Reaktion erreicht sind, ohne dass ein manueller Eingriff erforderlich wird.

Ein weiteres Einsatzgebiet betrifft die molekulare Simulation in der Produktentwicklung. KI-Systeme sind in der Lage, eine sehr große Zahl von Molekülvarianten zu simulieren und deren Wechselwirkungen rechnerisch vorherzusagen. Im pharmazeutischen Bereich lässt sich dadurch die Entwicklungszeit für neue Wirkstoffe erheblich verkürzen. Auch für Pflanzenschutzmittel und Waschmittelformulierungen kommt dieses Verfahren zum Einsatz, um in frühen Entwicklungsphasen geeignete Verbindungen mit guter Umweltverträglichkeit zu identifizieren. Der dafür erforderliche Rechenaufwand ist erheblich: Ein industriell genutzter Supercomputer erreicht dabei eine Rechenleistung von drei Petaflops, was rechnerisch rund 20.000 handelsüblichen Notebooks entspricht.

KI-gestützte Anomaliedetektionssysteme können Unregelmäßigkeiten in Reaktionsverläufen früher erkennen als klassische Überwachungsmethoden. Undichte Ventile oder Rohrleitungen, schlechte elektrische Kontakte sowie Vibrations- und Temperaturabweichungen, die auf bevorstehende Defekte hinweisen, lassen sich auf diese Weise frühzeitig identifizieren und beheben. In der Beschichtungsindustrie wird bildgebende KI-Technologie zur Bewertung von Korrosionsfehlern eingesetzt, die bislang durch subjektive Sichtprüfungen erfolgte. Durch die Erfassung von Bildern in einem einheitlichen Format und deren Anreicherung mit experimentellen Metadaten werden Inkonsistenzen, die durch individuelle menschliche Wahrnehmung entstehen, systematisch eliminiert.

Im Advanced Process Control (APC) werden mathematische Modelle mit realen Anlagendaten kombiniert, um Regelstrategien kontinuierlich anzupassen. Ein dokumentierter Praxisfall aus der Chemiebranche belegt, dass eine Batch-Anlage seit Mitte 2024 von der Produktionsplanung bis zur Abfülllinie und Verpackung vollautomatisch betrieben wird – ursprünglich war das Projekt nur für zehn Testchargen ausgelegt. Alle Anlagendaten fließen in eine Cloud-Infrastruktur, werden dort durch KI-Algorithmen optimiert und anschließend zurückgespielt. Der verantwortliche Plant Manager fasste den Qualifizierungsaufwand für das Modell mit dem Vergleich zusammen, dass KI wie ein Student behandelt werden müsse, den man trainieren müsse, bis er zum Professor wird.

Voraussetzungen und Hemmnisse beim KI-Einsatz

Die größten Hürden beim KI-Einstieg liegen nicht primär in der Technologie selbst, sondern in den Grundvoraussetzungen, die für einen erfolgreichen Betrieb erfüllt sein müssen. Datenbasierte Modelle arbeiten ausschließlich mit dem, was sie in den Trainingsdaten erkennen können. Daraus folgt, dass ein signifikanter Anteil qualitativ hochwertiger, strukturierter Produktionsdaten bereitstehen muss, bevor ein Modell sinnvoll trainiert werden kann – eine Voraussetzung, die in vielen Betrieben noch nicht erfüllt ist.

Erfolgreiche KI-Implementierungen setzen außerdem voraus, dass Mitarbeitende in Produktionsumgebungen gezielt digitale Kompetenzen entwickeln. In dem genannten Praxisfall wurden Produktionsmitarbeiter befähigt, entsprechende Fähigkeiten aufzubauen, und begleitende Digitalisierungsinitiativen wurden parallel gestartet. Die Schlussfolgerung aus der betrieblichen Praxis lautet, dass ein KI-Einsatz ohne aktive menschliche Begleitung nicht funktioniert.

Auf der technischen Seite zeigt die Entwicklung generativer KI-Assistenzsysteme für Automatisierungsingenieure, dass die Programmiereinstiegshürde deutlich sinkt. Auf der Hannover Messe 2025 wurde demonstriert, dass eine Anlage heute in wenigen Minuten automatisiert werden kann, ohne Kenntnisse in spezifischen Engineering-Werkzeugen vorauszusetzen. Solche Systeme können die SCL-Code-Generierung (Structured Control Language) um bis zu 60 Prozent beschleunigen und gleichzeitig Fehlerquoten reduzieren.

Einer der strukturellen Treiber für den KI-Einsatz ist der demografische Wandel im Fachkräftebereich. Viele Fachkräfte der Babyboomer-Generation stehen kurz vor dem Rentenalter und werden nicht vollständig ersetzt werden können. Ein höherer Automatisierungsgrad stellt kein Allheilmittel dar, kann jedoch ein wirksamer Hebel sein, sofern der wachsenden digitalen Qualifikationslücke zwischen Beschäftigtengruppen durch gezielte Weiterbildungsmaßnahmen entgegengewirkt wird.

Nicht außer Acht zu lassen ist der ökologische Fußabdruck der KI-Infrastruktur selbst. Die Softwareindustrie ist bereits für rund drei bis vier Prozent der weltweiten CO₂-Emissionen verantwortlich – ein Anteil, der dem der Luftfahrtbranche entspricht und weiter steigt. Für die Prozessindustrie, die unter erheblichem Nachhaltigkeitsdruck steht, ist dieser Aspekt bei der strategischen Planung von KI-Projekten in die Gesamtbilanzierung einzubeziehen.

Auf europäischer Ebene haben im Februar 2025 sechzig führende Unternehmen die EU AI Champions-Initiative gestartet, die eine umfassende KI-Strategie sowie einen vereinfachten rechtlichen Rahmen für Europa anstrebt. Die Marktentwicklung unterstreicht das Ausmaß des Wandels: Laut Statista wird allein der deutsche Markt für generative KI zwischen 2024 und 2030 um insgesamt 14,1 Milliarden US-Dollar wachsen, was einem Anstieg von 887,5 Prozent entspricht. Die prognostizierte Marktgröße für das Jahr 2030 beträgt 15,7 Milliarden US-Dollar.

Quelle: Fachzeitschrift „PROCESS“

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