Die Digitalisierung von industriellen Prozessen und Systemen ist untrennbar mit der Umwandlung von Daten in nützliche Informationen, Wissen und letztlich Weisheit verbunden. Dies ist ein wesentlicher Bestandteil des DIKW-Zyklus (Daten, Information, Wissen, Weisheit), der eine zentrale Rolle bei der Entwicklung von Systemen für vorausschauende Wartung und autonome Steuerung spielt. In industriellen Anwendungen, insbesondere bei der Automatisierung von Kraftwerken und Fabriken, ist dieser Prozess von entscheidender Bedeutung, um die Effizienz und Zuverlässigkeit der Anlagen zu gewährleisten.

Die Grundlage des DIKW-Zyklus liegt in der Transformation von Rohdaten, die aus verschiedenen Quellen wie Sensoren und Messgeräten stammen, in Informationen, die für die Entscheidungsfindung nützlich sind. Ein Beispiel dafür ist die Temperaturmessung in einer Anlage. Ein Thermoelement erfasst die Temperatur und wandelt diese physikalische Größe in elektrische Signale um. Diese Signale werden digitalisiert und über das Internet an eine Cloud-basierte Datenbank übermittelt, wo sie gespeichert und weiterverarbeitet werden können. Sobald die Rohdaten gespeichert sind, können sie analysiert und auf verschiedene Arten interpretiert werden, um ein tieferes Verständnis über die Prozesse im System zu erlangen.

Die Verarbeitung von Informationen zu Wissen erfolgt durch den Einsatz analytischer Modelle und Algorithmen, die es ermöglichen, Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Hier werden historische Daten und Zeitreihen verwendet, um Korrelationen zu finden, Vorhersagen zu treffen und die verschiedenen Ursachen-Wirkungs-Beziehungen im System zu verstehen. In der digitalen Welt wird dieser Schritt zunehmend von Computern übernommen, die autonom Berechnungen durchführen und so eine intelligente Entscheidungsfindung ermöglichen.

Der letzte Schritt des DIKW-Zyklus ist die Umwandlung von Wissen in Weisheit. Weisheit bedeutet hier die Fähigkeit, das Wissen zu synthetisieren, um auf dieser Basis vorausschauend zu handeln, Prozesse zu optimieren und potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen. In einer vollautomatisierten digitalen Welt können solche Systeme eigenständig Entscheidungen treffen, die zuvor vom Menschen getroffen werden mussten. Ein Beispiel hierfür sind autonom fahrende Fahrzeuge, die durch die kontinuierliche Verarbeitung von Echtzeitdaten nicht nur ihre Umgebung erfassen, sondern auch potenzielle Gefahren erkennen und Entscheidungen zur Unfallvermeidung treffen.

Ein weiteres Beispiel für die Anwendung des DIKW-Zyklus in der Digitalisierung ist die Entwicklung von Fahrzeugsteuerungssystemen. In der Vergangenheit war ein Fahrzeug mit einer einfachen Tempomatsteuerung ausgestattet, die es dem Fahrer ermöglichte, die Geschwindigkeit konstant zu halten. Diese Systeme waren jedoch passiv und erforderten menschliches Eingreifen, um auf Veränderungen in der Umgebung zu reagieren. In modernen, autonomen Fahrzeugen hingegen wird eine Vielzahl von Sensordaten in Echtzeit verarbeitet. Diese Daten ermöglichen es dem Fahrzeug, seine Umgebung zu kartieren, potenzielle Gefahren zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen, um Kollisionen zu vermeiden. Der Übergang von Rohdaten zu Information, von Information zu Wissen und schließlich von Wissen zu Weisheit bildet die Grundlage für die Entwicklung von Fahrzeugen, die in der Lage sind, ohne menschliches Eingreifen sicher und effizient zu fahren.

In der Industrie, insbesondere bei der Steuerung von Produktionsanlagen, kommt es zunehmend zu einer Digitalisierung der gesamten Infrastruktur. Die industrielle Steuerungstechnik (ICS) bildet die Grundlage für diese Automatisierungssysteme. Sie umfasst eine Vielzahl von Komponenten, die zur Überwachung und Steuerung von Prozessen in einer Anlage erforderlich sind, darunter Sensoren, Aktuatoren und Mikrocontroller. Diese Geräte sind miteinander vernetzt und kommunizieren miteinander, um die unterschiedlichen Maschinen und Prozesse zu steuern. Der Einsatz von Remote Terminal Units (RTUs) ermöglicht eine Fernüberwachung und -steuerung der Anlagen. Diese RTUs sammeln die Daten der Sensoren, verarbeiten sie und geben sie an die Steuerungseinheit weiter, die auf diese Informationen reagiert.

In modernen industriellen Steuerungssystemen erfolgt die Kommunikation zwischen den einzelnen Komponenten über elektrische oder pneumatische Signale. Sensoren messen physikalische Größen wie Temperatur, Druck oder Füllstand und wandeln diese in elektrische Signale um. Diese Signale werden dann von den Steuerungseinheiten verarbeitet, die die entsprechenden Aktionen wie das Öffnen oder Schließen von Ventilen oder das Einstellen von Pumpen steuern. Diese Automatisierungssysteme ähneln in ihrer Funktionsweise dem Nervensystem eines lebenden Organismus und sind in der Lage, auf Veränderungen in der Umgebung zu reagieren, um eine optimale Leistung der Anlage zu gewährleisten.

Die Transformation von Daten zu Weisheit ist ein zentraler Aspekt der digitalen Revolution in der Industrie. Um das volle Potenzial dieser Systeme auszuschöpfen, ist es entscheidend, dass Unternehmen nicht nur die Technologie verstehen, sondern auch die Fähigkeiten entwickeln, um diese Technologien intelligent zu nutzen. Der DIKW-Zyklus bietet hierbei ein wertvolles Modell, um den Weg von der Datenerfassung bis hin zur vorausschauenden Entscheidungsfindung zu verstehen und anzuwenden.

Wie kann man digitale Transformation in der Industrie erfolgreich planen und umsetzen?

Die digitale Transformation stellt Unternehmen vor eine Vielzahl von Herausforderungen, insbesondere im Bereich der Fertigung und Industrie. Es ist entscheidend zu erkennen, dass Versuche, den digitalen Wandel in isolierten Testumgebungen oder ausschließlich anhand historischer Daten zu validieren, oft nicht die Komplexität einer realen Implementierung widerspiegeln. Projekte, die den digitalen Wandel in einer kontrollierten „Laborumgebung“ testen, scheitern häufig daran, die tatsächlichen Anforderungen und Bedingungen der operativen Welt zu berücksichtigen. Diese Diskrepanz kann zu irreführenden Ergebnissen führen und die Skalierung dieser Lösungen ineffektiv machen, was in der Praxis keine spürbaren Vorteile bringt. Erfolgreiche digitale Transformationsprojekte müssen von Anfang an auf die tatsächlichen Prozessabläufe und spezifischen Herausforderungen im Fertigungsumfeld abgestimmt sein. Nur so können Unternehmen greifbare Ergebnisse erzielen, die Effizienz maximieren und echte Verbesserungen in den Betriebsabläufen vorantreiben.

Zu Beginn eines digitalen Transformationsprojekts ist es von großer Bedeutung, die zu erwartende Dimension des Wandels klar zu definieren. Es gibt drei zentrale Fragen, die Unternehmen helfen können, den Nutzen einer digitalen Transformation zu bewerten:

  1. Ist digitale Transformation sinnvoll? In manchen Fällen sind bestehende Fertigungsprozesse bereits hochgradig optimiert, so dass der zusätzliche digitale Aufwand nur geringe, wenn überhaupt, Verbesserungen bringt. Andererseits gibt es Unternehmen oder Produktionsabläufe, die auf veraltete, schwer automatisierbare Prozesse angewiesen sind, oder in Nischenmärkten agieren, die umfangreiche Anpassungen sowohl der Prozessabläufe als auch der digitalen Infrastruktur erfordern. In solchen Fällen ist es besonders wichtig, die wirtschaftliche Rechtfertigung der digitalen Transformation zu prüfen.

  2. Was sind die Anforderungen für eine erfolgreiche Transformation? Eine erfolgreiche digitale Transformation erfordert eine gründliche Planungsphase, in der der aktuelle Zustand der Fertigungsprozesse und der vorhandene Grad der Digitalisierung ermittelt werden. Hierbei müssen auch die zur Durchführung des Wandels benötigten Ressourcen – sowohl finanzieller als auch technischer und personeller Art – berücksichtigt werden. Eine sorgfältige und zielgerichtete Planung in dieser Phase sichert eine reibungslosere und effektivere Umsetzung.

  3. Welche messbaren Ergebnisse werden erwartet? Es ist entscheidend, klare, messbare Ziele zu definieren, die über allgemeine Indikatoren wie Effizienzsteigerung oder Kostenreduktion hinausgehen. Die Ziele sollten spezifisch für das Unternehmen und quantifizierbar sein. Beispielsweise könnte ein Ziel sein, die Produktionszyklen von der Rohmaterialannahme bis hin zur Verpackung des Endprodukts um das Vierfache zu beschleunigen oder die Häufigkeit ungeplanter Produktionsstillstände durch Wartung um 20% zu reduzieren. Eine klare Zielsetzung sorgt für eine zielgerichtete Umsetzung und stellt sicher, dass die digitale Transformation einen tatsächlichen Mehrwert bringt.

Die digitale Transformation im Fertigungsbereich umfasst im Wesentlichen die Automatisierung von Arbeitsabläufen mittels datengestützter Methoden. Dies setzt die nahtlose Integration von digitalen Technologien in industrielle Prozesse voraus, bei denen IT-Infrastrukturen, verteilte Computerarchitekturen und umfangreiche Datenbanken eine zentrale Rolle spielen. Durch die Nutzung dieser Technologien können Unternehmen Prozesse optimieren, die Effizienz steigern und die vorausschauende Wartung verbessern, was zu einer höheren Produktivität und einer besseren Reaktionsfähigkeit auf Betriebsanforderungen führt.

Doch nicht alle Industrien verfügen über die nötige Infrastruktur oder interne Expertise, um eine umfassende digitale Transformation umzusetzen. Veraltete Systeme, eingeschränkte IT-Kapazitäten und mangelnde Erfahrung in der datengestützten Entscheidungsfindung stellen erhebliche Hürden dar. Daher sollten Unternehmen bei der Entwicklung ihrer Digitalisierungsstrategien nicht auf generische Lösungen zurückgreifen, sondern maßgeschneiderte Ansätze entwickeln, die ihre spezifischen Anforderungen und betrieblichen Bedürfnisse berücksichtigen. Es ist wichtig zu verstehen, dass die digitale Transformation mehr ist als nur der Erwerb neuer IT-, Automatisierungs- und Computerressourcen – es geht darum, wie die Menschen innerhalb des Unternehmens ihre Arbeitsprozesse verändern und anpassen.

Ein erfolgreicher Beginn eines Digitalisierungsprojekts erfordert eine umfassende Bewertung der aktuellen Arbeitsabläufe, Automatisierungsgrade und der Herausforderungen, die im Unternehmen bestehen. Dabei sollte der Fokus auf der zielgerichteten, wertschöpfenden Implementierung von Technologien liegen, statt auf einer pauschalen, flächendeckenden Digitalisierung. So lässt sich sicherstellen, dass die Einführung digitaler Technologien zu einer besseren Effizienz und einer streamlineten Betriebsführung führt.

Die erste Phase eines digitalen Transformationsprojekts umfasst eine detaillierte Analyse des Ausgangszustands des Unternehmens. Wichtige Aufgaben in dieser Anfangsphase beinhalten:

  • Die Evaluierung des aktuellen Standes der Digitalisierung im Unternehmen.

  • Die Bildung eines Teams, das für die Planung und Implementierung zuständig ist.

  • Die Gewährleistung einer nahtlosen Kommunikation zwischen den Betriebsebenen und den Unternehmensstrukturen durch eine Integration von IT und OT.

  • Die Analyse der notwendigen Datenstrukturen und Automatisierungsalgorithmen, die erforderlich sind, um Arbeitsabläufe zu optimieren und in agile Systeme zu transformieren.

  • Die Festlegung des gewünschten Interaktionsmodells zwischen der digitalen Infrastruktur und den Betriebs- und Geschäftsteams, wobei der Fokus auf einer benutzerfreundlichen Anwendung liegt.

Eine erfolgreiche digitale Transformation ist ohne die aktive Mitwirkung derjenigen, die täglich mit den Prozessen arbeiten, kaum denkbar. Unternehmen sollten sich der Tatsache bewusst sein, dass der Erfolg digitaler Initiativen maßgeblich von der Akzeptanz und Unterstützung der Mitarbeiter abhängt. Viele frühe Initiativen zur Fabrikdigitalisierung scheiterten oder brachten nur begrenzte Erfolge, weil die Beteiligten keine spürbaren Verbesserungen feststellten oder sich von den umfangreichen Datenmanagementaufgaben überfordert fühlten. In solchen Fällen wurden die Projekte entweder abgelehnt oder aufgegeben. Die größte Herausforderung bleibt daher oft die menschliche Akzeptanz der digitalen Veränderungen.

Wie verändert Industrie 5.0 die Arbeitswelt und Nachhaltigkeit in der chemischen Prozessindustrie?

Industrie 5.0 verfolgt einen menschenzentrierten Ansatz, der repetitive manuelle Tätigkeiten reduziert und den Fokus auf strategisch anspruchsvollere Aufgaben legt. Im Bereich der chemischen Verfahrenstechnik bedeutet dies, dass Mitarbeitende zunehmend in Problemlösungen, Prozessoptimierungen und innovativen Experimenten mit umweltfreundlichen Materialien eingebunden werden. Diese Verschiebung fördert nicht nur die Arbeitszufriedenheit, sondern etabliert zugleich eine Kultur der Innovation und kontinuierlichen Verbesserung. Die Technologie dient hier als Werkzeug zur Unterstützung, nicht als Kontrolle, wodurch ein respektvolles Miteinander von Mensch und Maschine entsteht.

Ein zentrales Element von Industrie 5.0 ist die Verbesserung von Arbeitssicherheit und Wohlbefinden. Gerade in der chemischen Industrie, die mit gefährlichen Stoffen und herausfordernden Arbeitsbedingungen konfrontiert ist, bieten digitale Lösungen wie Wearables zur Überwachung vitaler Parameter oder Augmented-Reality-Systeme zur Anleitung komplexer Prozesse entscheidende Vorteile. Sie mindern nicht nur Fehlerquellen, sondern erhöhen auch das Sicherheitsniveau und reduzieren die körperliche sowie mentale Belastung der Beschäftigten. So wird eine Arbeitsumgebung geschaffen, in der technologische Innovationen gezielt zur Förderung der Gesundheit und Leistungsfähigkeit der Belegschaft beitragen.

Nachhaltigkeit rückt bei Industrie 5.0 von einem optionalen Zusatzziel zu einem integralen Bestandteil der industriellen Verantwortung. Die chemische Industrie muss dabei zwei Dimensionen berücksichtigen: einerseits die Minimierung von Umwelteinflüssen und Ressourcenverbrauch, andererseits die Berücksichtigung der weitreichenden sozialen und ökologischen Folgen industrieller Aktivitäten. Die ganzheitliche Betrachtung der Ressourcennutzung innerhalb eines Werks ist entscheidend, da einzelne Optimierungen – etwa in der Wasserwirtschaft oder Energieeinsparung – in Isolation nicht zwangsläufig zu einer Gesamtverbesserung führen. Durch den Einsatz digitaler Analysetools können komplexe Zusammenhänge zwischen Wasser-, Energie- und Materialflüssen erkannt und angepasst werden, was eine systemübergreifende Effizienzsteigerung ermöglicht.

Darüber hinaus fordert Industrie 5.0 eine Erweiterung des Nachhaltigkeitsbegriffs über die Werkstorgrenze hinaus. Die Zusammenarbeit mit externen Partnern wie Kommunen oder anderen Industriezweigen schafft Chancen für eine kreislauforientierte Wirtschaft, die Ressourcen überregional teilt und nutzt. Dies fördert nicht nur Kosteneinsparungen, sondern ermöglicht auch den Austausch digitaler Daten zur besseren Planung von Ressourcenbeschaffung und Abfallentsorgung. Die Verbindung von industriellen und gesellschaftlichen Zielen eröffnet eine neue Dimension der Verantwortung und Innovation.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf prädiktiver Nachhaltigkeit: Die Fähigkeit, durch datenbasierte Vorhersagen Ressourcenverbrauch und Emissionen im laufenden Betrieb zu prognostizieren, verschiebt die Industrie von einem reaktiven zu einem proaktiven Management. KI-gestützte Modelle ermöglichen es, frühzeitig Anpassungen vorzunehmen, Abfälle zu reduzieren und ökologische Belastungen zu minimieren. Diese Vorausschau ist für eine nachhaltige, zukunftsfähige Produktion unverzichtbar.

Die Resilienz der Systeme wird in Industrie 5.0 neu gedacht. Statt auf maximale Effizienz in stabilen Bedingungen zu setzen, werden flexible und adaptive Strukturen entwickelt, die auch unter unsicheren und schwankenden Bedingungen bestehen können. Modulare Anlagen und adaptive Algorithmen erlauben eine schnelle Reaktion auf veränderte Rohstoffverfügbarkeiten oder Nachfrageänderungen und gewährleisten so Produktionssicherheit in einem volatilen Marktumfeld.

Auch die Lieferkette wird digital vernetzt und transparent gestaltet, um Störungen frühzeitig zu erkennen und abzufedern. Technologien wie IoT und Blockchain ermöglichen eine lückenlose Nachverfolgung von Rohstoffen – von der Herkunft bis zur Anlieferung – und erhöhen die Fähigkeit, alternative Bezugsquellen oder Produktionsanpassungen einzusetzen.

Gleichzeitig wird die Widerstandsfähigkeit der Belegschaft durch gezielte Aus- und Weiterbildungsmaßnahmen sowie Wissensaustausch gefördert. Eine breit qualifizierte, adaptive Arbeitskraft ist essenziell, um den dynamischen Anforderungen der Industrie 5.0 gerecht zu werden und Produktionsprozesse auch in Krisenzeiten stabil zu halten.

Wichtig ist zu verstehen, dass Industrie 5.0 weit mehr ist als eine technologische Evolution: Sie stellt eine tiefgreifende Neuausrichtung der industriellen Werte und Praktiken dar. Die Verbindung von Mensch, Technologie und Umwelt schafft neue Verantwortlichkeiten, die weit über Effizienzsteigerungen hinausgehen. Für die chemische Prozessindustrie bedeutet dies, dass technologische Innovationen stets im Kontext sozialer und ökologischer Nachhaltigkeit betrachtet und umgesetzt werden müssen. Nur so kann eine zukunftsfähige Industrie entstehen, die nicht nur ökonomisch erfolgreich, sondern auch gesellschaftlich und ökologisch verantwortungsvoll agiert.

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