Instandhaltung in der Prozessindustrie braucht Tools

Reaktoren, Pumpen, Rohrleitungssysteme: In der chemischen und pharmazeutischen Industrie entscheidet der Zustand jeder einzelnen Komponente über Prozesssicherheit, Compliance und Wirtschaftlichkeit. Dennoch kämpft die Instandhaltung in vielen Betrieben noch immer mit Werkzeugen aus dem letzten Jahrzehnt, während die Produktionsanlagen längst hochkomplex und hochvernetzt sind.

Feuerwehrmodus in der Prozessanlage

In Gesprächen mit Instandhaltern aus der Chemiebranche begegnet einem regelmäßig das Bild der „Feuerwehr": es kommt ein Notruf und dann muss das Problem unter Zeitdruck gelöst werden. Dieser Zustand ist kein Klischee, sondern gelebte Realität. Der aktuelle Instandhaltungsreport des Softwareanbieters Remberg zeigt, dass 46 % aller Tätigkeiten in deutschen Industriebetrieben rein reaktiv erfolgen, als direkte Antwort auf einen akuten Störfall. Fast jeder zweite Einsatz ist damit ungeplant und wirft die tägliche Arbeitsvorbereitung über den Haufen.

In der Prozessindustrie wiegt dieser Zustand besonders schwer. Im Durchschnitt werden Teams wöchentlich mit vier unvorhersehbaren Notfällen konfrontiert. Einzelne Betriebe melden sogar über 20 ungeplante Einsätze pro Woche. Ein unerwarteter Ausfall einer Dosierpumpe, ein Leck im Rohrleitungssystem oder der Stillstand eines Reaktors ist nicht nur ein logistisches Problem, er kann zu Qualitätseinbußen, Sicherheitsrisiken und empfindlichen Compliance-Verstößen führen. In solch regulierten Umgebungen kommen beispielsweise GMP-Dokumentationspflichten hinzu, die jeden Ausfall lückenlos nachweisbar machen sollen.

Wenn Stillstand nicht beziffert werden kann

Trotz dieser Häufigkeit kann die Mehrzahl der Betriebe den wirtschaftlichen Schaden eines Stillstands kaum präzise beziffern. Aus dem Report des Softwareanbieters geht hervor, dass nur etwa 14 % der Unternehmen ihre Stillstandszeiten erfassen, sowohl in Stunden als auch in Eurobeträgen. In der Prozessindustrie, wo kontinuierliche Produktionsprozesse und hohe Anlagenauslastungen die Regel sind, ist das ein gravierendes Defizit. Wer den Stillstandsschaden einer Anlage nicht monetär ausdrücken kann, agiert bei Investitionsentscheidungen für neue Betriebsmittel, IT-Systeme oder zusätzliches Fachpersonal aus einer strukturell schwachen Position.

Hinzu kommt ein zweites, demografisch bedingtes Risiko. Bis 2030 werden rund 5 bis 20 % der erfahrensten Fachkräfte in den befragten Unternehmen in den Ruhestand wechseln. In der Prozessindustrie ist das besonders heikel, weil das Wissen über einzelne Anlagen, Prozessparameter und historische Störungsmuster oft nicht systematisch dokumentiert ist. Nur 15 % der Unternehmen verfügen über eine belastbare, zentral zugängliche Wissensbasis. Mit dem Weggang erfahrener Techniker gehen damit kritische Betriebskenntnisse schlicht verloren. Ein Risiko, das angesichts steigender Sicherheits- und Atex-Anforderungen nicht länger ignoriert werden kann.

Industrie 5.0 – die Zukunft der Instandhaltung

In einer Zeit, in der die Fachkräfte weniger und die Anlagen größer werden, muss die Instandhaltung einiges leisten. Das kann gelingen, wenn Mitarbeitende von Künstlicher Intelligenz unterstützt werden.

Von 15 Minuten auf 15 Sekunden in der Dokumentensuche

Dass der Weg vom analogen Feuerwehrmodus zu einer digital gestützten, vorausschauenden Instandhaltung kein theoretisches Konstrukt ist, zeigt ein Beispiel aus der Schmierstoff-Produktion. Liqui Moly am Standort Saarlouis produziert jährlich über 110.000 t Schmierstoff und verwaltet ein Produktsortiment von mehr als 4.400 Artikeln. Die Produktionsprozesse sind ressourcenintensiv, die Anlagen komplex und die Instandhaltung war lange Zeit trotzdem rein reaktiv organisiert.

Betriebsdokumente lagen in Aktenordnern, Wartungsintervalle wurden in Excel-Tabellen gepflegt und Ersatzteile waren im Lager nur schwer auffindbar. Ein strukturiertes Störungsmanagement fehlte; Meldungen liefen informell über Zuruf. Das Team arbeitete im Dauerstress, ohne belastbare Datenbasis für Entscheidungen.

In Zusammenarbeit mit dem Softwareanbieter wurde die Digitalisierung in pragmatischen Etappen umgesetzt. Zunächst erfolgte ein systematisches Datenbereinigen und das Einführen von QR-Codes an jeder Prozessanlage. Damit können Techniker direkt vor Ort per Smartphone-Scan auf alle relevanten Schaltpläne, Prüfprotokolle und Wartungschecklisten zugreifen, ohne Aktenordner, ohne Wartezeiten. Im nächsten Schritt hat der Schmierstoff-Hersteller sein Störungsmeldesystem digitalisiert: Weg vom informellen Zuruf, hin zu strukturierten, nachvollziehbaren Tickets. Auch das Ersatzteilmanagement hat er vollständig integriert. Über 4.000 Ersatzteile sind nun exakt den jeweiligen Betriebsmitteln zugeordnet, was Suchzeiten und Kapitalbindung erheblich reduziert.

Auf diesem sauberen Datenfundament wurde schließlich ein KI-Copilot implementiert, der auf Basis von Betriebsanleitungen und historischen Wartungsdaten sofortige Lösungsvorschläge bei Störungen liefert. Direkt an der Anlage, ohne Umwege über das Büro. Christian Texter, Werkleiter beim Schmierstoffhersteller, bringt den Effekt auf den Punkt: „Die richtigen Dokumente zu finden hat früher viel Zeit beansprucht. Heute finden wir genau das, was wir brauchen innerhalb von wenigen Sekunden."

Das Ergebnis nach zwei Jahren konsequentem Digitalisieren war, dass der Schmierstoffhersteller die Effizienz in der Instandhaltung um 20 % steigerte, was rund 70 zusätzlichen Produktionstagen pro Jahr entspricht. Der Return on Investment wurde in unter zwölf Monaten erreicht. Für ein Unternehmen der Prozessindustrie, das auf kontinuierliche Anlagenverfügbarkeit angewiesen ist, ist das ein belastbarer Beweis für die Wirtschaftlichkeit des Ansatzes.

Nicht Ersatz, sondern Werkzeug für die Instandhaltung

Künstliche Intelligenz wird in der öffentlichen Diskussion häufig als Ersatz für menschliche Expertise dargestellt. In der Praxis der Prozessindustrie ist das eine gefährliche Vereinfachung. KI wirkt in der Instandhaltung nicht als Substitut, sondern als Verstärker vorhandener Strukturen und Kompetenzen. Die Hälfte der befragten Instandhalter des Reports sehen das größte Potenzial in der Fehler- und Ausfallanalyse; Predictive Maintenance wird von 34 % als wichtiger Anwendungsfall eingestuft. Der pragmatische Optimismus überwiegt, denn 85 % der Fachkräfte erwarten durch KI konkrete Qualitätsverbesserungen im Betrieb.

Beim Einsatz von KI gilt es, zwischen verschiedenen Ansätzen zu unterscheiden. Machine Learning für Predictive Maintenance scheitert in der Prozessindustrie oft an der mangelnden Datenqualität älterer Bestandsanlagen. Generative KI hingegen schafft sofortigen Mehrwert. Ein KI-Copilot, der auf verifizierten internen Daten aus Handbüchern, Wartungsprotokollen und Herstellerdokumentationen basiert, kann einem Techniker direkt an der Anlage konkrete Handlungsempfehlungen geben, und das in Echtzeit.

Gerade in der Chemie- und Pharmaindustrie ist dabei eine sichere Systemarchitektur unerlässlich. Prozessparameter, Rezepturdaten und sicherheitsrelevante Betriebsinformationen – etwa zu Atex-klassifizierten Bereichen oder GMP-relevanten Prozessen – haben in unsicheren Systemen nichts verloren. Datenschutz und IT-Sicherheit werden von 43 % der Unternehmen als größte Hürden bei der KI-Einführung genannt. Wer diese Anforderungen von Beginn an als Designprinzip begreift, schafft die Grundlage für eine nachhaltige und compliant betriebene digitale Instandhaltungsinfrastruktur.

Wie KI die Arbeit mit R&I-Schemata radikal vereinfacht

Rohrleitungs- und Instrumentierungsdiagramme (R&I) zu erstellen ist mühsam, häufig fehlerhaft und veraltet. Das ändert sich jetzt grundlegend: KI-Systeme erfassen, prüfen und vernetzen R&I-Daten automatisiert – und verwandeln statische Pläne in dynamische Informationsmodelle, die sich dank Dexpi-Standard universell einsetzen lassen.

Drei Learnings für die Prozessindustrie

Instandhaltung in Chemie, Pharma und Petrochemie ist kein Randthema, sie ist das Rückgrat einer prozesssicheren und wettbewerbsfähigen Produktion. Wer sie weiterhin als bloßen Kostenfaktor behandelt, verschenkt enormes wirtschaftliches und strategisches Potenzial. Der Fall des Schmierstoffherstellers zeigt, dass der Schritt von der analogen Feuerwehr zum digitalen Wissensmanagement keine jahrelange IT-Großbaustelle sein muss, wenn er konsequent und in klaren Etappen vollzogen wird.

Drei Erkenntnisse lassen sich daraus für Betriebe der Prozessindustrie ableiten:

1. Datenqualität entscheidet über den Erfolg jeder KI-Anwendung. Wer nicht zunächst in saubere Stammdaten, vollständige Anlagendokumentation und ein funktionierendes Ticketsystem investiert, wird auch mit den modernsten Werkzeugen keine belastbaren Ergebnisse erzielen.

2. Digitalisieren ist immer auch ein Kulturprojekt. Instandhaltungssoftware und KI-Copiloten werden nur dann zu echten Alltagshelfern, wenn das Team den Mehrwert versteht und die Systeme intuitiv bedienbar sind – gerade in Schichtbetrieben und unter Ex-Schutz-Bedingungen, wo keine Zeit für komplexe Bedienoberflächen bleibt.

3. Perfektion ist kein Startkriterium. Wer mit einem klar definierten Anwendungsfall beginnt – etwa der digitalen Störungsmeldung –, Transparenz schafft und schrittweise zu komplexeren Anwendungen wie Predictive Maintenance oder KI-gestützter Ursachenanalyse skaliert, setzt die Methode richtig ein.

Instandhaltung verdient nicht nur mehr strategische Aufmerksamkeit, sondern die besten digitalen Werkzeuge, die der Markt bietet. Wenn Daten, Prozesse und Menschen konsequent zusammengebracht werden, entsteht aus dem Feuerwehrmodus echte Anlagenkontrolle und die Instandhaltung entwickelt sich vom Kostenfaktor zum stabilen Werttreiber für die gesamte Prozessindustrie.