Wie sich Digitalisierung in der Chemie wirtschaftlich skalieren lässt

Die Chemieindustrie zählt zu den datenintensivsten Branchen überhaupt. In Anlagen, Apparaten und Infrastrukturen entstehen kontinuierlich Informationen zu Temperatur, Druck, Durchfluss, Füllstand, Energieeinsatz oder Medienverbräuchen. Trotzdem bleibt der praktische Nutzen dieser Daten in vielen Unternehmen hinter den Erwartungen zurück. Nicht weil es an Sensorik oder Messwerten fehlt, sondern weil der Schritt von der punktuellen Datenerfassung zur skalierbaren Nutzung oft nicht gelingt.

Hier setzt das Chemnitzer Unternehmen In.hub an und entwickelt modulare IIoT-Komponenten, mit denen sich Produktionsdaten in industriellen Umgebungen erfassen, lokal verarbeiten und an übergeordnete Systeme anbinden lassen. Im Mittelpunkt steht dabei nicht die Ablösung bestehender Automatisierungstechnik, sondern die Frage, wie sich gewachsene Anlagenstrukturen wirtschaftlich digital erschließen lassen. Gerade für die Chemieindustrie mit ihrem hohen Brownfield-Anteil ist das ein zentraler Punkt.

Integration oft problematisch

In der Diskussion über stockende Digitalisierungsprojekte werden häufig fehlende Ressourcen, hohe Softwarekosten oder mangelnde Veränderungsbereitschaft genannt. In der Praxis liegt der eigentliche Engpass jedoch oft an anderer Stelle: in der Verbindung zwischen OT und IT. Gerade in der Chemie sind Anlagenstrukturen über viele Jahre gewachsen. Unterschiedliche Hersteller, verschiedene Steuerungsgenerationen und ein Nebeneinander aus älteren und neueren Protokollen prägen den Alltag. Feldseitig treffen etwa Modbus, Profibus, Hart oder Bacnet auf neuere Kommunikationsstandards. Darüberliegende Systeme wie Scada, MES oder ERP sind häufig nur begrenzt miteinander verknüpft. Daten sind damit zwar vorhanden, lassen sich aber nicht ohne Weiteres in einen durchgängigen Informationsfluss überführen. Die Folge ist ein bekanntes Bild: Informationen verbleiben in Einzelsystemen, werden manuell übertragen oder nur zeitweise gespeichert. Für belastbare Auswertungen, automatisierte Berichte oder standortübergreifende Optimierungen fehlt damit oft genau die Grundlage, auf der digitale Anwendungen eigentlich aufbauen müssten.

Anschlussfähigkeit im Bestand

Wer Digitalisierung in Brownfield-Umgebungen wirtschaftlich umsetzen will, braucht deshalb vor allem eines: eine Infrastruktur, die bestehende Anlagen anschlussfähig macht, ohne jedes Mal ein eigenes Integrationsprojekt auszulösen. Standardisierte IIoT-Gateways können diese Rolle übernehmen. Sie verbinden Maschinen, Sensoren und Steuerungen mit übergeordneten IT-Strukturen und schaffen damit eine technische Brücke zwischen Feldebene und Datenwelt.

Ein Beispiel für diesen Ansatz ist das IIoT-Gateway GM200 von In.hub. Es ist darauf ausgelegt, Daten aus unterschiedlichen OT-Quellen strukturiert aufzunehmen, lokal zu verarbeiten und für weiterführende IT- oder Analyseanwendungen bereitzustellen. Für Chemiebetriebe ist das vor allem deshalb relevant, weil sich vorhandene Anlagen damit schrittweise digital anbinden lassen, ohne tief in laufende Prozesse oder bestehende Steuerungsstrukturen eingreifen zu müssen.

Generative KI als Produktivitätstreiber im Großanlagenbau

Künstliche Intelligenz gilt als Schlüsseltechnologie für die Zukunft des Großanlagenbaus. Laut einer neuen Gemeinschaftsstudie der VDMA-Arbeitsgemeinschaft Großanlagenbau (AGAB) und der Strategieberatung Strategy& bewerten 84 % der befragten Unternehmen Generative KI
(GenAI) als wichtig oder sehr wichtig für ihre künftige Profitabilität.

Damit wird zugleich deutlich, worin die Rolle des Software-Lösungsentwicklers in solchen Projekten liegt: nicht in einer isolierten Einzelanwendung, sondern im Aufbau einer belastbaren Verbindungsschicht zwischen Bestandsanlage, Datenverarbeitung und übergeordneter Nutzung. Dort entscheidet sich in vielen Fällen, ob aus einem technischen Pilotprojekt ein tragfähiger Roll-out werden kann.

Edge-Computing bringt Auswertung näher

Mit der reinen Datenanbindung ist es allerdings nicht getan. Ebenso entscheidend ist die Frage, wo Daten verarbeitet werden. In vielen Anwendungen der Chemie ist es weder notwendig noch sinnvoll, sämtliche Rohdaten ungefiltert in zentrale Systeme oder Cloud-Strukturen zu übertragen. Gründe dafür sind Reaktionszeiten, Netzwerkauslastung, Sicherheitsaspekte und der Wunsch, sensible Prozessdaten möglichst nah an der Anlage zu halten.

Hier gewinnt Edge-Computing an Bedeutung. Daten werden direkt dort gefiltert, verdichtet oder kontextualisiert, wo sie entstehen. Grenzwerte lassen sich lokal überwachen, Ereignisse unmittelbar erkennen und Informationen bei Verbindungsunterbrechungen zwischenspeichern. Das entlastet nicht nur zentrale Systeme, sondern erhöht auch die Robustheit der Architektur.

Im standardisierten, modularen Ansatz sollen Daten darum nicht erst in einem entfernten System nutzbar werden, sondern bereits nah am Prozess so aufbereitet werden, dass sie für Monitoring, Bewertung und Optimierung verwendet werden können. Für Chemieunternehmen ist das praxisnah, weil kritische Produktionsdaten im geschützten Netz verbleiben können, während ausgewählte Informationen gezielt an übergeordnete Systeme für Analyse, Dokumentation oder Energiemanagement übergeben werden.

Namur-Open-Architecture wird greifbar

Für die Prozessindustrie ist diese Trennung besonders interessant, weil sie dem Gedanken der Namur-Open-Architecture entgegenkommt. Gemeint ist ein zusätzlicher, rückwirkungsfreier Kommunikationskanal parallel zur eigentlichen Prozessführung. Daten für Monitoring, Optimierung oder vorausschauende Instandhaltung lassen sich so aus dem laufenden Betrieb gewinnen, ohne direkt in die Leitebene oder Steuerungslogik einzugreifen.

In der Praxis braucht es dafür keine komplett neue Automatisierungswelt, sondern vor allem saubere Übergänge. Standardisierte IIoT-Gateways schaffen diese Übergänge. Sie ermöglichen es, Informationen aus bestehenden Anlagen parallel nutzbar zu machen und schrittweise in digitale Anwendungen zu überführen.

Skalierung beginnt mit Wiederverwendbarkeit

Ein Pilotprojekt ist nur dann strategisch wertvoll, wenn es sich als Vorlage für weitere Anwendungen nutzen lässt. Genau hier zeigt sich der Unterschied zwischen einem interessanten Einzelprojekt und einer wirtschaftlich tragfähigen Digitalisierungsstrategie. Skalierung gelingt vor allem dann, wenn Schnittstellen, Datenmodelle und Konfigurationen wiederverwendbar sind. Wo Anbindungslogiken einmal sauber definiert wurden, lässt sich der nächste Anwendungsfall deutlich schneller umsetzen. Aus einem Pilotprojekt wird dann kein Sonderfall, sondern eine Blaupause. Auch hier liegt ein wesentlicher Vorteil standardisierter Infrastrukturen. Wenn Gateways zentral verwaltet, Konfigurationen reproduzierbar ausgerollt und Funktionen modular erweitert werden können, sinken Aufwand und Komplexität mit jedem weiteren Schritt. Digitalisierung wird damit nicht einfacher, aber beherrschbarer.

Nutzen zeigt sich im laufenden Betrieb

Ob eine IIoT-Infrastruktur wirtschaftlich trägt, entscheidet sich nicht an der Zahl angebundener Datenpunkte, sondern an ihrem Nutzen im Alltag. Typische Anwendungsfelder liegen in der vorausschauenden Instandhaltung, im Energiemanagement und in der Prozessoptimierung. Zustandsdaten helfen dabei, Abweichungen frühzeitig zu erkennen und ungeplante Stillstände zu vermeiden. Energiedaten schaffen Transparenz über Lastspitzen, Grundlasten und ineffiziente Betriebszustände. Prozessdaten wiederum bilden die Grundlage für stabilere Abläufe, bessere Qualität und belastbarere Entscheidungen im Produktionsumfeld. Entscheidend ist dabei, dass diese Anwendungen nicht isoliert nebeneinander entstehen. Sie profitieren alle von derselben Voraussetzung: einer stabilen, skalierbaren Verbindung zwischen OT und IT. Erst wenn diese Basis vorhanden ist, lässt sich aus digitaler Transparenz tatsächlich betrieblicher Mehrwert ableiten.

Blick über die Chemie hinaus

Interessant ist in diesem Zusammenhang auch der Blick in regulierte Produktionsumfelder wie die Pharmaindustrie. Dort müssen digitale Architekturen unter deutlich strengeren Anforderungen an Nachvollziehbarkeit, Dokumentation und Systembeherrschung funktionieren. Wenn modulare und standardisierte Ansätze auch unter diesen Bedingungen tragfähig sind, spricht das für ihre strukturelle Belastbarkeit.

Für die Chemie bedeutet das vor allem: Viele Konzepte sind heute technisch und organisatorisch realistisch umsetzbar, wenn die Architektur von Beginn an auf Anschlussfähigkeit und Wiederverwendbarkeit ausgelegt wird.