89. Namur-Hauptsitzung 2026 Brownfield statt Zukunftsmusik: So soll KI Anlagen wirtschaftlicher machen

Anbieter zum Thema

MASCHINENFABRIK GUSTAV EIRICH GMBH & Co KG

Frewitt fabrique de machines SA

eschbach

Viele Prozessindustrie-Unternehmen haben die Daten, aber noch keinen einfachen Zugriff darauf. Beim ersten Tag der 89. Namur-Hauptsitzung ging es darum, wie sich bestehende Anlagen Schritt für Schritt digitalisieren lassen – und wann daraus tatsächlich wirtschaftlicher Nutzen entsteht.

Zum Auftakt verwies der scheidende Namur-Vorstandsvorsitzende Tobias Schlichtmann auf die anhaltend schwierigen wirtschaftlichen Rahmenbedingungen und die Bedeutung von Operational Excellence, Investitionsdisziplin, Zusammenarbeit und Innovation. Mit positiverem Blick in die Zukunft der Branche übergab er den Vorsitz und das Wort an Sebastian Mahler von Covestro. Sein Appell: Die Unternehmen sollten die Transformation aktiv gestalten und die vorhandenen technologischen Möglichkeiten nutzen.

„Wir haben kein Datenproblem, sondern ein Übergabeproblem“

In vielen Anlagen liegen Prozess- und Zustandsdaten in getrennten Systemen. Das erschwert ihre Nutzung – auch für KI. „Wir haben kein Datenproblem, sondern ein Übergabeproblem“, sagte Wilhelm Nehring, CEO des diesjährigen Sponsors Pepperl+Fuchs. Daten müssten systemübergreifend verfügbar sein und im richtigen Kontext stehen, damit Unternehmen damit arbeiten können.

Ethernet-APL soll den Zugang zu Felddaten erleichtern. Für einen standardisierten Austausch von Anlageninformationen wurde zudem die Asset Administration Shell (AAS) vorgestellt. Sie kann etwa digitales Engineering unterstützen und Produktdaten über die Prozesskette hinweg verfügbar machen.

NOA und KI: Potenzial im Bestand

Wie sich bestehende Anlagen schrittweise digitalisieren lassen, erläuterten Michael Pelz von Sudarshan Germany Horizons und Sven Seintsch von Bilfinger Engineering & Maintenance am Beispiel der Namur Open Architecture (NOA). Eine gemeinsame Untersuchung von IGR und Namur ergab, dass sich rund 70 Prozent der analysierten 4–20-mA-Feldgeräte-Basis mit NOA modernisieren lasse. Bei einem Implementierungsprojekt lag der durchschnittliche Return on Investment laut den Beteiligten bei 1,6 Jahren.

Wie wird aus Daten im Feld wirtschaftlicher Mehrwert? — Impressionen der 89. Namur-Hauptsitzung 2026

Bildergalerie mit 25 Bildern

KI braucht Grenzen – und Know-how

Für Nils Janus, Chief AI Officer bei Covestro Deutschland, liegt eine große Chance im Brownfield: Prozessdaten und Fachwissen seien bereits vorhanden, zusätzliche Hardware nicht immer nötig. Eine bestehende Polyesteranlage habe Covestro über vier Jahre mithilfe von KI optimiert – ohne neue Hardware. Inzwischen laufe sie autonom; das Konzept werde auf weitere Anlagen übertragen.

Damit KI zuverlässig handeln kann, braucht sie laut Janus jedoch das spezifische Wissen der Unternehmen und klare Betriebs- und Sicherheitsgrenzen. Die Herausforderung liege deshalb nicht nur in der Technik: Auch Rollen, Zuständigkeiten und Entscheidungswege müssten sich verändern.

Effizienz endet nicht am Werkstor

Timo Fleßner von Bayer lenkte den Blick auf die gesamte Lieferkette. Unternehmen müssten ihre Produktionsnetzwerke so aufstellen, dass sie auf Ausfälle und veränderte Anforderungen reagieren können. Wie viel sich auch aus älteren Anlagen herausholen lässt, zeigte ein Beispiel aus der Pharmaproduktion: Datenanalysen steigerten die Effizienz einer seit 25 Jahren betriebenen Anlage um sieben Prozent.

(ID:51010656)