Digitalisierung Digitale Transformation in der Prozessindustrie erfordert Wissen über Zusammenhänge

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Die Digitalisierung hat Informationsflüsse in der Industrie vernetzt und Abläufe datenbasiert optimiert. Doch die digitale Transformation geht noch weiter: Sie verlangt neues Denken, neue Arbeitsweisen, neue Entscheidungen und bereichsübergreifendes Verständnis technischer und organisatorischer Zusammenhänge.

Die Begriffe Digitalisierung und digitale Transformation werden in der Praxis häufig synonym verwendet. Dabei beschreiben sie unterschiedliche Entwicklungsstufen. Digitalisierung bezeichnet zunächst die Umwandlung analoger Informationen in digitale Daten. Dies wird im Englischen als „Digitization“ bezeichnet. Digitale Tools nutzen diese Daten, um bestehende Abläufe effizienter, transparenter oder zuverlässiger zu gestalten, was fachsprachlich häufig „Digitalization“ genannt wird. Digitale Transformation bedeutet demnach in der Prozessindustrie, Feldgeräte, Kommunikationswege und Datenquellen so in weiterentwickelte Architekturen einzubinden, dass Produktionswege effizienter und weniger fehleranfällig werden.

Brownfield als Ausgangspunkt

Insbesondere in Europa mit seiner langjährigen Industrieproduktion findet ein erheblicher Teil der industriellen Weiterentwicklung in bestehenden Anlagen und Maschinen statt. Gerade in der Prozessindustrie werden Anlagen über mehrere Jahrzehnte betrieben, erweitert, modernisiert und durch Innovationen an neue Anforderungen angepasst. In einer Anlage können deshalb unterschiedliche Technologiegenerationen nebeneinander existieren, beispielsweise 4–20-mA-Signale, HART und HART-IP, PROFIBUS und PROFINET, weitere Protokolle wie Modbus TCP oder EtherNet/IP sowie unterschiedliche Generationen von Geräteintegrations- und Engineering-Werkzeugen. Diese Heterogenität ist nicht automatisch ein Mangel. Viele bewährte Technologien erfüllen ihre ursprüngliche Aufgabe zuverlässig und wirtschaftlich. Zudem sind zahlreiche für digitale Anwendungen relevante Daten in den installierten Geräten und Systemen bereits vorhanden und mit der Anlage finanziert. Die zentrale Herausforderung besteht daher nicht darin, alles Bestehende zu ersetzen, sondern vorhandene Daten zugänglich, interpretierbar und sicher für die digitale Transformation nutzbar zu machen.