Wie weit ist die Prozessindustrie in Deutschland bei der Digitalisierung und wo besteht der größte Nachholbedarf?
Die Prozessindustrie ist hoch automatisiert, aber noch nicht durchgängig digitalisiert. Viele Daten sind vorhanden, liegen jedoch in unterschiedlichen Systemen und Formaten vor. Der größte Nachholbedarf besteht deshalb darin, Informationen aus Engineering, Produktion, Instandhaltung und Energieversorgung konsequent logisch zusammenzuführen.Digitalisierung beginnt nicht mit KI, sondern mit einer belastbaren Datenbasis.
Was bremst die digitale Transformation am stärksten und wie priorisiert Actemium die wichtigsten Handlungsfelder?
Oft fehlt es nicht an Technologien, sondern an einem klaren Zielbild. Hinzu kommen historisch gewachsene Systeme, unklare Verantwortlichkeiten und zahlreiche Einzellösungen. Insgesamt also eine komplexe Gemengelage. Wir starten deshalb immer mit dem konkreten Problem des Kunden: Wo entstehen Stillstände, Qualitätsverluste, hoher Energieverbrauch oder unnötige manuelle Aufwände? Danach bewerten wir Nutzen, Umsetzbarkeit, Sicherheit und Skalierbarkeit. Wichtig dabei: Nicht alles, was technisch möglich ist, ist auch wirtschaftlich sinnvoll.
Wo können Digitalisierung und KI Wettbewerbsdruck, Fachkräftemangel sowie hohe Energie- und Rohstoffkosten bereits messbar abfedern?
Der größte Hebel liegt in der Optimierung bestehender Prozesse. Digitalisierung und KI können helfen, Energie und Rohstoffe gezielter einzusetzen, die Qualität zu stabilisieren und weiter zu verbessern sowie ungeplante Stillstände zu vermeiden. Gleichzeitig entlasten sie Fachkräfte, indem sie Informationen schneller verfügbar machen und Entscheidungen unterstützen. KI ersetzt dabei nicht den Menschen und dessen Wissen und Erfahrung. Stattdessen hilft sie ihm, vorhandenes Wissen besser und schneller zu nutzen.
Wie entsteht aus Daten von Engineering, Produktion, Instandhaltung und Energieversorgung eine durchgängige, belastbare Datenbasis?
Ein Messwert allein besitzt noch wenig Wert. Entscheidend ist sein Kontext: Zu welchem Anlagenteil gehört er, in welchem Betriebszustand wurde er erfasst und welche Beziehungen bestehen zu anderen Prozessgrößen? Immerhin wird aus vielen Daten erst dann eine belastbare Datenbasis, wenn ihre Bedeutung eindeutig ist. Wir verbinden deshalb Dokumentationen, Engineering-, Produktions-, Instandhaltungs- und Energiedaten in einem konsistenten Informationsmodell. Das machen wir je nach Anwendungsfall mit eigenen Lösungen, die dazu ein wichtiger Baustein sein können. Dazu gehören beispielsweise DOCU2ACT zur Digitalisierung bestehender Schaltpläne oder der Industrial Unified HUB, ein modernes Asset-Management-System zur Vernetzung technischer Informationen über den gesamten Anlagenlebenszyklus.
Welche Datenqualität benötigt KI und wer trägt dauerhaft die Verantwortung für Data Governance und Kontextualisierung?
Wie bereits erwähnt, startet die Digitalisierung mit einer belastbaren Datenbasis und nicht mit KI. Zugleich richtet sich die erforderliche Datenqualität nach dem jeweiligen Anwendungsfall. Je stärker eine KI-Anwendung den Betrieb beeinflusst, desto höher sind die Anforderungen an Vollständigkeit, Aktualität, Nachvollziehbarkeit und Integrität. Die Verantwortung dafür darf nicht allein bei der IT liegen. Der Betreiber behält die fachliche Verantwortung und die Entscheidungshoheit. Wir unterstützen dabei, klare Rollen, Standards und Prozesse für Qualität, Freigabe und Pflege der Daten zu etablieren. KI braucht nicht möglichst viele Daten, sondern die richtigen Daten im richtigen Kontext.
Wie wird der Digital Twin zum gemeinsamen Informationsmodell über den gesamten Anlagenlebenszyklus und wie hält Actemium ihn aktuell?
Der Digital Twin schafft Mehrwert, wenn er Planung, Errichtung, Betrieb, Instandhaltung und Modernisierung miteinander verbindet. Systeme wie COMOS, AVEVA, 3D-Scan-Daten, Asset-Management-Systeme oder der Actemium-eigene Industrial Unified HUB können dafür eine technologische Grundlage bilden. Wirklich aktuell bleibt der Digital Twin nur, wenn jede relevante Änderung an der realen Anlage zeitnah und kontrolliert in das digitale Anlagenmodell übernommen wird. Anpassungen werden deshalb nicht erst am Projektende dokumentiert, sondern über definierte Change-, Review- und Freigabeprozesse zurückgeführt. Dazu gehören neue oder geänderte Tags, Schaltpläne, R&I-Fließbilder, 3D-Modelle, Gerätestammdaten, Wartungsinformationen, Softwarestände und relevante Betriebsdaten. Actemium schafft dafür die organisatorischen und technischen Grundlagen. Das reicht von klar definierten Datenverantwortlichkeiten und versionierten Revisionsständen über standardisierte Schnittstellen zu Engineering-, Automatisierungs-, ERP- und Instandhaltungssystemen bis hin zu regelmäßigen Datenqualitätsprüfungen. So wird der Digital Twin nicht zur statischen Dokumentation, sondern zu einem lebenden Informationsmodell, das Umbauten, Wartung, Service und Optimierung kontinuierlich begleitet.
Wie lassen sich heterogene Bestandsanlagen wirtschaftlich in moderne Daten- und KI-Architekturen integrieren und wo endet ein sinnvoller Retrofit?
Die industrielle Realität ist keine grüne Wiese. Viele Anlagen sind über Jahrzehnte gewachsen und enthalten unterschiedliche Systemgenerationen. Ein vollständiger Austausch wäre häufig weder wirtschaftlich noch betrieblich sinnvoll. Wir binden Bestandsanlagen deshalb schrittweise über geeignete Schnittstellen und modulare Architekturen an. Ein Retrofit endet dort, wo Aufwand, Risiko und erwartbarer Nutzen nicht mehr in einem vernünftigen Verhältnis stehen oder Sicherheit und Verfügbarkeit nicht gewährleistet werden können. Unser Ziel ist daher nicht maximale Digitalisierung, sondern die beste Lösung für die jeweilige Anlage.
Wann wird aus Predictive Maintenance eine Predictive Operation, die Qualität, Energieeffizienz, Verfügbarkeit und Wirtschaftlichkeit optimiert?
Predictive Maintenance betrachtet vor allem den Zustand einzelner Komponenten, während Predictive Operation den gesamten Prozess in den Blick nimmt. So kann eine Anlage technisch verfügbar sein und trotzdem zu viel Energie verbrauchen, unnötig hohe Emissionen verursachen oder nicht die optimale Qualität liefern. Deshalb verbinden wir Zustands-, Prozess-, Qualitäts-, Energie- und Produktionsdaten. Als Process Optimizer wollen wir nicht nur vor einem möglichen Ausfall warnen. Wir wollen gemeinsam mit dem Betreiber den insgesamt besten Betriebszustand erreichen.
Wie müssen Prozesswissen und KI zusammenspielen, damit Modelle technisch plausible und sichere Empfehlungen liefern?
KI erkennt Muster in Daten, ersetzt aber kein Engineering-Know-how. Denn sie versteht nicht automatisch die physikalischen, chemischen und sicherheitstechnischen Zusammenhänge einer Anlage. Erst die Verbindung von Technologie und Prozessverständnis schafft belastbaren Nutzen. Deshalb kombinieren wir datenbasierte Modelle mit Prozesswissen, Engineering-Regeln und klar definierten Betriebsgrenzen. Empfehlungen müssen nachvollziehbar, technisch plausibel und betrieblich sicher sein. Ein Beispiel ist die Optimierung von Rauchgasprozessen. Dort sind Verbrennung, Emissionen, Brennstoffqualität, Lastzustände und Anlagenrestriktionen gemeinsam zu betrachten. Wirklich zuverlässig gelingt das nur mit Experten, die über das nötige Wissen und die Erfahrung verfügen.
Wie kann KI Erfahrungswissen sichern und für jüngere Beschäftigte nutzbar machen, ohne Fehler zu konservieren?
In vielen Unternehmen geht mit erfahrenen Beschäftigten auch wertvolles Anlagen- und Prozesswissen verloren. KI kann helfen, Informationen aus technischen Dokumentationen, Wartungsberichten, Störmeldungen und Betriebsanweisungen strukturiert zugänglich zu machen. Dabei muss immer erkennbar bleiben, woher eine Information stammt und ob sie fachlich geprüft wurde. Ungeprüfte KI-Ergebnisse dürfen nicht automatisch zu verbindlichen Empfehlungen werden. KI kann Wissen verfügbar machen. Die fachliche Bewertung muss aber stets Aufgabe qualifizierter Experten bleiben.
Wie verzahnt Actemium Digitalisierung, KI und OT-Security, ohne Verfügbarkeit, funktionale Sicherheit oder Compliance zu gefährden?
OT-Security ist keine Zusatzfunktion, sondern eine Grundvoraussetzung für Digitalisierung. Je stärker Anlagen vernetzt werden, desto wichtiger werden sichere Schnittstellen, kontrollierte Zugriffe und die Integrität der Daten. Industrielle Anlagen stellen dabei andere Anforderungen als klassische IT-Systeme. Verfügbarkeit, Echtzeitverhalten, funktionale Sicherheit und lange Lebenszyklen sind von Anfang an zu berücksichtigen. Unser Ansatz ist deshalb Security by Design. Wir planen daher alle Maßnahmen zu Digitalisierung, KI und OT-Security gemeinsam und verbinden sie nicht nachträglich miteinander.
Wie wird aus einem ersten KI-Anwendungsfall eine herstellerübergreifend skalierbare Lösung statt eines isolierten Piloten?
Skalierbarkeit muss bereits beim ersten Anwendungsfall mitgedacht werden. Ein Pilot darf nicht dauerhaft an einer einzelnen Maschine, einem Standort oder einer proprietären Plattform hängen. Er ist erst dann wirklich erfolgreich, wenn er sich sicher und wirtschaftlich skalieren lässt. Deshalb setzen wir auf standardisierte Schnittstellen, modulare Architekturen und wiederverwendbare Datenmodelle. Gleichzeitig berücksichtigen wir, dass sich Anlagen und Betriebsweisen unterscheiden. Nicht jedes Modell lässt sich unverändert übertragen, die Methodik und Architektur sollten aber wiederverwendbar sein.
Wo schafft ein End-to-End-Integrator für Automation, Energie, Datenmanagement, OT-Security und Service Mehrwert und wo entstehen neue Abhängigkeiten?
Der größte Mehrwert entsteht an den Schnittstellen. Viele Schwierigkeiten treten nicht innerhalb einzelner Disziplinen auf, sondern beim Zusammenspiel von Automation, Energie, Datenmanagement, OT-Security und Service. Als End-to-End-Integrator führen wir diese Bereiche zusammen und übernehmen Verantwortung für das Gesamtergebnis. Das reduziert den Koordinationsaufwand und schafft eine durchgängige Lösung. Dabei darf Full Service nicht zu einer ungewollten Abhängigkeit führen. Deshalb sind transparente Architekturen, dokumentierte Schnittstellen und die Kontrolle des Kunden über seine Daten für uns wesentlich. Für uns bedeutet Full Service daher auch nicht Kundenbindung durch Abhängigkeit, sondern Partnerschaft durch Verantwortung.
Warum ist Actemium der ideale Partner, wenn es um Digitalisierung und KI in der Prozessindustrie geht?
Weil wir Technologie und industrielle Realität miteinander verbinden. Unsere Basis sind Prozessanlagenbau, Automation, Elektrotechnik, Energie, Engineering, Instandhaltung und Service. Diese Kompetenzen ergänzen wir um Digitalisierung, Datenmanagement, OT-Security und KI. Dadurch können wir beurteilen, welche Lösungen im realen Anlagenbetrieb technisch sinnvoll, sicher und wirtschaftlich tragfähig sind. Unsere Kunden benötigen keine weitere Einzellösung. Sie benötigen einen Partner, der die Zusammenhänge versteht und Verantwortung für das Ergebnis übernimmt. Genau darin sehen wir unsere Rolle: als End-to-End Full Service Partner und Process Optimizer über den gesamten Anlagenlebenszyklus.
Hand aufs Herz: Wann beginnt das ideale KI-Projekt – bei der Ausschreibung oder schon bei der ersten Idee?
Die ehrliche Antwort lautet: Das ideale Projekt beginnt unserer Erfahrung nach nicht mit einer fertigen Ausschreibung, sondern mit einem offenen Gespräch, wenn der Kunde seine erste Idee formuliert. Wer Actemium erst dann einbindet, wenn Lösungsweg, Budget und technische Details bereits festgeschrieben sind, nutzt nur einen Teil unserer Stärke. Den größten Mehrwert schaffen wir, wenn wir früh gemeinsam mit dem Kunden klären, welches betriebliche Problem gelöst werden soll und welchen messbaren Nutzen Digitalisierung oder KI tatsächlich liefern kann. Dafür bündeln wir unser industrielles Prozesswissen mit praxisnaher KI-Kompetenz aus eigenen Kompetenzcentern und dem Netzwerk von Vinci Energies. Im Consulting übersetzen wir die Idee in ein realistisches Zielbild und ein umsetzbares Lastenheft – technologisch sinnvoll, wirtschaftlich belastbar und von Anfang an sicher gedacht. In der anschließenden Planung entwickeln wir daraus nahtlos ein detailliertes Pflichtenheft, damit aus einer Budgetannahme eine verlässliche Entscheidungs- und Umsetzungsgrundlage wird. Unsere besondere Stärke liegt dann im Projektgeschäft: Wir planen nicht nur, sondern setzen um, integrieren die Gewerke und übernehmen Verantwortung für das Ergebnis. Und nach der Inbetriebnahme endet die Partnerschaft nicht. Mit einem passenden Service Agreement begleiten wir den Kunden auch im Betrieb, sichern Verfügbarkeit und entwickeln die Lösung kontinuierlich weiter. Der ideale Weg ist deshalb einfach: früh gemeinsam denken, durchgängig planen, verlässlich umsetzen und im Betrieb ansprechbar bleiben.
