Warum stabile Produktionsprozesse trotzdem von Datenanalysen profitieren

Viele Produktionsanlagen laufen seit Jahren zuverlässig. Qualität und Anlagensicherheit sind etabliert, die Prozesse validiert und die Betriebsgrenzen klar definiert. Wieso sollten Sie also etwas ändern? Wir stellen uns den kritischen Fragen.

Viele Unternehmen begegnen datenbasierten Optimierungsansätzen zunächst mit Zurückhaltung. Nicht weil sie das Potenzial verkennen, sondern weil eine berechtigte Frage im Raum steht:

Warum sollten wir einem datengetriebenen KI-Ansatz vertrauen, wenn unser Prozess heute stabil läuft und wir keine Risiken eingehen dürfen?

Die Antwort liegt in einem grundlegenden Missverständnis. Ein Data Science Framework greift nicht eigenständig in den Produktionsprozess ein. Es ersetzt weder das Prozesswissen der Mitarbeitenden noch bestehende Engineering-Methoden. Vielmehr schafft es Transparenz über Zusammenhänge, die in vorhandenen Betriebsdaten bereits enthalten sind.

Das Ziel ist nicht, Entscheidungen zu automatisieren. Das Ziel ist, Entscheidungen besser zu fundieren.

Wie wir vorgehen?

CTE stellt Sie als Kunden ins Zentrum. Nur mit Ihrem Prozesswissen können wir Ihre Produktion optimieren. Dabei fokussiern wir auf das Zusammenspiel von Daten sammeln, strukturieren und validieren.

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Bleibt die Kontrolle beim Betrieb?

Wenn von Data Science, Machine Learning oder künstlicher Intelligenz die Rede ist, entsteht häufig das Bild eines Systems, das selbstständig Prozessparameter verändert und in die Produktion eingreift. Genau das ist beim Data Science Framework nicht der Fall.

Im ersten Schritt werden bestehende Betriebsdaten analysiert. Dabei werden Zusammenhänge zwischen Prozessparametern, Energieverbrauch, Produktqualität und Anlagenverhalten sichtbar gemacht. Die Ergebnisse dienen als zusätzliche Entscheidungsgrundlage für Produktion, Engineering und Betriebsverantwortliche. Ob daraus konkrete Optimierungen abgeleitet werden, entscheiden weiterhin die zuständigen Fachexperten. Die Kontrolle bleibt jederzeit beim Menschen.

Sind vorhandene Daten überhaupt ausreichend?

Eine weitere häufige Frage lautet: Verfügen wir überhaupt über genügend Daten für aussagekräftige Analysen? In vielen Industrieunternehmen lautet die Antwort überraschend oft: Ja.

Prozessleitsysteme, Historian-Datenbanken, Laborwerte, Energiemessungen und Produktionsberichte liefern bereits heute grosse Mengen wertvoller Informationen. Häufig fehlt nicht die Datenbasis, sondern eine strukturierte Auswertung über verschiedene Systeme und Datenquellen hinweg.

Deshalb beginnt ein Data Science Framework immer mit einer Analyse der verfügbaren Daten:

Welche Daten sind vorhanden?

Welche Qualität haben die Daten?

Welche Fragestellungen lassen sich damit beantworten?

Wo bestehen Lücken?

So entsteht eine fundierte Grundlage, bevor weitere Investitionen oder Projekte angestossen werden.

Ist der Betrieb bei Pilotversuchen gewährleistet?

Gerade in der Prozessindustrie haben Sicherheit, Produktqualität und Anlagenverfügbarkeit höchste Priorität. Deshalb werden Pilotprojekte so aufgebaut, dass bestehende Betriebsgrenzen jederzeit eingehalten werden. Mögliche Optimierungsschritte werden gemeinsam mit den Prozessverantwortlichen definiert, bewertet und kontrolliert umgesetzt. Interne Freigabeprozesse, Qualitätsanforderungen und Sicherheitsvorgaben bleiben vollständig bestehen.

Das Ziel eines Pilotprojekts besteht nicht darin, Risiken einzugehen. Das Ziel besteht darin, Optimierungspotenziale unter realen Bedingungen nachvollziehbar zu überprüfen.

Ergänzung oder Ersatz bestehender Modelle?

Ein Data Science Framework ersetzt keine Simulationsmodelle und Engineering-Werkzeuge. Klassische Modelle beschreiben, wie ein Prozess unter definierten Bedingungen funktionieren sollte. Datenanalysen zeigen hingegen, wie sich der Prozess unter realen Betriebsbedingungen tatsächlich verhält.

Gerade bei bestehenden Anlagen können dadurch zusätzliche Erkenntnisse entstehen:

Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Prozessparametern

Einflüsse von Rohstoffschwankungen

Auswirkungen unterschiedlicher Fahrweisen

Zusammenhänge zwischen Energieverbrauch und Produktqualität

Der grösste Nutzen entsteht dort, wo theoretische Modelle, Prozesswissen und reale Betriebsdaten gemeinsam betrachtet werden.

Eignet sich der Ansatz auch für regulierte Branchen?

Insbesondere in der Pharma-, Chemie- und Biotechnologieindustrie stellt sich häufig die Frage nach regulatorischen Anforderungen. Auch hier gilt: Das Data Science Framework ersetzt keine bestehenden Freigabe-, Validierungs- oder Qualitätssicherungsprozesse. Vielmehr unterstützt es dabei, Zusammenhänge systematisch zu analysieren und Erkenntnisse nachvollziehbar zu dokumentieren.

Ob und wie eine Optimierung umgesetzt wird, bleibt abhängig von den jeweiligen internen Vorgaben und regulatorischen Anforderungen. Das Framework liefert die Entscheidungsgrundlage – die Verantwortung bleibt beim Unternehmen.

Wie beginnt der sinnvollste Einstieg?

Klein. Nicht mit einem umfassenden Digitalisierungsprojekt, sondern mit einer klar abgegrenzten Fragestellung.

Typische Ausgangspunkte sind:

Energieintensive Produktionsprozesse

Anlagen mit bekannten Schwankungen

Qualitätsabweichungen

Vermutete Effizienzpotenziale

Wiederkehrende Prozessprobleme

Anhand vorhandener Daten lässt sich prüfen, ob relevante Zusammenhänge erkennbar sind und ob sich eine vertiefte Analyse lohnt. Dadurch bleiben Aufwand und Risiko überschaubar, während der potenzielle Nutzen früh sichtbar wird.

Schaffen Daten Transparenz oder Unsicherheit?

Stabile Produktionsprozesse sind kein Argument gegen datenbasierte Analysen. Im Gegenteil. Gerade dort, wo Prozesse bereits zuverlässig laufen, können vorhandene Betriebsdaten helfen, bislang verborgene Zusammenhänge sichtbar zu machen und zusätzliche Optimierungspotenziale zu identifizieren. Ein Data Science Framework automatisiert keine Entscheidungen und ersetzt keine Prozessexperten. Es liefert die Grundlage, um Entscheidungen fundierter, nachvollziehbarer und datenbasiert treffen zu können. Denn die wertvollsten Erkenntnisse befinden sich oft bereits in den Daten, die Unternehmen heute schon besitzen.

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