KI-gesteuerte Prozessoptimierung: Vom Piloten zur Serienreife

Kaum eine Technologie hat in der Prozessindustrie so viel Aufmerksamkeit und zugleich Skepsis erzeugt wie der Einsatz maschinellen Lernens zur Echtzeit-Prozessoptimierung. Doch die Pilotphase ist in vielen Unternehmen abgeschlossen – die Frage lautet nun: Wie gelangt man von der kontrollierten Testumgebung in den Routinebetrieb?

Drei Fallstudien machen Mut. Eine Spezialchemie-Anlage in Ludwigshafen hat mit einem reinforcement-learning-basierten Controller die Ausbeute einer mehrstufigen Destillation um 2,3 Prozent erhöht – auf Jahressicht ein Mehrertrag von 4,1 Millionen Euro. Entscheidend war nicht der Algorithmus, sondern die Datenqualität: 18 Monate historische Prozessdaten, bereinigt von Sensorausfällen und Wartungsunterbrechungen, bildeten das Trainings-Fundament.

Ein weiteres Beispiel stammt aus der Pharmawirkstoffsynthese. Ein bayerischer Hersteller steuert heute die Dosiersequenz einer mehrstufigen Synthese über ein LSTM-Netz, das Temperaturprofile, Rührerdrehzahlen und Stoffmengen simultan optimiert. Das Ergebnis: 11 Prozent geringerer Energieeinsatz und eine um 4 Prozent verbesserte ee-Reinheit des Zielenantiomers.

Technologisch bildet die Kombination aus OPC-UA-Datenintegration, containerisierten ML-Pipelines (Kubernetes) und zertifizierten Safety-Layern den Standard. Der Algorithmus empfiehlt Stellgrößenänderungen; ein klassischer Regler mit festen Grenzwerten führt sie aus. Diese Hybrid-Architektur erfüllt SIL-2-Anforderungen und hat in mehreren TÜV-Prüfungen bestanden.

Die nächste Welle gilt den großen Verbundanlagen: Steamcracker, Ammoniak-Synthesen, Hochdruckpolymerisationen. Dort sind die Einsparungspotenziale pro Anlage so hoch, dass selbst aufwendige Integrationsprojekte innerhalb eines Jahres amortisiert sind. Mehrere Konsortien – darunter ein Verbund aus BASF, Evonik und Linde – koordinieren gerade branchenweite Datensätze für vortrainierte Modelle.