Warum braucht die Chemie-, Pharma- und Prozessindustrie eine KI-Strategie?

Die Identifikation von High-Value Use Cases beginnt mit einem fokussierten Discovery: wir sprechen mit Stakeholdern aus Labor, Produktion, Qualität und EHS, analysieren vorhandene Datenquellen und bewerten operative Pain Points. Ziel ist nicht, jede Idee zu verfolgen, sondern jene Use Cases zu finden, die kurzfristig messbaren Impact liefern und gleichzeitig skalierbar sind.

Methodisch kombinieren wir Value-Scoring (Einsparpotenzial, Effizienzgewinn, Risikoreduktion) mit Machbarkeitsanalysen (Datenverfügbarkeit, Integrationsaufwand, Compliance-Risiko). In der Prozessindustrie sind häufige Kandidaten Labor-Dokumentation, Predictive Maintenance, Anomalieerkennung bei Prozessvariablen und Safety Copilots — Use Cases also, die sowohl Kosten senken als auch Sicherheit erhöhen.

Ein weiterer wichtiger Filter ist die Regulatorik: GxP-relevante Anwendungen müssen von Anfang an besondere Tests, Auditierbarkeit und Validierungsstrategien enthalten. Wir priorisieren Use Cases so, dass die schnelle Wertrealisierung mit einem klaren Pfad zur regulatorischen Konformität verbunden ist.

Schließlich erstellen wir für die ausgewählten Use Cases eine kurze technische Validierung (Feasibility Check), die Modelloptionen, benötigte Trainingsdaten und erste Erfolgskriterien beschreibt. Nur Projekte mit klaren KPIs und einer realistischen Datenbasis schaffen es in die Pilotphase.

Regulatorische Anforderungen sind kein Randthema, sie bestimmen Architektur und Prozessgestaltung. Unser Ansatz beginnt mit einer Compliance-Landkarte: Welche Daten sind GxP-relevant? Welche Entscheidungen benötigen Audit-Trails? Welche Validierungs-Standards gelten? Erst dann designen wir Modelle und Pipelines.

Technisch implementieren wir versionierte Datenpipelines, nachvollziehbare Modell-Trainingsläufe und dokumentierte Test-Suites. Modelle werden mit klaren Acceptance-Kriterien validated, inklusive Performance-Monitoring im Betrieb. Alle Schritte sind so dokumentiert, dass sie regulatorische Prüfungen unterstützen.

Darüber hinaus bauen wir ein AI Governance Framework, das Rollen, Verantwortlichkeiten und Review-Prozesse festlegt. Change Control, Modell-Rollback-Strategien und regelmäßige Risiko-Assessments sind Teil der Standardprozesse — das reduziert Prüfungsrisiken und erhöht die Betriebssicherheit.

Schließlich beraten wir beim organisatorischen Setup: Wer im Werk ist Owner für Model-Reviews? Wie werden SOPs angepasst? Wir begleiten die Erstellung von GxP-konformen SOP-Templates für KI-gestützte Prozesse, sodass regulatorische Vorgaben operativ umgesetzt werden können.

Sicherheit und Data Privacy sind in Labor- und Prozessumgebungen zentral. Wir beginnen mit einer Risikoanalyse: welche Daten sind sensibel, wo findet Datenaustausch statt und welche Systeme benötigen besondere Härtung? Basierend darauf definieren wir Zugriffskonzepte, Verschlüsselungsstandards und Protokolle für Datenübertragungen.

Auf technischer Ebene setzen wir auf segmentierte Data Lakes, rollenbasierte Zugriffssteuerung und verschlüsselte Speicherung sowohl im Transit als auch im Ruhezustand. Für Modelle verwenden wir Prinzipien wie Model Encryption, Access Logging und strenge Key Management-Prozesse, um unautorisierte Nutzung zu verhindern.

Darüber hinaus empfehlen wir den Einsatz sicherer, lokal gehosteter Modelle (on-prem oder in zertifizierten VPCs) für GxP-relevante Anwendungen, um Datenverlassen zu minimieren. Für Use Cases, die externe Modelle oder LLMs benötigen, definieren wir klare Datenmaskierungs- und PII-Filtering-Schichten.

Operationalisiert wird Sicherheit durch regelmäßige Penetrationstests, Incident-Response-Pläne und Governance-Meetings. Sicherheit ist kein einmaliges Projekt, sondern ein laufender Betriebspunkt in unserer Roadmap- und Governance-Arbeit.

Die Zeit bis zu ersten messbaren Ergebnissen hängt stark vom Use Case und der Datenlage ab. Für klar definierte Dokumentations- oder Wissenssuche-Use Cases sehen Kunden oft innerhalb von 8–12 Wochen deutliche Verbesserungen: geringere Suchzeiten, weniger Doppelarbeit und sofort messbare Effizienzgewinne.

Bei Prozessoptimierungen oder Safety Copilots benötigen wir in der Regel 3–6 Monate, um robuste Modelle zu entwickeln, unter realen Bedingungen zu testen und erste betriebliche Anpassungen vorzunehmen. Voll integrierte, GxP-konforme Deployments können 6–18 Monate dauern, abhängig von regulatorischem Aufwand und Systemintegration.

Typische KPIs sind: Reduktion der Such- und Berichtszeiten im Labor, Verringerung von Prozessausfällen, Anzahl verhinderter Sicherheitsvorfälle, Genauigkeit von Vorhersagen und Total Cost of Ownership (TCO) pro Use Case. Wir legen diese KPIs in der Pilot-Phase gemeinsam mit den Stakeholdern fest und messen sie kontinuierlich.

Wichtig ist, dass Piloten so gebaut werden, dass sie skalierbar sind: Erfolgskriterien müssen nicht nur technisch, sondern auch wirtschaftlich sein — wir modellieren Business Cases, die Einsparungen, Effizienzgewinne und qualitative Vorteile transparent abbilden.

In vielen Fällen sind die grundlegenden Voraussetzungen: konsistente Identifikatoren für Anlagen und Chargen, zugängliche Historien aus SCADA/PLC-Systemen, strukturierte Labordaten (LIMS) und ein Minimal-Data-Lake oder Datenhub. Ohne diese Grundlagen bleibt KI-Performance begrenzt.

Darüber hinaus empfehlen wir standardisierte Schnittstellen (APIs), klare Datenmodellierung und ein Logging-System für Prozess- und Produktionsdaten. Für GxP-konforme Szenarien sind zudem validierte Datenaufzeichnungsprozesse und nachvollziehbare Research-Notebooks nützlich.

In regionalen Clustern wie dem BW Chemie-Cluster ist Netzwerkintegration und Edge-Computing oft relevant: viele Anlagen erfordern low-latency-Analysen direkt vor Ort. Wir beraten, ob eine on-prem- oder hybrid-Architektur sinnvoll ist, und definieren Anforderungen an Rechenleistung, Storage und Netzwerkinfrastruktur.

Schließlich ist die organisatorische Bereitschaft entscheidend: benennen Sie Data Stewards, sichern Sie operativen Zugang zu Fachexpert:innen und schaffen Sie ein kleines, interdisziplinäres Team aus Prozessingenieur:innen, Data Engineers und Compliance-Vertretern, um Projekte voranzutreiben.

Change Management ist integraler Bestandteil unserer Roadmaps. Wir starten früh mit Stakeholder-Interviews, um Erwartungen zu managen und Champions zu identifizieren. Diese Champions werden aktiv in Pilotstände eingebunden und dienen später als Multiplikatoren im Werk.

Unsere Adoption-Strategie umfasst praxisnahe Trainings, Hands-on-Workshops und begleitende Dokumentation. Anstatt abstrakte Modelle zu erklären, zeigen wir konkrete Workflows: wie der Safety Copilot eine Schichtanweisung ergänzt oder wie die Wissenssuche typische Laborfragen in Minuten beantwortet.

Wir messen Adoption durch Nutzungsmetriken, Nutzerfeedback und qualitative Interviews. Erkenntnisse fließen direkt in Iterationszyklen, sodass das System nicht als Fremdkörper, sondern als nützliches Tool wahrgenommen wird. Change ist inkrementell: kleine, sichtbare Erfolge schaffen Vertrauen für größere Transformationen.

Langfristig unterstützen wir den Übergang in den Betrieb durch Co-Preneur-Teams, die eine geordnete Übergabe sicherstellen: Training der Betriebsorganisation, Definition von Support-Levels und ein klarer Plan für Weiterentwicklung und Skalierung.