Um sich langfristig im internationalen Wettbewerb zu behaupten, steht die chemische Industrie in Deutschland unter hohem Transformationsdruck – insbesondere mit Blick auf veränderte gesellschaftliche Parameter zur Bewertung wirtschaftlichen Handelns und neue Regulatorik und die anhaltende Energiekrise in Europa in Kombination mit dem weltweiten Anstieg der Energie- und Rohstoffpreise. Wer die gestiegenen Kosten an seine Kunden weitergeben will, riskiert Umsatzeinbußen. Wer die Emissionen nicht im Griff hat, riskiert nicht nur ein schlechtes Image, sondern inzwischen auch die Legitimation des gesamten Geschäftsmodells insgesamt. Das macht deutlich: Die Chemieindustrie braucht neue Wege, diesen Herausforderungen zu begegnen. Künstliche Intelligenz (KI) kann und wird dabei ein wesentlicher Erfolgsfaktor sein. Software mit künstlicher Intelligenz kann schnell für messbare Kosteneinsparungen zu sorgen und Komplexität zu reduzieren. Mehr noch: Der Einsatz von White-Box-Machine Learning macht es möglich, Produktionskosten zu senken und gleichzeitig Emissionen zu reduzieren. Zukunftsmusik? Mitnichten!
Zwei Anwendungsbeispiele aus dem Chemiesektor verdeutlichen eines: Jeder Tag, an dem Chemie-Unternehmen nicht mit KI-basierter Prozessoptimierung und White-Box-Machine Learning starten, ist unnötig teuer und schmutzig.
- Hohe Qualität – ohne Nacharbeit, von Anfang an!
Jedes Produkt, das nicht die Qualitätsanforderungen und Spezifikationen der Kunden erfüllt, muss kostspielig nachbearbeitet und erneut versandt werden – das bedeutet unnötige Kosten. Und nicht zu vergessen: Oft ist eine Nachbesserung gar nicht möglich.
Mit KI-Software ist es möglich, Produkte zu erkennen, die nicht den Anforderungen entsprechen würde – bevor der eigentliche Produktionsprozess gestartet ist. Konkretes Beispiel aus der Praxis: Wenn Rohmaterial beispielsweise zu konzentriert angeliefert wird, wird nahezu in Echtzeit die Menge des zur Verdünnung verwendeten Lösungsmittels erhöht. Die Produktionsteams können also in der Rohmaterialienzusammensetzung pendeln und die Produktion schnell auf unterschiedliche Materialqualitäten anpassen. Das Ergebnis: Die Produktqualität sinkt erst gar nicht unter den geforderten Standard. Damit wird teurer Ausschuss vermieden und Rohmaterial eingespart.
- Booster für einen niedrigeren Energieverbrauch und für die Dekarbonisierung
Bislang sind signifikante Energieeinsparungen in der chemischen Industrie mit umfangreichen Investitionsprojekten mit langen Planungshorizonten verbunden. Um Liquidität zu sichern, brauchen Unternehmen jetzt kurzfristige Lösungsansätze für Energieeinsparungen, um den Herausforderungen der Energiekrise zu begegnen. Durch sofort einsetzbare KI-Software können in bestehenden Anlagen unmittelbar erhebliche Einsparungen erzielt werden, ohne umfangreiche Investitionsprojekte anzustoßen.
Konkretes Beispiel aus der Praxis: Eine Herausforderung für chemische Fabriken besteht darin, die Lebensdauer von Katalysatoren zu verlängern und gleichzeitig die Energiekosten niedrig sowie die Qualität innerhalb der Spezifikationen des Kunden zu halten. Hier setzt die White-Box-Analyse an: Sie modelliert die Katalysatorleistung und teilt dem Ingenieursteam unmittelbar mit, wie sie die Zufuhrraten und den Dampf anpassen können, um den Prozess energieeffizienter zu gestalten. Das Ergebnis: Weniger ungeplante Ausfallzeiten und niedrigere Energiekosten bei niedrigeren Temperaturen. Und das wiederum bedeutet sofort: weniger klimaschädliche Emissionen.
Die Beispiele sollen eines verdeutlichen: KI-Technologie versetzt Chemieunternehmen nicht nur in die Lage, ihre Kosten in schwierigen Zeiten schnell zu senken, sondern bietet im Rennen um die grüne Zukunft einen besonderen Zusatznutzen für die Kunden durch besondere Qualitätsstandards. Hinzu kommt ein enormer Beitrag zur industriellen Dekarbonisierung. Grade am Instustriestandort Deutschland kann sich eigentlich niemand leisten, diese Potenziale brach liegen zu lassen.
Also, lassen Sie uns über den Einsatz von KI und White-Box-Machine Learning reden. Sie erreichen mich unter tim@ferolabs.com oder sprechen Sie mich einfach auf der Handelsblatt-Tagung Chemie 2023 an.