KI-Lösungen · Use Case

Anlagen- und Sicherheitswissen im Werk per KI-Assistent bereitstellen

BASF setzt im Acetylenwerk Geismar den KI-gestützten digitalen Assistenten PlantGPT ein, um Werks- und Engineering-Teams anlagenspezifisches Wissen in Echtzeit bereitzustellen. Das System greift auf tausende Dokumente, Sicherheitsvorschriften sowie Materialinformationen zu und unterstützt fundierte Entscheidungen direkt im Betrieb. Zudem dient die Anwendung als interaktives Werkzeug für das beschleunigte Onboarding neuer Mitarbeiter.

In der Prozessindustrie hängt die operative Exzellenz davon ab, wie schnell Teams auf verlässliche Anlagen- und Sicherheitsdaten zugreifen können. Ein KI-Werksassistent erschließt dieses Wissen direkt im Produktionsalltag.

Worum es geht

In verfahrenstechnischen Chemieanlagen erfordert die Bewältigung des täglichen Betriebs den ständigen Rückgriff auf umfangreiche technische Dokumentationen, Betriebsanweisungen und sicherheitsrelevante Prozeduren. Ein generativer digitaler Assistent erschließt diesen gewachsenen Informationsbestand und stellt Werks- sowie Engineering-Teams präzise Antworten auf operative Fragestellungen in Echtzeit bereit. Das Modell wurde mit tausenden anlagenspezifischen Dokumenten, Sicherheitsverfahren und Materialdaten trainiert, um verlässliche Antworten für den operativen Werkseinsatz zu gewährleisten. Durch den direkten Informationszugriff können Fachkräfte fundierte operative Entscheidungen treffen, ohne langwierig manuelle Handbücher und verteilte Datenablagen zu durchsuchen. Gleichzeitig unterstützt die Lösung das strukturierte Einarbeiten neuer Kolleginnen und Kollegen, indem sie firmenspezifisches Fachwissen bedarfsgerecht vermittelt. Die Zusammenarbeit zwischen Fachbereich und standortübergreifenden Digital Hubs stellt sicher, dass technologische Weiterentwicklung und reale Anforderungen der Produktionsanlage eng verzahnt bleiben.

Einordnung

  • Reifegrad: Growing
  • Komplexität: Mittel
  • Technologie: Generative AI, Large Language Models (LLM), Wissensmanagementsysteme

Typische Einsatzmuster

  • Anlagenbediener fragen vor Wartungseingriffen spezifische Sicherheitsverfahren und Materialparameter im Dialog mit dem Assistenten ab.
  • Engineering-Teams nutzen das System im laufenden Betrieb, um verlässliche technische Daten für schnelle Betriebsentscheidungen heranzuziehen.
  • Neue Kolleginnen und Kollegen setzen den digitalen Assistenten während des Onboardings ein, um sich mit komplexen Werksabläufen vertraut zu machen.

Voraussetzungen

  • Das KI-Modell muss mit sorgfältig kuratierten, betriebsspezifischen Dokumenten, Sicherheitsrichtlinien und Materialdaten trainiert werden.
  • Eine enge organisatorische Zusammenarbeit zwischen den lokalen Werksteams und spezialisierten Digital Hubs ist für die Entwicklung zwingend erforderlich.
  • Das Betriebspersonal muss im verantwortungsvollen und überprüfenden Umgang mit KI-generierten Handlungsempfehlungen geschult werden.

Nutzen

Für Unternehmen

  • Schnellere und datengestützte Entscheidungsfindung in Produktions- und Engineering-Teams
  • Steigerung der operativen Effizienz in komplexen Chemieanlagen
  • Effektiver Wissenstransfer und verkürzte Einarbeitungszeiten bei Personalwechseln
  • Standortübergreifende Nutzung digitaler Expertise zwischen operativen Werken und Entwicklungszentren

Für Beschäftigte

  • Direkter Echtzeit-Zugriff auf relevante Werksdokumente, Sicherheitsverfahren und Materialangaben
  • Entlastung von zeitraubenden manuellen Recherchen in verteilten Dokumentenarchiven
  • Niedrigschwellige Unterstützung und schnelle Orientierung während des Onboardings in neuen Anlagenbereichen
  • Sicherheit bei operativen Handgriffen durch schnell abrufbare Verfahrensvorschriften

Für Privatpersonen

  • Höhere Versorgungssicherheit mit Grundstoffen durch stabilere und verlässlichere Produktionsabläufe
  • Indirekter Schutz von Umwelt und Nachbarschaft durch konsequente Einhaltung digital hinterlegter Sicherheitsverfahren
  • Langfristig verlässliche Qualitätsstandards bei Vorprodukten der Konsumgüterindustrie

Herausforderungen

Für Unternehmen

  • Aufbereitung und kontinuierliche Aktualisierung tausender proprietärer Werks- und Verfahrensdokumente
  • Gewährleistung präziser und verlässlicher Modellausgaben in einem sicherheitskritischen Chemieumfeld
  • Koordination standortübergreifender Entwicklungsteams zwischen Produktionseinheiten und Digital Hubs

Für Beschäftigte

  • Aufbau von Vertrauen in KI-generierte Antworten bei komplexen operativen Anlagenfragen
  • Notwendigkeit zur Überprüfung von Systemantworten anhand geltender technischer Vorschriften
  • Gewöhnung an neue Interaktionsformen und Eingabemuster im industriellen Arbeitsumfeld

Für Privatpersonen

  • Mangelnde Transparenz darüber, wie industrielle Sicherheitsstandards digital abgesichert werden
  • Skepsis gegenüber dem Einsatz autonomer oder assistiver Softwaresysteme in chemischen Produktionsstätten
  • Sorge um die Einhaltung strenger Umwelt- und Sicherheitsstandards bei technologiegestützten Werksprozessen

Wirkung

Klassische Dokumenten-Suchsysteme arbeiten rein stichwortbasiert und scheitern daran, komplexe semantische Zusammenhänge über unterschiedliche Dokumentenformate hinweg zu verknüpfen. Generative KI-Modelle verstehen natürliche Anfragen, synthetisieren relevante Passagen aus tausenden heterogenen Unterlagen und formulieren präzise, anlagenspezifische Antworten in Echtzeit. Während starre Datenbanken lediglich Trefferlisten liefern, fasst ein KI-Assistent Handlungsanweisungen und Sicherheitsvorschriften direkt kontextbezogen zusammen.

Für Unternehmen

Chemiekonzerne sichern sich Wettbewerbsvorteile, indem sie Fachwissen aus isolierten Dokumentenbeständen standortübergreifend digital nutzbar machen und dadurch neue Anlagenverfahren schneller adaptieren als traditionell organisierte Mitbewerber.

Industrieunternehmen senken operative Such- und Abstimmungszeiten ihrer Belegschaft und reduzieren das Risiko teurer Fehlbedienungen durch lückenhafte Dokumentenkonsultation. Konkrete Kosteneinsparungen oder Kennzahlen sind nicht öffentlich beziffert, doch der beschleunigte Wissenstransfer schützt den operativen Betriebsablauf.

Der operative Schichtbetrieb wird entlastet, da Betriebsvorschriften, Sicherheitsdaten und Materialblätter zentral und in Echtzeit per Sprach- oder Texteingabe abgefragt werden können, anstatt disparate Archive manuell zu sichten.

Für Beschäftigte

Mitarbeitende in Produktionsbetrieben werden von mühseligen Dokumentenrecherchen befreit und können sich auf die operative Steuerung, Wartungsentscheidungen und technische Problemlösungen vor Ort konzentrieren.

Die Rolle des Anlagenbedieners und Ingenieurs wandelt sich von der reinen Handbuchsuche hin zur faktenbasierten Validierung und proaktiven Steuerung komplexer Prozessschritte.

Die Belegschaft benötigt zunehmend Kompetenzen im gezielten Abfragen digitaler Assistenten sowie in der kritischen Verifikation generierter Ausgaben anhand des realen Anlagenzustands.

Für Privatpersonen

Endverbraucher erleben verlässliche Produktverfügbarkeiten bei Gütern des täglichen Bedarfs, da Unterbrechungen in den vorgelagerten Chemie-Wertschöpfungsketten durch fundierte Vor-Ort-Entscheidungen vermieden werden.

Die Gesellschaft profitiert von einer höheren Sicherheit chemischer Produktionsanlagen, da Betriebsteams sicherheitsrelevante Vorgaben und Notfallprozeduren ohne Zeitverzug und fehlerfrei abrufen können.