Künstliche Intelligenz in der Chemieindustrie: Wissen sichern, teilen und nutzbar machen

Die chemische Industrie lebt von Wissen. Wissen über Rezepturen, Rohstoffe, Prozessparameter, Qualitätsanforderungen und regulatorische Vorgaben. Viele Entscheidungen basieren auf Erfahrungen von Menschen, die sie über Jahre oder sogar Jahrzehnte aufgebaut haben. 

Doch genau dieses Wissen steht zunehmend unter Druck. Fachkräftemangel, Generationenwechsel und die steigende Komplexität der Branche machen es immer schwieriger, Erfahrungen zu bewahren und im gesamten Unternehmen verfügbar zu halten. 

Während über Künstliche Intelligenz, Automatisierung und neue Technologien diskutiert wird, stellt sich für Chemieunternehmen deshalb oft auch eine andere Frage: 

Wie gelingt es, vorhandenes Wissen langfristig zu sichern und dort verfügbar zu machen, wo Entscheidungen getroffen werden? 

Die chemische Industrie war schon immer wissensintensiv. Viele Entscheidungen basieren nicht ausschließlich auf Stammdaten, Rezepturen oder Arbeitsanweisungen. Sie basieren auf Erfahrungen aus der Praxis. 

Warum wurde eine Rezeptur vor einigen Jahren angepasst? Weshalb wurde ein bestimmter Rohstoff ersetzt? Welche Maßnahme hat bei einer vergleichbaren Qualitätsabweichung bereits funktioniert? Oft existieren diese Informationen zwar irgendwo im Unternehmen, sie sind jedoch nicht immer leicht auffindbar. 

Gleichzeitig steigen die Anforderungen der Branche kontinuierlich. Produktvarianten nehmen zu, regulatorische Vorgaben werden umfangreicher und Produktionsprozesse komplexer. Erfahrene Mitarbeiter*innen verlassen das Unternehmen, während neue Fachkräfte eingearbeitet werden müssen. 

Dadurch entsteht ein Risiko, das häufig unterschätzt wird: Nicht fehlende Daten werden zum Problem, sondern verlorenes oder schwer zugängliches Wissen. 

Wissen entsteht in Chemieunternehmen nicht an einem einzelnen Ort. Es entsteht entlang der gesamten Wertschöpfungskette. 

Im Labor werden Rezepturen getestet und weiterentwickelt. In der Produktion werden Prozessparameter optimiert. Die Qualitätssicherung dokumentiert Prüfungen und Abweichungen. Einkauf und Entwicklung bewerten neue Rohstoffalternativen. Vertrieb und Kundenservice erhalten wichtige Erkenntnisse darüber, wie die eigenen Produkte beim Kunden eingesetzt werden, welche Anforderungen entstehen und wie sich Märkte entwickeln. 

Jeder dieser Bereiche erzeugt täglich wertvolle Informationen. 

Die Herausforderung besteht deshalb nicht darin, Wissen zu erzeugen. Die Herausforderung besteht darin, dieses Wissen für das gesamte Unternehmen nutzbar zu machen. 

Es fehlt den meisten Unternehmen nicht an Informationen. Im Gegenteil. 

Chargendaten, Analysenzertifikate, Laborberichte, Prüfprotokolle, Herstellanweisungen oder Auditnachweise liegen bereits heute vor. Die Informationen verteilen sich jedoch häufig auf ERP-Systeme, Qualitätsmanagementlösungen, Dokumentenmanagementsysteme, Kollaborationsplattformen, E-Mails oder lokale Ablagen. 

Die eigentliche Herausforderung lautet daher oft nicht: 

"Haben wir die Information?" 

Sondern: 

"Wie finden wir die richtige Information im richtigen Kontext?" 

Eine Qualitätsmanagerin sucht beispielsweise nach vergleichbaren Qualitätsabweichungen aus der Vergangenheit. Ein Produktionsleiter möchte verstehen, welche Prozessparameter bei einer ähnlichen Charge verwendet wurden. Ein Entwicklungsteam benötigt Erkenntnisse aus früheren Rezepturanpassungen. 

Klassische Suchfunktionen liefern Dokumente. 

Die eigentliche Antwort müssen die Mitarbeiter*innen häufig trotzdem noch selbst zusammensetzen. 

Genau hier entsteht einer der spannendsten Anwendungsbereiche für Künstliche Intelligenz in der Chemieindustrie. 

KI automatisiert nicht nur Prozesse. Sie verändert den Zugang zu Wissen. 

Statt mehrere Systeme, Ordnerstrukturen oder Dokumente manuell zu durchsuchen, können Mitarbeiter*innen Fragen in natürlicher Sprache stellen. Die KI durchsucht relevante Informationsquellen, verknüpft Inhalte und stellt die Ergebnisse im fachlichen Zusammenhang bereit. 

Aus einzelnen Informationen entsteht dadurch Kontext. 

Eine Qualitätsmanagerin erhält nicht nur ein Analysenzertifikat, sondern auch die dazugehörigen Chargeninformationen, Prüfprotokolle und dokumentierten Maßnahmen. Produktionsverantwortliche erhalten schneller Erkenntnisse zu vergleichbaren Prozesssituationen. Management und Controlling erkennen Zusammenhänge zwischen Qualität, Produktion und Wirtschaftlichkeit. 

Der eigentliche Mehrwert liegt dabei nicht darin, mehr Informationen bereitzustellen. Der Mehrwert besteht darin, vorhandenes Wissen schneller nutzbar zu machen. 

Bereits heute unterstützen KI-Assistenten Mitarbeiter*innen dabei, Informationen zu recherchieren, Inhalte zusammenzufassen oder Aufgaben effizienter zu erledigen. 

Perspektivisch entwickelt sich die Technologie weiter. Künftige KI-Lösungen werden Informationen nicht nur finden, sondern zunehmend auch strukturieren, bewerten und bestimmte Aufgaben vorbereiten können. 

Dabei wird es nicht darum gehen, menschliche Entscheidungen zu ersetzen. Vielmehr kann Agentic AI Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen, Aufgaben vorbereiten und Mitarbeiter*innen dabei unterstützen, fundiertere Entscheidungen zu treffen. 

Gerade in einer Branche mit hoher Komplexität und umfangreichen Dokumentationspflichten können solche Ansätze eine wichtige Rolle spielen. 

So spannend KI auch ist: Ohne eine belastbare Datenbasis bleibt ihr Potenzial begrenzt. 

KI kann nur auf Wissen zugreifen, das digital vorhanden, strukturiert und zugänglich ist. Deshalb beginnt der Weg zur erfolgreichen KI-Nutzung nicht bei der Technologie, sondern bei den Daten und Prozessen. 

Für Chemieunternehmen bildet dabei häufig das ERP-System das Fundament. Anders als in anderen Industrien entstehen hier nicht nur klassische Geschäftsdaten. Auch Rezepturen, Chargeninformationen, Qualitätsprüfungen, Analysenzertifikate, Produktionsdaten und betriebswirtschaftliche Kennzahlen gehören zum Wissensfundament des Unternehmens. 

Mit COSMO ERP Chemicals auf Basis von Microsoft Dynamics 365 Business Central lassen sich genau diese Informationen auf einer gemeinsamen Datenbasis zusammenführen. Rezepturmanagement, Chargenverfolgung, Produktionsplanung, Qualitätssicherung und Compliance-Prozesse werden miteinander vernetzt. Dadurch entsteht die Grundlage, auf der Wissen systematisch erschlossen werden kann.

Durch die Integration in die Microsoft-Plattform lassen sich weitere Lösungen wie Microsoft 365, Microsoft Power BI, Microsoft Fabric, die Microsoft Power Platform und Microsoft Copilot ergänzen. So entsteht Schritt für Schritt eine End-to-End-Plattform für Daten, Analysen und KI. 

Viele Unternehmen stellen sich die Frage, wie der Einstieg in KI gelingen kann. Die Antwort lautet häufig nicht: mit einem großen KI-Projekt. 

Sinnvoller ist es, zunächst bestehende Wissenslücken und Suchaufwände zu betrachten. Wo verbringen Mitarbeiter*innen viel Zeit mit Recherche? Wo entstehen Medienbrüche? Wo bleibt wertvolles Wissen in einzelnen Bereichen verborgen? 

Genau hier setzt das COSMO CONSULT AI Framework an. Der strukturierte Beratungsansatz begleitet Unternehmen in vier aufeinander aufbauenden Phasen: Inspiration, Foundation, Automation und Evolution. Dabei stehen nicht Technologien im Vordergrund, sondern konkrete Anwendungsfälle, Datenqualität, Governance und nachhaltige Skalierung. 

Das Ziel besteht nicht darin, KI möglichst schnell einzuführen. Das Ziel besteht darin, sie dort einzusetzen, wo sie einen messbaren Mehrwert schafft. 

Die größte Chance von Künstlicher Intelligenz in der Chemieindustrie liegt nicht darin, Menschen zu ersetzen. 

Sie liegt darin, Wissen nutzbar zu machen. 

Unternehmen verfügen bereits heute über enorme Mengen an Prozess-, Qualitäts-, Compliance- und Erfahrungswissen. Die Herausforderung besteht darin, dieses Wissen zu sichern, bereichsübergreifend verfügbar zu machen und dort bereitzustellen, wo Entscheidungen getroffen werden. 

Mit einer integrierten Datenbasis, modernen Plattformen und einem strukturierten Vorgehen kann KI genau dabei unterstützen. 

Denn in der Chemieindustrie ist Wissen oft genauso wertvoll wie der Rohstoff selbst. Und die Unternehmen, die dieses Wissen erfolgreich sichern und nutzen, schaffen die Grundlage für ihre Zukunft.