Geschrieben von Armin Scheuermann
Die Fabrikhalle scheint ausgestorben. Kein Stapler piept, niemand kontrolliert den Füllstand am Big Bag, kein Bediener steht am Mischer. Rohstoffe werden automatisch identifiziert, gewogen, dosiert und gefördert. Sensoren prüfen Feuchte, Partikelgröße und Durchfluss. Roboter palettieren fertige Gebinde. Ein Leitsystem meldet Abweichungen, bevor Ausschuss entsteht. Das Licht könnte ausbleiben – nicht, weil nichts passiert, sondern weil niemand mehr direkt an der Linie stehen muss.
Das ist die Idee der Dark Factory: eine Produktion, die ohne permanente menschliche Anwesenheit im Hallenraum läuft. In Elektronik-, Robotik- oder Konsumgüterwerken gibt es solche Ansätze bereits. Ausgerechnet „Global Lighthouse Network“ nennt das World Economic Forum seine Beispielsammlung für industrielle Vorreiter bei KI, Robotik, digitalem Zwilling, Advanced Analytics. Das Netzwerk umfasst inzwischen mehr als 220 Standorte in über 30 Ländern und über 30 Industrien – keine Sammlung reiner Dark Factories, aber ein Schaufenster dafür, welche Technologien menschenarme Produktion ermöglichen.
Für die Prozessindustrien stellt sich die Frage allerdings anders als in der Montagefertigung. Chemie, Pharma, Food und Mining produzieren nicht einfach identische Bauteile in hoher Taktzahl. Hier geht es um Pulver, Granulate, Flüssigkeiten, Wirkstoffe, Naturrohstoffe, Erz, Staub, Hygiene, Ex-Schutz, GMP und Reinigung. Die Dark Factory entsteht deshalb nicht als menschenleere Megaanlage, sondern als Netz aus autonomen Prozessinseln: Dosieren, Fördern, Mischen, Sieben, Mahlen, Trocknen, Abfüllen, Verpacken, Palettieren, Prüfen, Reinigen.
An der saudi-arabischen Westküste zeigt die Yanbu Refinery von Aramco, warum der Begriff „Lighthouse“ für die Prozessindustrie treffender sein kann als „Dark Factory“. Die Raffinerie wurde in das WEF Global Lighthouse Network aufgenommen, weil sie Technologien der vierten industriellen Revolution in großem Maßstab nutzt – KI, Advanced Analytics und Robotik, um Betrieb, Wirtschaftlichkeit und Umweltperformance zu verbessern.
Für die Chemie ist das entscheidend: Die Zukunft liegt nicht zuerst darin, Hallen zu verdunkeln. Sie liegt darin, Prozesse so transparent, stabil und selbstüberwachend zu machen, dass menschliche Eingriffe seltener werden – und vor allem wirtschaftlicher. „Wenn wir unsere Anlagen nicht intelligenter machen, produzieren bald andere für uns“, hieß es dazu beispielsweise auf dem Anwendertreffen der Prozessautomatisierer (NAMUR) im November. Kontinuierliche Anlagen bringen dafür gute Voraussetzungen mit. Sie sind instrumentiert, automatisiert und laufen oft über lange Zeiträume in definierten Prozessfenstern.
Dark-Factory-Elemente entstehen hier durch Advanced Process Control, Softsensoren, digitale Zwillinge, KI-basierte Anomalieerkennung und robotische Inspektion. Laufroboter oder Drohnen übernehmen schon heute Rundgänge, erfassen Wärmebilder, analysieren Geräusche oder erkennen Leckagen. Der Operator steht dann nicht mehr zwangsläufig neben der Anlage, sondern überwacht Prozesse aus Leitstand oder Remote Operations Center.
Für Ausrüster bedeutet das: Apparate, Skids und Komponenten müssen „datenfähig“ werden. Mischer, Trockner, Siebe, Ventile, Pumpen und Förderstrecken liefern künftig nicht nur mechanische Funktion, sondern Zustandsdaten, Qualitätsindikatoren und Schnittstellen in übergeordnete Optimierungssysteme.
Wie wird aus Digitalisierung, Automatisierung und intelligenter Produktion ein konkreter Mehrwert für die Processing-Branche? Antworten darauf gibt der „Pavilion Smart Industry-in-Focus – Powering the Next Industrial Era“ in Halle 7A. Der Gemeinschaftsstand bündelt Anbieter smarter Lösungen und bietet Unternehmen eine einfache Möglichkeit, ihre Produkte und Dienstleistungen im passenden thematischen Umfeld zu präsentieren.
Für Fachbesucher ist der Pavilion ein zentraler Anlaufpunkt, um neue Ansätze für vernetzte, automatisierte und datengetriebene Produktionsprozesse kennenzulernen.
Weitere Informationen: Pavilion Smart Industry-in-Focus
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Im schwedischen Södertälje, südöstlich von Stockholm, betreibt AstraZeneca ein weiteres „Lighthouse“: Es ist einer der größten Pharma-Produktionsstandorte der Welt. Mehr als 50 digitale Lösungen, darunter KI-basierte digitale Zwillinge, Machine Learning, Prozesssimulation und Robotik, haben dort Produktivität und Entwicklungszeiten deutlich verbessert. AstraZeneca nennt für Södertälje einen Produktivitätszuwachs von 56 Prozent und eine Reduzierung der Entwicklungszeiten für neue Produkte um 67 Prozent.
Auch hier geht es nicht um eine menschenleere Fabrik. Aber das Beispiel zeigt, wohin sich die Branche bewegt: zu geschlossenen, überwachten, datenbasierten und stärker automatisierten Prozessketten. In der Pharmaindustrie ist die Dark Factory weniger eine Frage des Lichts als der Validierbarkeit. Was autonom läuft, muss dokumentiert, auditierbar und regulatorisch beherrschbar sein.
Besonders geeignet sind Prozesse, bei denen manuelle Eingriffe ohnehin unerwünscht sind: aseptische Abfüllung, Containment, Wirkstoffhandling, kontinuierliche Herstellung fester Darreichungsformen, automatisierte Verpackung, Laborautomation und elektronische Chargendokumentation. Die regulatorische Entwicklung unterstützt diesen Weg: Die internationale Leitlinie zur kontinuierlichen Herstellung von Arzneimitteln ICH Q13 beschreibt den Rahmen für kontinuierliche Herstellung von Wirkstoffen und Arzneimitteln; die FDA fördert über ihr Emerging Technology Program moderne Fertigungstechnologien wie kontinuierliche Produktion, modellbasierte Kontrollstrategien und geschlossene aseptische Systeme mit Robotik. Für die POWTECH-TECHNOPHARM-Welt liegt hier ein Kernfeld: Pulver müssen geschlossen, rückverfolgbar, präzise dosiert und inline überwacht werden. Die eigentliche Herausforderung lautet nicht, Menschen zu ersetzen. Sie lautet: Qualität im Prozess nachweisen, statt sie erst nachträglich zu prüfen.
Auch in der Lebensmittelindustrie geht der Trend zu autonomen Prozessen. So betreibt Unilever im chinesischen Tianjin ein Werk, das vom WEF ebenfalls als besonders fortgeschrittene Fabrik ausgezeichnet wurde. Der Konzern nennt das „lights-out production“ – also 24/7-Produktion mit minimaler Bedienerintervention. Durch die Automatisierung von Routinearbeit hat sich laut Unilever die Arbeitsproduktivität nahezu verdoppelt. Für die Lebensmittelindustrie ist das ein „Leuchtturm“: Die Dark Factory beginnt hier selten im ersten Prozessschritt. Sie beginnt dort, wo Produkte stabil geführt, verpackt, geprüft, gelagert und transportiert werden. Abfüllung, Etikettierung, Verpackung, Palettierung, Hochregallager, Qualitätsprüfung und Intralogistik lassen sich deutlich leichter automatisieren als der Umgang mit schwankenden Naturrohstoffen.
Auch Danone zeigt im polnischen Opole als WEF-Lighthouse, wie Digitalisierung, Robotik und KI-Kosten, Effizienz, Energie- und Wasserverbrauch beeinflussen können. Danone nennt für Opole unter anderem 19 % niedrigere Herstellungskosten, 12 Prozent höhere Effizienz, 50 Prozent weniger Treibhausgasemissionen und ein 23 Prozent geringerer Energieverbrauch seit 2019. Doch gerade die Milchverarbeitung ist dabei besonders anspruchsvoll. Pulver und Schüttgüter verhalten sich nicht immer gleich. Feuchte, Fettgehalt, Temperatur, Korngrößenverteilung oder Anbackungen verändern Fließfähigkeit und Dosierverhalten. Hinzu kommen Herausforderungen beim Wechsel von allergenen auf nicht allergene Produkte, Hygiene, Fremdkörperkontrolle und Reinigung.
Deshalb gilt: In der Food-Industrie wird zuerst die Verpackungslinie dunkel – nicht zwingend die Mischeranlage. Aber dort entsteht der Bedarf für Lösungen, wie sie auf der POWTECH TECHNOPHARM gezeigt werden: hygienisches Design, automatisierte Dosierung, inlinefähige Sensorik, schonende Förderung, sichere Entstaubung, CIP-fähige Systeme und digital dokumentierte Reinigung.
Im Bergbau steht der Leuchtturm nicht in einer Fabrikhalle, sondern in einer Grube. Das WEF beschreibt autonome Trucks, Drohnen, KI-gestützte Wartung und datenbasierte Optimierung als zentrale Innovationen der Branche. Automatisierung soll Sicherheit und Effizienz erhöhen, weil Menschen aus gefährlichen Bereichen herausgenommen werden. Bereits sichtbar ist das bei Rio Tinto. Das Unternehmen betreibt mit AutoHaul ein autonomes Schwerlast-Bahnnetz in Westaustralien. Züge, Trucks und Bohrgeräte werden zunehmend automatisiert oder aus entfernten Leitständen überwacht. Damit wandert die Autonomie im Bergbau zunächst in die Gewinnung und den Transport – also dorthin, wo Distanz, Gefahr und 24/7-Betrieb den größten Hebel bieten.
Für die Aussteller und Besucher der POWTECH TECHNOPHARM wird Mining an der Schnittstelle zur Aufbereitung interessant. Denn was autonom gewonnen und transportiert wird, muss anschließend ebenso zuverlässig zerkleinert, klassiert, gefördert, dosiert, getrocknet oder separiert werden. Brechen, Mahlen, Klassieren, Fördern, Dosieren, Trocknen und Separieren sind klassische verfahrenstechnische Aufgaben. Wenn der Tagebau oder die Untertagemine autonomer wird, darf die Aufbereitung nicht analog bleiben. Materialflüsse müssen messbar, regelbar und vorausschauend wartbar werden.
Die Beispiele aus den WEF-Lighthouses zeigen: Dark Factory der Prozessindustrie entsteht nicht durch eine einzelne KI-Plattform. Sie entsteht aus robusten, oft unspektakulären technischen Bausteinen. Der erste ist Pulver- und Schüttguthandling: automatische Sackentleerung, Big-Bag-Stationen, geschlossene Förderung, gravimetrische Dosierung, staubarme Übergaben, Containment und digitale Materialverfolgung.
Der zweite ist Inline-Analytik. Feuchte, Partikelgröße, Dichte, Durchfluss, Temperatur, Druck, Vibration, Drehmoment oder optische Merkmale müssen kontinuierlich erfasst werden. Nur wenn der Prozess seinen Zustand kennt, kann er autonom werden.
Der dritte ist automatisierte Reinigung. In Pharma und Food entscheidet sich der menschenarme Betrieb oft nicht während der Produktion, sondern beim Produktwechsel. CIP, SIP, validierte Trockenreinigung, Allergenmanagement und dokumentierte Reinigungssequenzen werden zu Schlüsseltechnologien.
Der vierte ist Intralogistik: AMR, AGV, Palettierung, robotische Kommissionierung, automatische Lager und durchgängige Materialflüsse. Häufig beginnt Lights-out nicht am Reaktor, sondern zwischen Linie, Lager und Versand.
Der fünfte ist Datenintegration. Sensoren allein reichen nicht. Daten müssen kontextualisiert, semantisch beschrieben und für MES, Leitsystem, digitale Zwillinge, KI-Modelle und Wartungsstrategien nutzbar werden.
Die Dark Factory ist für Chemie, Pharma, Food und Mining kein Science-Fiction-Bild mehr. Aber sie sieht anders aus als in der Elektronikfertigung. Sie ist kein plötzlich dunkler Chemiepark und keine vollautomatische Pulvermühle. Sie ist ein Reifegradmodell. Der Mensch verschwindet nicht. Er wechselt die Position: weg von Routinebedienung, manueller Kontrolle und gefährlichen Rundgängen – hin zu Überwachung, Optimierung, Dateninterpretation, Instandhaltung und Ausnahmefallmanagement.
Ob die nächste Stufe industrieller Autonomie gelingt, entscheidet sich an Sensorik, Produktionsschritten, Intralogistik, Safety und Datenmodellen. Die Dark Factory beginnt nicht erst, wenn das Licht ausgeht, sie beginnt, wenn Pulver, Prozesse und Daten zuverlässig miteinander sprechen.
