- 09.02.2026
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- Analysieren & Automatisieren
Autonome Anlagen auf der Überholspur
Was wäre, wenn eine Prozessanlage nicht nur automatisch, sondern auch eigenständig handeln könnte? Wenn sie aus Daten lernt, sich selbst optimiert und im Störfall schneller reagiert als jeder Mensch? Aktuelle Beispiele zeigen, dass diese Vision bereits Realität wird. Die Entwicklung autonomer Prozessanlagen ist eine Antwort auf den wirtschaftlichen Druck, den Fachkräftemangel und die Anforderungen an Effizienz und Nachhaltigkeit. Doch das stellt nicht nur Betreiber, sondern auch Ausrüster vor neue Herausforderungen.
Geschrieben von Armin Scheuermann
Ein dünner Strahl Polyesterharz zieht sich durch ein gläsernes Rohr, tropft in ein Messgefäß und wird automatisch analysiert. Keine Hand regelt mehr den Durchfluss, niemand kontrolliert den Druck. In einer Produktionslinie von Covestro im nordrhein-westfälischen Dormagen regiert seit Mitte 2024 eine KI den Betrieb. Sie steuert, plant, analysiert und reagiert schneller, als es ein Mensch könnte. Es ist eine der ersten vollautonomen Batch-Anlagen der globalen Chemieindustrie. Ein Meilenstein, sagen die einen. Der Start in eine neue Zukunft, sagen die anderen.
Denn die Vision reicht weiter: In Zukunft sollen chemische Anlagen nicht nur einzelne Prozesse automatisch ausführen, sondern im Verbund agieren, aus Erfahrungen lernen, sich selbst optimieren. Autonom, vernetzt, intelligent. „Dark Factory“ nennt man das in Anlehnung an dunkle Autofabriken, in denen Roboter ohne Licht arbeiten. Doch für die Chemieindustrie ist es eher eine „Bright Autonomy“: Es geht nicht um das Ausschalten der Menschen, sondern um das Einschalten neuer Möglichkeiten.
Was ist eine autonome Anlage?
Was bedeutet eigentlich „autonome Anlage“? Die Antwort ist technisch und philosophisch zugleich. Es geht um Prozessanlagen, die auf Basis von Sensordaten, Modellen und KI-Technologien Entscheidungen treffen, ohne dass ein Mensch sie bei jedem Schritt anleiten muss. Dabei unterscheiden Fachleute verschiedene Stufen der Autonomie – angelehnt an das autonome Fahren: von Level 0 (keine Autonomie) über Level 2 (teilautonome Start- und Stoppsequenzen) bis hin zu Level 4 (selbstoptimierende Anlagen, die Ziele statt Befehle erhalten). Level 5 wäre die totale Autonomie – ein Zielbild, das in der Praxis eher Vision bleibt.
Wo steht die Chemie in Sachen Autonomie?
In Deutschland – aber nicht nur hier – steht die Chemie in Sachen Autonomie noch ganz am Anfang. Auf dem Namur-Anwendertreffen der Prozessautomatisierer im November 2025 verorteten sich die meisten Unternehmen irgendwo zwischen Level 1 und 2. Warum nicht höher? „Die Basisautomatisierung ist oft unzureichend“, erklärt Olaf Abel vom Chemieriesen BASF. „Und die Investitionen sind hoch, während das Einsparpotenzial nicht immer auf den ersten Blick sichtbar ist.“ Trotzdem sind erste Leuchtturmprojekte sichtbar: BASF transformiert bereits mehrere Dutzend Anlagen in Richtung Autonomie. Evonik nutzt lernende Systeme im Technikum. Lanxess holt mithilfe von KI Prozessdaten aus zuvor blinden Bereichen und analysiert selbst Fouling in Wärmetauschern. Und Covestro zeigt, dass sogar Batch-Prozesse vollautonom laufen können.
Warum autonome Anlagen?
Doch warum dieser Aufwand? Die Antwort ist einfach: Druck. Die europäische Chemie steckt in der Krise. Hohe Energiepreise, überfüllte Märkte, Fachkräftemangel. „Wenn wir unsere Anlagen nicht intelligenter machen, produzieren bald andere für uns“, sagt Abel. Autonome Anlagen versprechen nicht nur Effizienz, sondern auch Resilienz. Sie helfen, mit weniger Personal stabiler zu produzieren, Energie besser zu nutzen und schneller auf Schwankungen im Markt oder bei Rohstoffen zu reagieren.
Möglich machen das technologische Meilensteine: vernetzte Sensorik (Ethernet-APL), standardisierte Datenmodelle (NOA, Verwaltungsschalen), digitale Zwillinge und immer smartere KI-Systeme. Letztere können aus Prozessdaten lernen, Anomalien erkennen und sogar Stellgrößen selbst führen. In einem Feldtest von Yokogawa und JSR in Japan steuerte eine KI 35 Tage lang eine Destillationsanlage – ohne menschlichen Eingriff. Das System hielt Qualität und Energieverbrauch stabil und lernte dabei permanent dazu.
Was bedeutet der Wandel für die Anlagenausrüster?
Mit dem Vormarsch autonomer Prozessanlagen verschiebt sich die Rolle der Ausrüster grundlegend. Wer bislang Rohre, Steuerungstechnik oder Skids lieferte, muss sich nun als Anbieter vernetzter, modularer und KI-fähiger Systemlösungen neu positionieren. Maschinen- und Anlagenbauer (OEMs, EPCs) müssen nicht nur standardisierte Schnittstellen (MTP), Datenmodelle und OT/IT-Integration mitdenken, sondern auch skalierbare Autonomiekonzepte bieten, die sich schrittweise in Betrieb nehmen lassen. Der Fokus wandert vom Projektgeschäft hin zum Lebenszyklusmodell: Software, Analytics, digitale Zwillinge und Remote Services treten an die Stelle klassischer Differenzierungsmerkmale.
Feldgerätehersteller und Komponentenlieferanten stehen vor der Herausforderung, ihre Produkte „autonomie-ready“ zu machen. Nur wer vernetzte, modellierte und semantisch integrierbare Sensorik bietet, bleibt Teil der neuen Architekturen. Dabei verlagert sich der Wettbewerb von reiner Messgenauigkeit hin zu Datenqualität, Plug-and-Produce-Fähigkeit und KI-Integration.
Auch das Geschäftsmodell wandelt sich: Betreiber erwarten laufende Upgrades, Performance-Garantien und langfristige Partnerschaft statt einmaliger Capex-Investitionen. Wer hier nicht mitzieht, riskiert, von der Wertschöpfungskette abgekoppelt zu werden. Gleichzeitig eröffnet der Trend enorme Chancen: Ausrüster, die ihre Lösungen mit autonomen Funktionen, vordefinierten Regelstrategien und Lifecycle-Services anreichern, können sich als Schlüsselakteure für die „Plant of the Future“-Programme positionieren.
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