09.10.2026 • Anzeige • News
Die Smart Factory beginnt im Engineering
Warum digitale Durchgängigkeit, gemeinsame Datenmodelle und integriertes Engineering die Anlagenperformance bestimmen, lange bevor der Betrieb beginnt.
Die Pharma- und Biotechindustrie investiert heute in Anlagen, die oft erst mehrere Jahre nach Projektbeginn in Betrieb gehen und über lange Zeiträume genutzt werden. Künftige Anforderungen an Digitalisierung, Datenverfügbarkeit und Automatisierung müssen daher bereits während der Planung berücksichtigt werden. In vielen Projekten werden jedoch nach wie vor Dokumente, Datensätze und Planungssysteme nicht durchgängig miteinander verknüpft.
Martin Mayer, Director Digital Solutions bei ZETA, und Matthias Goriupp, Director Customized Systems, sehen die technischen Voraussetzungen für eine stärkere Digitalisierung grundsätzlich als gegeben an. Aus ihrer Sicht kommt es darauf an, Anforderungen an Daten und Informationsstrukturen frühzeitig festzulegen. „Wenn wir heute Anlagen planen, die erst 2031 oder später in Betrieb gehen, müssen wir bereits jetzt festlegen, welche Daten künftig benötigt werden“, sagt Mayer. „Die Smart Factory beginnt nicht im Betrieb, sondern im Engineering.“
Digitale Durchgängigkeit beginnt bereits im Engineering – mit gemeinsamen Datenmodellen, klaren Anforderungen und integrierter Anlagenplanung. (KI-unterstützt bearbeitetes Rendering)
© ZETA
Gemeinsame Daten statt digitaler Silos
Ein moderner Skid kann digital geplant, simuliert und getestet werden. Für eine durchgängige Nutzung der dabei entstehenden Informationen ist jedoch die Integration in die Gesamtanlage erforderlich. „Ein intelligenter Skid allein macht noch keine intelligente Anlage“, sagt Mayer. Wichtig sei eine gemeinsame Datenbasis, die von allen Beteiligten genutzt werden kann.
Nach Ansicht von Goriupp liegt eine Herausforderung darin, dass Lieferanten häufig unterschiedliche Datenstrukturen verwenden. Werden Informationen aus Bioreaktoren, Filtrationssystemen, Zentrifugen und weiteren Prozessschritten in verschiedenen Formaten bereitgestellt, erschwert dies die durchgängige Nutzung der Daten. Daten- und Informationsstandards können dazu beitragen, die Interoperabilität zwischen Systemen zu verbessern.
Aus Sicht der beiden Experten sollten entsprechende Anforderungen bereits in der Ausschreibungsphase definiert werden. Erfolgt die Festlegung von Datenmodell und Engineering-Umgebung erst später, erhöht sich der Abstimmungsaufwand.
Wirtschaftliche Auswirkungen über den Lebenszyklus
Fehlende Datenkontinuität wirkt sich insbesondere im Betrieb aus. Lieferantendaten müssen häufig manuell zusammengeführt, in Systeme wie SAP übertragen und bei Änderungen angepasst werden. Dies erhöht den Aufwand und kann zusätzliche Fehlerquellen schaffen.
Ein Ziel besteht darin, Informationen einmal zu erfassen und anschließend in Engineering, Bau, Qualifizierung, Instandhaltung und Betrieb weiterzuverwenden.
In integrierten Engineering-Umgebungen können Änderungen beispielsweise vom R&I-Schema in andere Planungsunterlagen übernommen werden. Dadurch lassen sich Dokumentation, Ersatzteilverwaltung und Instandhaltungsplanung konsistenter halten. Gleichzeitig werden Voraussetzungen für weitere digitale Anwendungen geschaffen.
Informationen einmal erzeugen und über Engineering, Bau, Qualifizierung, Wartung und Betrieb hinweg nutzen – das ist das Ziel digitaler Durchgängigkeit.
© ZETA
Digitale Bausteine sollten projektspezifisch gewählt werden. Entscheidend ist, früh zu klären, welche Informationen später benötigt werden.
© ZETA
Modular statt maximal digital
Mayer und Goriupp sprechen sich gegen einen möglichst hohen Digitalisierungsgrad als Selbstzweck aus. Welche Lösungen sinnvoll sind, hängt von den Anforderungen und Rahmenbedingungen eines Projekts ab.
Digitale Funktionen können modular ausgewählt und an den jeweiligen Anwendungsfall angepasst werden. Voraussetzung ist, frühzeitig festzulegen, welche Informationen während des Anlagenbetriebs benötigt werden und welche Daten dafür in den Projektphasen bereitgestellt werden müssen.
Die Smart Factory beginnt vor der Inbetriebnahme
Die Diskussion um die Smart Factory betrifft nicht ausschließlich den späteren Anlagenbetrieb. Viele Voraussetzungen entstehen bereits in den frühen Engineering-Phasen. Eine nachträgliche Digitalisierung ist grundsätzlich möglich, erfordert jedoch häufig zusätzlichen Aufwand, insbesondere wenn Datenmodelle und Informationsstrukturen nicht standardisiert sind.
Wer künftig stärker vernetzte oder automatisierte Produktionsanlagen betreiben möchte, muss die dafür notwendigen Daten und Strukturen frühzeitig berücksichtigen. Die entsprechenden Weichen werden daher häufig bereits während Planung und Engineering gestellt.
Martin Mayer
„Die Smart Factory beginnt nicht im Betrieb, sondern mit den Entscheidungen in frühen Engineering-Phasen."
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Matthias Goriupp
„Ohne gemeinsame Datenstrukturen bleibt der Nutzen digitaler Informationen für Betreiber begrenzt.“
© ZETA
