Die chemische Industrie steht vor einer Vielzahl struktureller Herausforderungen, die in den kommenden Jahren zu tiefgreifenden Veränderungen führen werden – insbesondere, wenn die Chemiestandorte und -unternehmen wettbewerbsfähig bleiben wollen.
Der Druck auf die Chemie und deren Services ist vielschichtig: hohe Energie-, Rohstoff- und Personalkosten, Fachkräftemangel und demografischer Wandel, steigende Anforderungen an Flexibilität und Reaktionsgeschwindigkeit sowie ein sich wandelndes Chemieproduktportfolio im Zuge von Nachhaltigkeitszielen und wirtschaftlichen Anforderungen. Hinzu kommt ein großer Nachholbedarf im Bereich der Digitalisierung von Kern- und Supportprozessen.
Künstliche Intelligenz rückt dabei als Lösungsansatz zunehmend in den Fokus und zahlreiche Chemieunternehmen und Site-Service-Provider erkennen die strategische Relevanz des Themas – nicht nur als technische Neuerung, sondern als mögliche Schlüsseltechnologie für tiefgreifende Veränderungen und die Neugestaltung industrieller Prozesse und Strukturen.
Die praktische Umsetzung bleibt aktuell vielerorts noch hinter den Erwartungen zurück. Die Ursachen liegen weniger in mangelnder Funktionalität der KI-Lösung, sondern in den weitreichenden Veränderungen von Arbeitsweisen und -prozessen, die mit dem produktiven Einsatz von KI einhergehen.
Vor diesem Hintergrund wird deutlich: Die Auseinandersetzung mit künstlicher Intelligenz erfordert eine unternehmensspezifische Perspektive. Sowohl Chemieunternehmen als auch Betreiber technischer Site-Services müssen individuelle Anforderungen, bestehende Systemlandschaften und organisatorische Rahmenbedingungen berücksichtigen, um tragfähige Einsatzszenarien zu entwickeln.
Externe Impulse können hier helfen: durch Orientierung, strategische Einordnung und Beispiele aus der Praxis. Es ist eine KI-Studie für die chemische Industrie entstanden, die von der Strategieberatung CMC2 erstellt wurde und über den VCI veröffentlicht wird. Hier werden zahlreiche konkrete KI-Anwendungsfälle aus der chemischen Industrie aufgezeigt. Auch für die Chemieparks enthält diese Studie eine Vielzahl konkreter KI-Ansätze.
Chemieparks stehen vor einem grundlegenden Wandel. Drei erfolgskritische Herausforderungen prägen derzeit den Chemieparkmarkt: Erstens die Digitalisierung, Automatisierung und Optimierung operativer Prozesse; zweitens die Restrukturierung bestehender Strukturen mit dem Ziel, Effizienzpotenziale zu heben und Kosten zu senken; und drittens die stärkere Ausrichtung auf Kundenorientierung und Servicequalität.
Künstliche Intelligenz kann in diesem Kontext zu einem zentralen Instrument werden, um das Serviceportfolio der Chemieparks zukunftsfähig weiterzuentwickeln und ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig zu stärken. Die Herausforderungen ähneln dabei vielfach denen der Chemieunternehmen selbst: Fachkräftemangel, zunehmender Kostendruck sowie der wachsende Bedarf an flexiblen, datengetriebenen Prozessen.
Inhalt:
- Alltag mit KI – operative Unterstützung im Praxiseinsatz
- Konkrete Anwendungsfelder im Bereich der Sites Services:
- 1. Automatisierung und Optimierung technischer Abläufe
- 2. Effizienzsteigerung und strukturelle Weiterentwicklung
- 3. Kundenzentrierung und Servicequalität
- Strategische Perspektive – Warum KI mehr ist als ein Tool
- Carsten Suntrop
- Thomas Wagner
- Linus Armbrust
Alltag mit KI – operative Unterstützung im Praxiseinsatz
Es lohnt sich ein Blick auf die kurzfristig realisierbaren KI-Potenziale ohne aufwändige Systemintegration. Künstliche Intelligenz kann im Arbeitsalltag konkrete Aufgaben übernehmen und dabei helfen, Informationen effizienter und gezielter zu verarbeiten. Große Sprachmodelle wie ChatGPT, Microsoft Copilot oder Google Gemini bieten ein breites Anwendungsspektrum – sie unterstützen dabei, Inhalte schneller zu erfassen, zu strukturieren oder eigene Gedanken zu reflektieren. Auch Recherche wird durch KI deutlich erleichtert – etwa mit Tools wie Perplexity, einer KI-gestützten Suchmaschine, die fundierte Antworten auf spezifische Fragestellungen liefert und jede Aussage direkt mit einer verlässlichen Quelle verknüpft.
Ein weiteres Beispiel ist die Auswertung umfangreicher Dokumente – ob technische Reports, Sicherheitsrichtlinien oder Projektanträge: Statt sich durch 25 Seiten zu arbeiten, kann eine KI gezielte Fragen beantworten oder Zusammenfassungen generieren. Auch in Meetings kann die KI bereits Aufgaben wie Protokollierung, Zusammenfassung oder die automatische Erfassung von To-dos übernehmen.
Gerade weil viele dieser Tools niedrigschwellig nutzbar sind – z. T. direkt integriert in bestehende Softwarelösungen – bieten sie einen guten Einstieg in die praktische KI-Nutzung. Nur wer selbst experimentiert, lernt den konkreten Nutzen kennen und versteht, wie und wo KI effizient genutzt werden kann.
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