KI als integraler Teil des Chemieparks

Sie erwähnen das interne Programm Horizon. Welche Rolle spielt es beim Aufbau einer neuen digitalen Systemarchitektur?

Syneqt will digitale Eigenständigkeit und KI im Arbeitsalltag miteinander verbinden.

© Syneqt

D. Brünink: Horizon ist unser strategischer Digitalisierungsrahmen und zugleich die Chance, unsere Systemarchitektur neu aufzubauen. Mit der Eigenständigkeit von Syneqt können wir IT-Landschaft, Datenplattformen, Schnittstellen, Automatisierung und KI-Anwendungen gezielt auf unsere künftige Steuerungslogik ausrichten. Das Programm bündelt Modernisierung und digitale Eigenständigkeit, den Enterprise Data Hub, Automatisierung und Agentic AI, Enterprise Service Management beziehungsweise Kundenplattformen sowie als fünfte Säule „KI. Jeden Tag.“.
Der entscheidende Punkt ist, dass wir nicht einfach neue Systeme neben bereits vorhandenen Systemen bauen. Wir schaffen eine Architektur, in der Prozesse, Daten und Anwendungen besser zusammenspielen. Ein Beispiel ist der Enterprise Data Hub. Dort geht es darum, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen und für Reporting, Analytics, Compliance, Kundenberichte oder KI-Anwendungen nutzbar zu machen. Konkrete Anwendungsfälle sind etwa die Verbindung von LIMS- und PIMS-Daten mit weiteren Unternehmensdaten in unserem Geschäftsbereich Umweltbetriebe oder die Zusammenführung von Logistik-Daten aus verschiedenen Applikationen unterschiedlicher Transportmodi.

Ein zweites Beispiel ist die ­Power-Plattform-Architektur. Hier geht es nicht nur um einzelne Apps, sondern um ein professionelles Betriebsmodell mit Entwicklungs-, Test-, Abnahme- und Produktivumgebungen, klarer Governance, Application Lifecycle Management und Rollen für Citizen Developer, Power User und professionelle Entwickler. Genau solche Architekturentscheidungen sind wichtig, falls KI und Automatisierung später sicher skalieren sollen.
Und wir nutzen KI auch beim Aufbau selbst: bei der Analyse von Anforderungen, beim Strukturieren von Backlogs, beim Auswerten von Dokumentationen, beim Übersetzen fachlicher Anforderungen in technische Lösungsbausteine und perspektivisch bei Agenten, die Prozesse anstoßen oder Informationen aus Systemen bereitstellen. Damit wird KI nicht erst ein späteres Add-on, sondern ein wesentlicher Teil, wie wir unsere digitale Zielarchitektur entwickeln.

Die fünfte Säule des Programms lautet „KI. Jeden Tag“. Was bedeutet dies konkret für die Mitarbeiter?

D. Brünink: „KI. Jeden Tag.“ bedeutet, dass KI im Arbeitsalltag ankommen muss. Mit Microsoft Copilot setzen wir dort an, wo viele Mitarbeiter täglich arbeiten: in Teams, Outlook, SharePoint, Excel und PowerPoint. Konkret geht es um einfache, sofort nutzbare Anwendungen, die beispielsweise lange Texte oder E-Mails zusammenfassen, Besprechungsprotokolle erstellen, Aufgaben strukturieren und priorisieren, Präsentationen vorbereiten oder erste Entwürfe für Kommunikation und Analysen entwickeln. Wir ermutigen sie ausdrücklich, die Möglichkeiten und den Mehrwert der KI zu nutzen.
Gleichzeitig ist Befähigung entscheidend. Wir verbinden den Roll-out von Copilot Premium mit Kurz­anleitungen, Online-Schulungen, Communities of Practice und regelmäßigen Austauschformaten. Mitarbeiter sollen nicht nur ein Werkzeug erhalten, sondern lernen, wie sie gute Prompts formulieren, Ergebnisse kritisch prüfen und KI verantwortungsvoll nutzen. Gerade diese Lernkurve ist wichtig, weil gute KI-Nutzung nicht durch Technik allein entsteht, sondern durch Neugier, Teilen und kontinuierliches Besserwerden.

Welche Bedeutung haben Datenplattformen, Systemarchitektur, Automatisierung und KI-Agenten für die Steuerung eines Chemieparks?

D. Brünink: Ein Chemiepark ist ein Verbund aus Energie-, Stoff-, Logistik- und Informationsströmen. Wer ihn besser steuern will, muss Daten besser nutzbar machen. Moderne Datenplattformen und eine klare Systemarchitektur schaffen dafür die Grundlage. Unser Ziel ist ein digitales Ökosystem, in dem nicht nur isolierte Geschäfts- oder Betriebsdaten genutzt werden, sondern Daten aus führenden Quellsystemen harmonisiert und für unterschiedliche Bereiche wie zum Beispiel Werkssicherheit, Energieerzeugung, Umweltbetriebe, Logistik, technische Services nutzbar macht.
Wenn Geschäftsdaten und Prozess­informationssysteme besser verbunden werden, können Berichte automatisiert, manuelle Tätigkeiten reduziert und Daten aktueller bereitgestellt werden. Wenn Logistik-Daten aus unterschiedlichen Applikationen zusammengeführt werden, können logistische Abläufe transparenter gesteuert werden. Wenn Enterprise Service Management, SAP-/ERP-Daten, Data Hub und Analytics sauber zusammenspielen, lassen sich Service Requests, Work Orders, Nachweise, Abrechnungen und Performance-Kennzahlen deutlich professioneller steuern.
Automatisierung und KI-Agenten können darauf aufsetzen. Sie können wiederkehrende Analysen beschleunigen, Abweichungen schneller sichtbar machen, Dokumentationen auswerten, Workflows anstoßen oder Entscheidungsprozesse vorbereiten. So entsteht eine neue Steuerungslogik mit weniger Einzellösungen, einer höheren Integration und Transparenz sowie einer besseren Handlungsfähigkeit. Für unsere Kunden bedeutet das unter anderem schnellere Reak­tionszeiten, eine höhere Datenqualität sowie mehr Transparenz bei Infrastruktur- und Serviceleistungen.

Wo wird dieser Ansatz bereits konkret sichtbar?

D. Brünink: Ein gutes Beispiel ist TARdo, unsere digitale Lösung zur Unterstützung von Turnarounds und Stillstands­planung. Stillstände sind besonders komplex, weil technische Spezifikationen, Stutzentabellen, Rohrklassen, Montagematerial, Drehmomente, Qualitätssicherung, Sicherheitsanforderungen und Zeitpläne zusammenkommen. TARdo nutzt einen KI-gestützten Datenimport, um alte Spezifikationen oder Listen auszulesen und in strukturierte Zielumgebungen zu überführen. Apparatebezeichnungen, Stutzenbezeichnungen, Nennweiten, Druckstufen oder technische Plätze können dadurch effizienter bereitgestellt und über ein Importcockpit abgesichert werden.
Der Nutzen wird dann im Prozess sichtbar: Rohrklassen-Matching, automatisierte Zuordnung von Montagematerial und Drehmomenten, Materialraffungslisten, QR-Code-Tagging sowie mobile QS-Prüfung per App machen Informationen im Feld verfügbar und reduzieren manuelle Schnittstellen. Das ist ein sehr konkretes Beispiel dafür, wie wir von datenbasierter Prozesslogik zu KI-unterstützten operativen Abläufen kommen.

Was ist aus Ihrer Sicht die wichtigste Führungsaufgabe beim Einsatz von KI?

D. Brünink: Die wichtigste Führungsaufgabe ist, Technologie, Befähigung und Verantwortung zusammenzubringen. KI ersetzt nicht Erfahrung, Urteilskraft oder Verantwortung. Sie unterstützt Menschen dabei, schneller zu verstehen, besser zu priorisieren und fundierter zu entscheiden.
Wir müssen konkrete Anwendungsfälle ermöglichen, aber zugleich klare Leitplanken setzen. Dazu gehören Datenschutz, Informationssicherheit, Prüfung von Ergebnissen und die klare Abgrenzung, wo KI unterstützen darf und wo sicherheitsrelevante oder personenbezogene Entscheidungen nicht an KI delegiert werden. Gleichzeitig müssen wir Experimentieren ausdrücklich ermöglichen. Mitarbeiter sollen ausprobieren dürfen, wie KI ihnen hilft – im Büroalltag, in Projekten, in der Analyse, in der Dokumentation oder in operativen Prozessen.
Wenn es gelingt, Wissen breiter verfügbar zu machen, Routinearbeit zu reduzieren und Entscheidungen besser vorzubereiten, dann entsteht echter Mehrwert für unsere Kunden, unsere Standorte und unsere Mitarbeiter.