KI trifft auf funktionale Sicherheit, und damit scheint ein Spannungsfeld zu entstehen. Denn während funktionale Sicherheit nachweisbare Verlässlichkeit erfordert, setzt KI auf Wahrscheinlichkeiten. In sicherheitskritischen Anwendungen muss jederzeit klar, nachvollziehbar und vor allem verlässlich entschieden werden können, ob eine Anlage in den sicheren Zustand gefahren werden muss. Gleichzeitig wächst der Druck, die Anlagenverfügbarkeit zu erhöhen, das Potential vorliegender Daten zu nutzen und Fachwissen schnell und sicher verfügbar zu machen. In diesem Beitrag wird gezeigt, wie das Innovation Lab „himalaya“ der Hima Group das KI-Potential rund um funktionale Sicherheit erschließt und einen Mehrwert für Mitarbeitende und Anlagenbetreiber schafft, und das sicher in Bezug auf „Safety“ und „Security“.
Datenflut trifft Fachkräftemangel
In der Prozessindustrie entstehen täglich Millionen Daten wie zum Beispiel Diagnosedaten und Prozessdaten, aus Steuerungen, Sensoren, Sicherheitskomponenten. Doch aus Daten kann erst dann Nutzen wie verbesserte Sicherheit oder vorausschauende Wartbarkeit erzeugt werden, wenn sie strukturiert verfügbar, interpretierbar und sicher zugänglich sind. Gleichzeitig steigt der Druck: Fachkräfte sind knapp, Experten- und Erfahrungswissen gehen verloren. Dazu kommt: Auch in Zeiten der Digitalisierung verbringen selbst erfahrene Techniker viel Zeit mit der Suche nach und in Dokumenten. Hier genau setzen die KI-Projekte von Hima’s Innovation Lab an: Sie erschließen KI-Potenziale, sollen die Komplexität beherrschbar, Wissen schnell und zuverlässig auffindbar und Systeme vorausschauender machen, ohne dabei die Grundprinzipien funktionaler Sicherheit zu verlassen.
KI-gestützte Ferndiagnose in der funktionalen Sicherheit
Mit der Strategie „#safetygoesdigital“ hat Hima die Grundlage für Digitalisierung mit Mehrwert geschaffen. Nun wird systematisch auf die Erschließung der KI-Potentiale für die funktionale Sicherheit hingearbeitet. Ein rückwirkungsfreier Datenpfad, der auf der Partnerschaft mit dem IT-Sicherheitsspezialisten Genua fußt, bildet die Grundlage dafür, dass über Fernzugriff Daten aus der Anlage sicher abgerufen werden. Die Diagnose- und Kontextdaten werden dann sauber strukturiert und in Dashboards verdichtet, alles getrennt von der eigentlichen Sicherheitsfunktion, die weiterhin deterministisch entscheidet.
Was bislang punktuell und mühsam von Hand in der Anlage erfolgte, wird so zu einer kontinuierlichen, belastbaren Datengrundlage, ohne Eingriff in das Sicherheitssystem (SIS). Ein erstes Pilotprojekt wurde in nur 18 Monaten von der Idee bis zur Kundeninstallation realisiert. Fehler können jetzt früher im Dashboard erkannt werden. Der potenzielle Nutzen: kaum noch Stillstandszeiten, sinkende Reparaturdauer (MTTR), frühere Klarheit für den Serviceeinsatz.
Mustererkennung und Anomalieanalyse als Assistenzsysteme
Der zweite Schritt ist die regelbasierte Mustererkennung, die im Himalaya aktuell stark fortschreitet. Auf Basis der Daten der Ferndiagnose erkennt ein KI-Assistenzsystem bekannte Muster in Diagnosefolgen, beispielsweise charakteristische Sequenzen aus Flags, Zeitstempeln, Kommunikationsereignissen. Tritt ein solches Muster auf, wird es zugeordnet, inklusive begründeter Hypothese („wahrscheinliche Ursache“) und Handlungsvorschlag.
Zudem arbeitet das Innovation Lab auch an einer KI-gestützten Anomalieerkennung: Wo keine festen Regeln greifen, ergänzt diese die Diagnose. Sie identifiziert ungewöhnliche Drifts und Dynamiken, etwa, wenn ein Drucksignal innerhalb der Grenzwerte bleibt, sich aber anders als historisch üblich verhält. Die Erkennung gibt Hinweise: Sie liefert Priorisierung und Kontext für den Menschen, ohne sicherheitsrelevante Abschaltentscheidungen zu treffen. Auch diese Stufe entsteht derzeit bei Himalaya. Damit lichtet sich das Spannungsfeld etwas: Deterministische funktionale Sicherheit bleibt unberührt. Alles davor wird schneller, konsistenter und belegbar, weil Infrastruktur, Regeln und KI zusammenarbeiten.
KI-basierter Zugriff auf verifiziertes Wissen
Eine weitere KI-basierte Innovation heißt „Ask Paula“. Dies ist ein Chatbot basierend auf einem Large Language Model (LLM), das den Ergebnissen die Quellen zur Seite stellt und so auch eventuellen Halluzinationen vorbeugt: Es nutzt die sogenannte RAG-Technologie (Retrieval-Augmented Generation). Dabei wird jede Antwort auf Basis verifizierter und unternehmensinterner Dokumentation generiert. Im Unterschied zu klassischen Sprachmodellen, die Inhalte oft frei aus dem Training extrapolieren, kombiniert RAG ein LLM mit einer dokumentenzentrierten Suchmaschine.
So sieht ein typischer Praxisfall aus: Ein Ingenieur möchte schnell nachschlagen, was im Sicherheitssystem der Begriff „Safety Time“ bedeutet, wie sie zur „Watchdog Time“ steht und wie die Zeiten zu dimensionieren sind. Statt einzelne Dokumente zu durchforsten, liefert „Ask Paula“ in Sekunden eine quellenbelegte Erklärung, Definitionen und Verweise auf Handbuch und Applikationshinweis im richtigen Revisionsstand.
Hima-intern ist der Chatbot bereits im Einsatz und es ist denkbar, diese Funktionalität auch Kunden zur Verfügung zu stellen. Dadurch sparen Planungsingenieure, Instandhalter und Supportmitarbeiter nicht nur Zeit, sondern erhalten rasch nachvollziehbare, zitierfähige Informationen. Gleichzeitig entstehen Feedbackschleifen, die das System kontinuierlich verbessern.
KI-gestützte Szenarioanalyse
Eine weitere Entwicklung ist die KI-gestützte Szenarioanalyse. Wie sieht funktionale Sicherheit im Jahr 2034 aus? Wird der Mensch noch entscheiden? Oder autonome Agenten? „HIMAgine 2034“ liefert Antworten. Es ist kein Orakel, sondern ein Szenario-Tool, das antrainiert mit Hima-Wissen „Was-wäre-wenn“-Fragen untersucht. Das Sprachmodell kann Impulse zur Frage liefern, welche strategischen Entscheidungen heute getroffen werden müssen, um bestimmte Zukunftsoptionen zu begünstigen. Ein Beispiel: Wie würden sich Prozesse in der funktionalen Sicherheit verändern, wenn alle Neuanlagen ab 2030 mit Ethernet-APL ausgestattet wären? Es liefert auch hier strukturierte Antworten, die strategische Entscheidungen im Heute unterstützen können.
Funktionale Sicherheit bleibt deterministisch
All diese Innovationen beruhen auf einer gemeinsamen Voraussetzung: strukturierter, sicherer Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten. Der Weg dahin ist nicht trivial. Die Architektur muss Angriffsflächen minimieren, Zugriffsrechte klären, Feedback-Kanäle sichern. Ob Sprachinterface oder Dashboard, entscheidend ist nicht die Benutzerschnittstelle, sondern die Verknüpfung mit verifizierten Quellen und systematischen Analysemodellen. Gleichzeitig . KI-Modelle treffen keine Sicherheitsentscheidungen autark, können aber im Sinne von Assistenten Empfehlungen geben, die schneller, konsistenter und nachvollziehbarer sind als manuelle Prozesse.
Vom Innovation Lab in die Produktlinie
Ideen entstehen bei Himalaya nicht im luftleeren Raum. Über Sprints von sechs bis acht Wochen strukturierte Gates und ein Innovationsboard wandern erfolgversprechende Konzepte vom Innovation Lab in die Produktlinie. Wesentliche Erfolgsfaktoren sind dabei das frühzeitige Einbinden von Kunden, der frühe Einbezug der Experten aus der Kernorganisation, insbesondere aus dem Hima Customer Solutions Center, und schließlich der Transfer in die Linienorganisation.
„Customer Value First“ lautet das Prinzip. Was nicht nachweislich das Kundenbedürfnis trifft, wird nicht verfolgt. Was funktioniert und Traktion generiert, bekommt Ressourcen. Dieser Fokus auf konkreten Nutzen hat dazu geführt, dass KI-Projekte wie Ferndiagnose und Ask Paula nicht nur intern Akzeptanz fanden, sondern echte Kundenresonanz erzeugten.
Ausgezeichnetes Innovationsmanagement bei Hima
Die Hima Group hat kürzlich das renommierte und unabhängige „Technology & Innovation Management Benchmarking“ des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnologie IPT und des INC Innovation Centers gewonnen. Die Auszeichnung bestätigt den strategischen Kurs der Hima in Sachen Innovationsmanagement auch konkret in Bezug auf KI, und die Arbeit des Innovation Lab Himalaya, das eng mit der Unternehmensstrategie verzahnt ist.
Digitalisierung entlang des Safety Lifecycle
Ob KI-gestützte Ferndiagnose, Chatbot oder Szenarien-Tool, die Richtung ist klar: KI wird zum Assistenzsystem und Werkzeug, das Kontext versteht, Wissen strukturiert und Impulse gibt. Doch wie sieht die Zukunft aus? Wer wird am Ende im Grenzfall entscheiden: Mensch, Algorithmus, oder beide gemeinsam mit klaren Leitplanken? Hima ist überzeugt: Sicherheit muss deterministisch bleiben, und wird durch KI-Anwendungen effizienter und planbarer. Wer jetzt den sicheren Datenpfad legt, Baselines definiert und KPIs wie MTTD (Zeit bis zum Erkennen eines Fehlers), MTTR (Zeit bis zur Behebung eines Fehlers) verfolgt, hat künftig mehr Planbarkeit und weniger Stillstandstage. Die Entscheidung im Grenzfall trifft weiterhin der Mensch. Die künstliche Intelligenz verkürzt nur den Weg dorthin.
Autoren
Knut Haberkant
Head of Innovation Lab Himalaya
Sergej Arent
Director Customer Solutions Center der Hima Group
