CHARLOTTE / LONDON (IT BOLTWISE) – Honeywell erweitert seine Forge-Strategie um den Performance+-Service, der Industrieanlagen über Remote-Monitoring und KI-gestützte Musteranalyse begleitet. Betreiber sollen ungeplante Stillstände reduzieren, indem Warnsignale erkannt werden, bevor Anlagengrenzen erreicht werden. Der Ansatz dockt an bestehende Leit- und Sensorsysteme an und liefert bei Auffälligkeiten kontextreiche Empfehlungen statt reiner Alarmcodes. Entscheidend bleiben dabei Datenqualität, Akzeptanz vor Ort und die Einbindung in bestehende Verantwortlichkeiten im Betrieb.
Wer in der Prozessindustrie schon einmal einen ungeplanten Stillstand erlebt hat, weiß, wie wenig Zeit zwischen „etwas stimmt nicht“ und „die Linie läuft nicht mehr“ liegt. Genau hier setzt Honeywell Forge Performance+ an: als eine Art unsichtbarer Mitfahrer im Leitstand, der nicht erst reagiert, wenn Grenzwerte kippen, sondern Auffälligkeiten im Betriebsverlauf frühzeitig einordnet. Statt nur einzelne Messpunkte zu beobachten, beschreibt der Service typische Muster von Vibrationen, Temperaturverläufen und anderen Betriebsparametern und versucht, Abweichungen in Richtung instabiler Zustände zu erkennen. Das Ziel ist weniger Lärm im Betrieb – in Form von Fehlalarmen – und mehr Sicherheit durch frühere, bessere Entscheidungen.
Technisch wird der Service als kontinuierliches Software- und Servicepaket verstanden, nicht als einzelne Hardware-Ergänzung. Honeywell „dockt“ damit an vorhandene Prozessleitsysteme und Sensorik an, um Datenströme aufzunehmen, zu normalisieren und in Analysemodule zu überführen. Im Hintergrund kommen Verfahren des maschinellen Lernens zum Einsatz, die nicht nur starre Grenzwerte abarbeiten, sondern Zeitreihen- und Musterlogik berücksichtigen. Für Betreiber ist das ein relevanter Unterschied gegenüber klassischen Alarmkonzepten: Bei Advanced Analytics lässt sich der Kontext eines Ereignisses mitdenken, etwa wie sich ein Trend entwickelt hat oder ob mehrere Signale zusammenpassen. Ein möglicher Vorteil: geplante Stillstände können häufiger als geplant verlaufen, weil ungeplante Eskalationen seltener werden.
Im Leitstand äußert sich das Konzept als Entscheidungsunterstützung. Wenn das System eine Anomalie meldet, bleibt es typischerweise nicht bei einem roten Punkt oder kryptischen Fehlercode, sondern liefert nachgelagerte Hinweise zur möglichen Baugruppe und zu Messwerten, die dahinterstehen. Das reduziert die kognitive Last für Engineers in stressigen Phasen: statt lange Fehlersuchrunden zu fahren, kann das Team direkt in Richtung wahrscheinlicher Ursachen vorgehen. Aus Sicht der IT- und OT-Integration ist dabei wichtig, dass der Service in betriebliche Abläufe passt: Er muss Daten aus unterschiedlichen Quellen konsistent interpretieren und gleichzeitig nachvollziehbar bleiben, damit die Belegschaft die Vorschläge wirklich als „Werkzeug“ akzeptiert. Genau diese Akzeptanz ist oft der Unterschied zwischen Pilotprojekten und nachhaltigem Rollout.
Marktseitig ordnet sich Forge Performance+ in einen breiteren Trend ein, bei dem Hardwarehersteller und Automationsanbieter Serviceumsätze über wiederkehrende Softwaremodelle aufbauen. Wettbewerber verfolgen ähnliche Wege: Siemens treibt mit MindSphere und Industrial Analytics Richtung datenbasierter Zustandsüberwachung, während Anbieter wie GE Digital bzw. spätere Portfolios im industriellen Monitoring ebenfalls auf Predictive Maintenance setzen. Auch Schneider Electric positioniert Plattformen und Services für vernetzte Anlagen. Wie Branchenbeobachter häufig betonen, liegt der strategische Hebel nicht nur in der Erkennung von Anomalien, sondern in der Skalierbarkeit von Expertenwissen: Ein Service, der Standard-Analysen liefert und Best Practices mitliefert, kann Wissenslücken abfedern, die entstehen, wenn erfahrene Spezialisten in den Ruhestand wechseln.
Für die Wirtschaftlichkeit gilt: Entscheidend ist, wie gut sich Performance+-Prognosen und Empfehlungen in reale Kosten übersetzen lassen. Betreiber rechnen meist gegen die Zahl potenziell vermiedener ungeplanter Ausfälle pro Jahr, weil Minuten Stillstand in Chemieparks, Raffinerien und großen Lebensmittelwerken schnell teuer werden. Gerade in Umgebungen mit hohen Sicherheits- und Qualitätsanforderungen kann eine früh erkannte Abweichung auch zusätzliche Folgekosten reduzieren, etwa durch weniger Notfall-Umrüstungen oder geringere Qualitätsrisiken in nachgelagerten Prozessschritten. Branchenanalysten beschreiben diese Mechanik oft so: Der Nutzen entsteht, wenn die Alarmrate sinkt, ohne die Trefferquote zu verlieren. In der Praxis bedeutet das für das Setup eine saubere Historie, belastbare Sensorik und sinnvolle Parametrierung der Modelle. Ohne diese Grundlage kippt der Effekt schnell in Richtung unnötiger Fehlalarme.
Ein Punkt, der im Alltag regelmäßig unterschätzt wird, ist die Datenqualität. Wenn Sensoren schlecht gewartet sind, Kalibrierintervalle verfallen oder Messwerte systematisch driften, speist man das System mit Informationen, die keine belastbare Diagnose erlauben. KI-Modelle sind dann nicht „falsch“ im Sinne von Magiefehlern, aber sie werden unzuverlässig, weil sie Muster lernen bzw. abgleichen, die durch Datendefizite verzerrt sind. Zudem steigt die technische und organisatorische Reibung, wenn die Anlage- und Alarmhistorie Lücken hat oder wenn Anlagenvarianten häufig umgebaut werden. Der Service verspricht zwar kontinuierliche Analyse, doch seine Wirksamkeit hängt stark von einem Engineering-Disziplinansatz ab: Data Governance im OT-Bereich, saubere Sensorprozesse und nachvollziehbare Modellgrenzen.
Regulatorisch und sicherheitstechnisch ist das Thema eng mit Datenschutz und Zugriffskontrolle verbunden, auch wenn es in Industrieumgebungen häufig eher als OT-Security denn als klassisches IT-Compliance-Projekt diskutiert wird. Sobald Remote-Monitoring oder Expertenzugriffe Bestandteil des Angebots sind, müssen Unternehmen sicherstellen, dass Datenflüsse segmentiert, Rollen sauber definiert und Zugriffe protokolliert sind. Ebenso relevant ist, wie mit sensiblen Produktions- und Qualitätsdaten umgegangen wird, die Rückschlüsse auf Produktionsmengen, Auslastung oder Rezepturen erlauben können. In einer professionellen Umsetzung gehört dazu auch eine klare Verantwortungskette: Wenn der Service Empfehlungen liefert, bleibt die Betriebsentscheidung beim Betreiber, während Honeywell bzw. der Serviceanbieter die technische Grundlage bereitstellt. Das reduziert organisatorische Risiken und verbessert die Prüf- und Auditierbarkeit.
Mit Blick auf die Zukunft lässt sich erwarten, dass Forge Performance+ weniger als „ein einzelnes Produkt“ verstanden wird, sondern als Baustein für integrierte Betriebsplattformen. Der nächste Entwicklungsschritt dürfte darin liegen, dass Modelle stärker an Anlagenlebenszyklen angepasst werden, etwa durch kontinuierliches Lernen aus bestätigten Ereignissen („closed loop“ zwischen Diagnose und tatsächlicher Instandsetzung). Gleichzeitig werden Betreiber genauer prüfen, wie sich der Service in ihre Architektur integrieren lässt: von Edge-Anbindung bis zu bestehenden Wartungs-Workflows. Für Entwickler und Systemintegratoren entstehen damit konkrete Chancen, insbesondere im Bereich KI-gestützter Observability für OT, im Monitoring der Modellgüte und in der Automatisierung von Instandhaltungsprozessen. Wenn Honeywell den Service hier konsistent skalieren kann, wird Performance+ perspektivisch stärker zum Standardbaustein für sichere, effiziente Betriebsführung.
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