LONDON (IT BOLTWISE) – Der Klebstoff- und Klebebandhersteller tesa treibt die KI-Entwicklung in Verwaltung und Betrieb voran. Mit einer „Energy Intelligence Platform“ optimiert das Unternehmen die Fahrweise seiner Produktionsanlagen alle 15 Minuten automatisch nach Kosten und CO?-Zielen. Die Steuerung umfasst auch die dynamische Zu- und Abschaltung werkseigener Blockheizkraftwerke. Zusätzlich nutzt tesa KI-gestützte Assistenten in Personal- und Facility-Prozessen sowie Agenten in der Lieferkettensteuerung.
tesa baut seine KI-gestützten Betriebsprozesse aus und koppelt damit Verwaltung, Logistik und Energieplanung enger aneinander. Im Zentrum steht eine neue Energy Intelligence Platform, die nicht nur Daten sammelt, sondern Entscheidungen für den Anlagenbetrieb in kurzer Taktung vorbereitet und automatisiert ausführt. Damit verschiebt sich die Rolle von KI in der Produktion weg von einzelnen Analysen hin zu einer kontinuierlichen Optimierung, die wirtschaftliche Vorgaben direkt mit Energieflüssen verbindet.
Technisch betrachtet verknüpft die Plattform drei Ebenen: langfristige Energieplanung, den eigentlichen Stromeinkauf und den laufenden Betrieb der Produktionsanlagen. Auf Basis „aktueller Daten“ berechnet das System laut Beschreibung im Rhythmus von 15 Minuten die jeweils kosten- und CO?-optimale Fahrweise und überträgt die Ergebnisse anschließend in die Steuerung. Ein konkretes Beispiel ist die dynamische Zu- und Abschaltung werkseigener Blockheizkraftwerke, um auf Lastprofile und Marktpreise flexibel reagieren zu können.
Dass der 15-Minuten-Takt kein Selbstzweck ist, zeigt sich an den angestrebten Zielen: tesa will bis 2030 klimaneutral produzieren und gleichzeitig die betrieblichen Energiekosten um mehr als 10 % senken. Die Logik dahinter ist für viele Industrieunternehmen ähnlich, weil sich Stromkosten und verfügbare Erzeugungskapazitäten häufig innerhalb kurzer Zeitfenster verändern. Wer Produktionsanlagen und Eigenerzeugung zeitlich besser taktet, kann Lastspitzen abflachen, passende Erzeugungsanteile einsetzen und so sowohl CO?- als auch Kosteneffekte in einem gemeinsamen Optimierungsprozess abbilden.
Parallel zur Energieebene rückt tesa auch die Verwaltung in den Fokus. In der internen Kommunikation setzt das Unternehmen einen KI-Assistenten namens „Ask PIA“ ein, der in Microsoft Teams integriert ist und auf interne Ressourcen über SharePoint zugreift. Der Assistent soll Anfragen der Belegschaft beantworten und dabei typische Themen aus dem Personal- und Facility-Umfeld abdecken, etwa Auskünfte zu Elternzeit, Fragen rund um Mitarbeiterausweise sowie Prozesse der Urlaubsbeantragung. Gerade bei solchen Routineanfragen werden in der Praxis häufig Wissensinseln sichtbar, die bislang vor allem über Tickets, E-Mails und manuelle Weiterleitungen „organisiert“ wurden.
Auch die Lieferkette wird mit einem KI-Agentenansatz adressiert: Ein zentraler Software-Agent nimmt eingehende Anfragen auf und leitet sie an spezialisierte Unteragenten weiter. Dieses Agentennetzwerk soll operative und strategische Fragen zur Bedarfsprognose, zum Bestandsmanagement und zur Logistik bearbeiten. Durch die strukturierte Aufgabenverteilung lassen sich laut Darstellung komplexe Planungsdaten aus verschiedenen Bereichen der Wertschöpfungskette schneller auswerten und anschließend für betriebliche Entscheidungen nutzbar machen. Für Unternehmen ist das vor allem deshalb relevant, weil Planungsprozesse oft nicht an einem einzigen System hängen, sondern mehrere Datenquellen und Verantwortlichkeiten berühren.
Mit der Ausweitung der KI-Anwendung steigt allerdings auch der regulatorische und organisatorische Anspruch. In der Vorlage verweist tesa auf den EU AI Act und ordnet die Einführung neuer Technologien explizit als rechtliche Herausforderung ein. Damit rückt für Betreiber nicht nur die Frage nach der Modellqualität in den Vordergrund, sondern auch nach Dokumentation, Risikoklassifizierung und den Umsetzungsschritten, die aus den Pflichten der neuen KI-Verordnung entstehen. Gerade bei automatisierter Anlagensteuerung ist zudem entscheidend, wie sich Entscheidungen in Betriebsprozesse rückverfolgen lassen und wie man die Qualität über wechselnde Randbedingungen hinweg sicherstellt.
Unterm Strich zeigt die tesa-Strategie eine klare Richtung: KI soll nicht als isolierte Demo starten, sondern in mehreren Funktionsbereichen schrittweise Produktivität erhöhen. Für IT- und Betriebsverantwortliche bedeutet das, dass Datenintegration, Rechte- und Zugriffskonzepte sowie ein durchgängiges Monitoring der Wirkung von KI-Systemen an Bedeutung gewinnen. Wer Energy-Optimierung mit Agenten für Planung und Assistenten für Verwaltung kombiniert, schafft eine betriebliche KI-Schicht, die Prozesse beschleunigen kann – und die zugleich sauber in Sicherheits- und Governance-Ansätze eingebettet werden muss, sobald Automatisierung mehr als nur „Empfehlungen“ erzeugt.
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