Ein aktuelles Whitepaper von der ITandFactory GmbH, Anbieter der Engineeringlösung Cadison zeigt, wie Betreiber von Bestandsanlagen ihre bestehenden R&I-Fließbilder schrittweise digitalisieren und in nutzbare Datenmodelle überführen können. Im Fokus steht ein pragmatischer Ansatz, der auf vorhandenen Dokumenten aufsetzt und diese automatisiert in strukturierte, maschinenlesbare Modelle überführt. Das Dokument steht zum kostenfreien Download zur Verfügung.

PDF-Fließbilder als strukturelles Risiko

In vielen Brownfield-Anlagen liegen R&I-Fließbilder zwar vor, sind jedoch häufig nur als statische PDF-Dokumente verfügbar. Diese sind weder konsistent noch auswertbar und verlieren dadurch ihre Funktion als zentrale Referenzquelle. Laut Whitepaper führt dies im Betrieb zu Abweichungen zwischen Dokumentation und realem Anlagenzustand, erhöhtem Abstimmungsaufwand sowie Unsicherheiten bei sicherheitsrelevanten Bewertungen. Besonders bei Umbauten, Audits oder Digitalisierungsprojekten wird dieser Zustand problematisch, da belastbare und aktuelle Anlagendaten fehlen.

Ein vollständiger Neuaufbau aller R&I-Fließbilder wird im Whitepaper als wenig praktikabel bewertet. Hoher Engineering-Aufwand, begrenzte Verfügbarkeit von Detailwissen sowie steigende Projektrisiken verhindern häufig eine erfolgreiche Umsetzung. In der Praxis resultiert dies oft in Pilotprojekten ohne Skalierung und einer Rückkehr zu optimierten PDF-Dokumentationen. Stattdessen wird ein Ansatz empfohlen, der nicht auf vollständige Perfektion abzielt, sondern auf schrittweisen, messbaren Nutzen.

Intelligente R&I-Modelle als Zielbild

Ziel ist ein konsistentes, arbeitsfähiges Anlagenmodell, das Rohrleitungen, Komponenten und Zusammenhänge strukturiert abbildet und Änderungen nachvollziehbar macht. Ein solches Modell dient nicht primär als Zeichnung, sondern als datenbasiertes Abbild der Anlage, das Engineering-Daten, Geometrie und logische Beziehungen verknüpft. Der Ansatz verzichtet bewusst auf den Anspruch eines vollständigen „As-built“-Modells und versteht Digitalisierung als kontinuierlichen Prozess.

Im Mittelpunkt steht die Nutzung vorhandener, vektorbasierter PDF-Fließbilder. Diese werden automatisiert importiert, analysiert und in strukturierte Datenmodelle überführt. Technologien wie Optical Character Recognition (OCR) sowie Machine Learning ermöglichen dabei die Erkennung von Texten, Symbolen und Komponenten, die anschließend als Datenobjekte organisiert werden. Die Automatisierung ersetzt laut Whitepaper nicht die fachliche Prüfung, sondern verschiebt den Aufwand hin zu Qualitätssicherung und Validierung.

Grundlage für datengetriebenes Engineering

Ein wesentliches Element des beschriebenen Ansatzes ist die visuelle Nachvollziehbarkeit des Digitalisierungsfortschritts. Farbcodierungen im Fließbild zeigen, welche Inhalte bereits digitalisiert sind und wo noch Handlungsbedarf besteht. Dies erleichtert gezielte Nachbearbeitungen, unterstützt Audits und ermöglicht eine strukturierte Projektsteuerung. Transparenz wird dabei als Voraussetzung für Akzeptanz in Betrieb, Engineering und bei Behörden hervorgehoben.

Über die reine Dokumentation hinaus schaffen strukturierte R&I-Modelle die Basis für weiterführende Anwendungen wie digitale Zwillinge, Simulationen oder KI-gestützte Analysen. Gleichzeitig lassen sich laut Whitepaper Engineering-Aufwände um 20 bis 40 % reduzieren, während die Datenqualität für Betrieb und Sicherheit steigt. Damit werden digitale R&I-Modelle als strategisches Asset für effizienten und risikoarmen Anlagenbetrieb positioniert.

Das Whitepaper plädiert für einen pragmatischen, schrittweisen Digitalisierungsansatz im Brownfield. Anstatt auf vollständige Neuerstellung zu setzen, steht die intelligente Nutzung bestehender Dokumente im Vordergrund. Ziel ist der Aufbau belastbarer Datenstrukturen, die langfristig als Grundlage für automatisiertes und datengetriebenes Engineering dienen. Wer mehr wissen möchte, kann sich das Whitepaper kostenfrei herunterladen:

Weitere Informationen gibt es unter www.cadison.com.