FALLSTUDIE
Einhaltung der Luftemissionsvorschriften
LÖSUNG
AirLog + Genny KI
~ 5 min
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Zusammenfassung der Managementergebnisse
Unterstützung komplexer Fertigungsprozesse durch umweltbezogene Verantwortung
Seit 65 Jahren fertigt Atmus Filtration Hochleistungsfiltrationslösungen für Nutzfahrzeuge mit Dieselmotoren, darunter Sattelzugmaschinen, Bergbaumaschinen, Traktoren und Industriemaschinen. Das Werk in Neillsville im Zentrum Wisconsins spiegelt die für moderne Fertigungsumgebungen typische operative Komplexität wider. Auf einer Fläche von rund 155,000 Quadratmetern wird im Dreischichtbetrieb an fünf bis sechs Tagen pro Woche gearbeitet und sieben Millionen verschiedene Teile, darunter Luftfilter und Gehäuse, hergestellt.
Das Werk verfügt über ISO-Zertifizierungen für Gesundheits-, Sicherheits- und Umweltmanagement und ist zudem IATF-zertifiziert – dies unterstreicht die hohen Erwartungen an Betriebsdisziplin, Dokumentation, Rückverfolgbarkeit und verantwortungsvollen Umgang mit der Umwelt. Das Management von Luftemissionen stellt aufgrund der Vielfalt der im Werk stattfindenden Fertigungsaktivitäten eine bedeutende Compliance-Verantwortung dar:
Jede Aktivität trägt zu einem Emissionsprofil bei, das gemäß den Genehmigungsauflagen über mehrere wiederkehrende Berichtszyklen hinweg überwacht, dokumentiert und gemeldet werden muss.
Compliance-Kontext
Management der Einhaltung von Luftemissionsvorschriften für 80 Materialien und 17 Prozesse
Die Herausforderung bei der Einhaltung der Umweltauflagen in Neillsville bestand darin, die regulatorischen Verpflichtungen nicht zu verstehen. Die eigentliche Herausforderung lag in der Bewältigung der betrieblichen Komplexität in diesem Umfang. Das Werk musste die Luftemissionen von rund 80 Produktionsmaterialien, die in 17 Fertigungsprozessen eingesetzt wurden, erfassen und gleichzeitig die monatlich wiederkehrenden Berichtspflichten erfüllen.
Die Erstellung dieser Aufzeichnungen erforderte Informationen aus verschiedenen betrieblichen Quellen. Die Produktionsteams lieferten Produktionsaufzeichnungen. Inspektionen vor Ort ermittelten den Materialverbrauch aus Tanks und IBCs. Wartungsaufzeichnungen gaben Einblick in die Materialentnahmen. Das Umweltteam nutzte außerdem Sicherheitsdatenblätter, technische Datenblätter, Dokumentationen von Prozessprüfungen sowie Aufzeichnungen zur Unterstützung der jährlichen und halbjährlichen Emissionsberichterstattung.
Die monatliche Zusammenführung dieser Daten erforderte einen erheblichen Koordinierungs- und Validierungsaufwand. Die Herausforderung bestand nicht nur in der Informationserfassung, sondern auch darin, das Vertrauen in die Berechnungen zu wahren, die Auditbereitschaft zu gewährleisten und die Einhaltung der Berichtspflichten in einem hochflexiblen Produktionsumfeld sicherzustellen.
Vor der Einführung des KI-gestützten Workflows wurden Emissionsberechnungen und zugehörige Aufzeichnungen über eine Kombination aus 12 Tabellenkalkulationen und Microsoft Access verwaltet.
Lance Wilson, HSE-Ingenieur – Atmus Filtration
KI als praktischer Beschleuniger für Compliance-Workflows: Eine Studie
Atmus arbeitete mit dem Benchmark Gensuite-Team zusammen, um zu evaluieren, wie der Permit Agent innerhalb des Genny AI Agent Hub eine spezifische Aufgabe im Bereich der Umweltauflagen unterstützen könnte: die Umwandlung von Genehmigungsanforderungen in strukturierte Daten, die für die Einrichtung eines Emissionsmanagementsystems geeignet sind.
Anstatt KI für umfassende Automatisierungsziele einzusetzen, konzentrierte sich das Projekt auf eine praktische operative Herausforderung: Wie lässt sich der manuelle Aufwand für die Übersetzung von Genehmigungstexten in nutzbare Berichtsstrukturen reduzieren? Die Zusammenarbeit zielte darauf ab, drei Aktivitäten zu verknüpfen, die traditionell als separate, aufeinanderfolgende Schritte durchgeführt werden:
Ziel war es nicht, die menschliche Überprüfung abzuschaffen, sondern den Verwaltungsaufwand zu reduzieren und gleichzeitig die Umweltaufsicht und die Verantwortlichkeit während des gesamten Einrichtungsprozesses aufrechtzuerhalten.
Verknüpfung der Genehmigungsanalyse mit der AirLog-Konfiguration über den Genny AI Agent Hub
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Upload genehmigen
Der Anwender lädt ein Genehmigungsdokument in den Genehmigungsagenten innerhalb des Genny AI Agent Hub hoch. Vor der Einreichung sind keine benutzerdefinierten Formatierungen oder Codierungen erforderlich, sodass sich der Workflow nahtlos in bestehende Prozesse zur Einhaltung der Umweltauflagen integrieren lässt.
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KI-gestützte Quellenidentifizierung
Der Beauftragte prüft den Genehmigungsinhalt und identifiziert Luftemissionsquellen, Prozesse und zugehörige Meldeparameter. Dadurch reduziert sich der Aufwand für die manuelle Genehmigungsauslegung, der vor Beginn der Einrichtungsarbeiten erforderlich ist.
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Strukturierte Ausgabegenerierung
Das System liefert eine strukturierte Liste von Quellen und Parametern, die die Konfigurationsaktivitäten von AirLog unterstützen und so einen einheitlicheren Ausgangspunkt für die Einrichtung von Emissionsprogrammen schaffen.
„Ein Versuch dauerte etwa fünf Minuten, und hier ist die Liste Ihrer Prozesse. Hier sind die Parameter, über die Sie monatlich berichten müssen.“
Lance Wilson – Atmosphärenfiltration
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Menschliche Überprüfung und Validierung
Die Nutzer prüfen die generierten Ergebnisse und nehmen bei Bedarf Änderungen vor, bevor sie die endgültige Fassung erstellen. Dies ermöglicht es Umweltexperten, die Kontrolle zu behalten und gleichzeitig die Benutzerfreundlichkeit von Quellennamen und Berichtsstrukturen für zukünftige Programmverantwortliche zu verbessern. Die Terminologie in Genehmigungen ist nicht immer die praktischste Sprache für den täglichen Betrieb – in einer Genehmigung kann eine Quelle beispielsweise als „P01“ bezeichnet werden, während das Team möglicherweise „P01-Farblinie“ bevorzugt, um den Datensatz für zukünftige Nutzer aussagekräftiger zu gestalten.
„Ein weiterer Vorteil ist, dass die Tabelle bearbeitet werden kann. P01 ist vielleicht nicht die beste Bezeichnung für diesen Prozess. Es handelt sich eigentlich um eine Lackierlinie. Wir könnten also P01-Lackierlinie verwenden, da der nächste Mitarbeiter nach mir möglicherweise nicht weiß, was P01 ist.“
Lance Wilson – Atmosphärenfiltration
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AirLog-Integration
Die validierten Informationen können anschließend in AirLog für die Emissionsverfolgung und Berichtsprozesse eingespielt werden. Der Workflow beinhaltet zudem Prüfungen, die Benutzer benachrichtigen, wenn eine Datenquelle bereits existiert. Dies trägt dazu bei, doppelte Einrichtung zu vermeiden und die Datenkonsistenz im gesamten Emissionsmanagementprogramm zu gewährleisten.
Schnellere Einrichtung, weniger manuelle Übersetzung und verbesserte Programmkontinuität
Die Evaluierung von Atmus zeigte, wie KI-gestützte Genehmigungsanalysen die Arbeitsabläufe zur Einhaltung von Umweltauflagen unterstützen können, ohne die menschliche Überprüfung zu ersetzen. Anhand einer 41-seitigen Genehmigung nach Title V erstellte der Genehmigungsagent in etwa fünf Minuten eine strukturierte Liste der Luftemissionsprozesse und der zugehörigen Berichtsparameter.
41-seitige Genehmigung nach Titel V, bearbeitet über Genny AI Agent Hub
Quell- und Parameterliste werden in etwa fünf Minuten generiert.
Vom Benutzer sind keine Programmierkenntnisse oder individuelle Entwicklungen erforderlich.
Die Ausgaben blieben vor der AirLog-Aufnahme bearbeitbar.
Die Quellbenennung ist anpassbar, um die operative Nutzbarkeit und Kontinuität zu verbessern.
Der manuelle Aufwand für die Genehmigungsauslegung wurde bei den anfänglichen Einrichtungsaktivitäten reduziert.
Diese Evaluierung lieferte keine unternehmensweiten Implementierungsmetriken, ROI-Berechnungen oder Daten zu den Prüfungsergebnissen. Die Ergebnisse spiegeln den Umfang der anfänglichen Workflow-Evaluierung anhand eines einzelnen Genehmigungsdokuments gemäß Titel V wider.
Entwicklung von der manuellen Genehmigungsübersetzung zur strukturierten Einrichtungsvorbereitung
| VOR | AFTER |
|---|---|
| Die Berechnungen der Luftemissionen wurden mithilfe von 12 Tabellenkalkulationen und Microsoft Access unterstützt. | Strukturierte Quell- und Parameterausgaben, die über den Genny AI Agent Hub generiert werden. |
| Manuelle Auslegung der Genehmigungsauflagen vor Beginn der Einrichtung | KI-gestützte Identifizierung von Quellen und Berichtsparametern aus Genehmigungsinhalten |
| Die Aktivitäten zur Genehmigungserstellung hängen von individuellen Fachkenntnissen und institutionellem Wissen ab. | Strukturierte Ergebnisse stehen allen Teammitgliedern zur Überprüfung, Verfeinerung und Übernahme zur Verfügung. |
| Die Terminologie im Genehmigungsverfahren stimmt möglicherweise nicht mit den betrieblichen Namenskonventionen überein. | Die Möglichkeit, die Quellnamen vor der Einrichtung von AirLog zu bearbeiten, unterstützt die operative Klarheit und Kontinuität. |
| Fragmentierte Dokumentation, die während der Einrichtungsvorbereitung aus verschiedenen Quellen zusammengestellt wurde | Direkter Weg von der Genehmigungsanalyse zur AirLog-Konfiguration und zentralisierten Verwaltung |
| Manuelle Formatierungs- und Vorbereitungsarbeiten sind vor der Systemintegration erforderlich. | Der No-Code-Extraktionsworkflow reduziert den administrativen Aufwand vor der Einrichtung. |
Betriebliche Auswirkungen
Lance Wilson, Atmus Filtration
Die praktische Einführung von KI beginnt mit aufwändigen Compliance-Aufgaben.
Die Erfahrungen von Atmus verdeutlichen einige wichtige Erkenntnisse für Umweltexperten, die KI-gestützte Arbeitsabläufe für Emissionskonformitätsprogramme evaluieren.
Umwandlung von Genehmigungsanforderungen in betrieblich nutzbare Daten
Umweltexperten in der Fertigungsindustrie sehen sich mit steigenden Anforderungen an die Genauigkeit ihrer Berichterstattung, die Qualität ihrer Dokumentation, die Rückverfolgbarkeit und die Auditbereitschaft konfrontiert. Gleichzeitig setzen viele Unternehmen weiterhin auf manuelle Prozesse, um Genehmigungsauflagen in operative Nachverfolgungssysteme zu übertragen – eine Abhängigkeit, die institutionelles Wissen konzentriert, zu einer Fragmentierung der Tools führt und den ohnehin komplexen Compliance-Programmen zusätzlichen Verwaltungsaufwand verleiht.
Das Beispiel Atmus veranschaulicht eine praktische Anwendung von KI im Bereich der Umweltauflagen. Anstatt Genehmigungen als statische Dokumente zu behandeln, die manuell in operative Systeme übertragen werden müssen, können KI-gestützte Arbeitsabläufe dazu beitragen, Genehmigungsinhalte in strukturierte Ausgangspunkte umzuwandeln, die das Emissionsmanagement, die Berichtserstellung und die langfristige Programmkontinuität unterstützen.
Da Umweltprogramme zunehmend datenintensiver werden, gewinnt die Fähigkeit, regulatorische Anforderungen effizient in die operative Umsetzung zu überführen, als Bestandteil eines ausgereiften Umweltmanagements immer mehr an Bedeutung. Der Übergang von fragmentierter, manueller Interpretation zu strukturierten, systemfähigen Compliance-Daten stellt eine bedeutende operative Verbesserung für Betriebe dar, die komplexe Emissionsprofile über verschiedene Prozesse und Berichtspflichten hinweg verwalten.
ORGANISATION
Gründung
Vor über 65 Jahren
Anlagengröße
~155,000 Quadratfuß
Einkauf & Prozesse
3 Schichten, 5–6 Tage/Woche
Zertifizierungen
ISO EHS, IATF
Branche
Filtrationsherstellung
Verwendete Lösungen
AirLog
Genny AI Agent Hub
Genehmigungsagent
THEMEN
Einhaltung der Luftemissionsvorschriften
Genehmigung nach Titel V
Genehmigungsmanagement
KI-gestützte Arbeitsabläufe
EHS-Konformität
Audit-Bereitschaft
Wissensvermittlung
Umwelt-Governance
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