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Teams für Arzneimittelforschung sehen sich mit isolierten Daten und manuellen Arbeitsabläufen konfrontiert, die Entscheidungen in der Pipeline verlangsamen. Erfahren Sie, wie eine vernetzte wissenschaftliche Umgebung als KI-fähiges Wissen funktioniert und simulationsgestützte Entdeckungen mit vollständiger Rückverfolgbarkeit vom Entwurf bis zur Entscheidung ermöglicht.
Dieses Expertenpanel von der Hannover Messe 2026 untersucht, wie ein kontinuierlicher digitaler Thread Silos aufbricht, welche wahren Kosten unzusammenhängende Daten haben und warum jetzt die Zeit für eine Transformation ist. Erfahren Sie, wie das erweiterte Portfolio von Siemens, einschließlich Dotmatics, Komplettlösungen für eine schnellere und effizientere Arzneimittelentwicklung bietet.
Wirkstoffforschung und -entwicklung strukturieren wissenschaftliche Arbeit von Anfang an als KI-fähiges Wissen. Kontinuierliche Datenerfassung, Laborautomatisierung und In-silico-Modellierung bieten eine vollständige Rückverfolgbarkeit vom Entwurf bis zur Entscheidung, wodurch Entscheidungen in der Pipeline beschleunigt und Therapien schneller zu den Patienten gebracht werden.
Modalitätsübergreifende Datenerfassung in Echtzeit mit Laborautomatisierung strukturiert experimentelles Wissen an der Quelle, fördert die Zusammenarbeit und entwickelt Experimente zu dynamischen, wiederverwendbaren Modellen.
Multiskaliges In-Silico-Modeling bietet digitale Doppelleistung in die frühe Entwicklung, Verringerung der Abhängigkeit von physikalischen Experimenten, Erweiterung des Gestaltungsraums, Verringerung des Risikos der Kandidatenauswahl und Erzielung besserer Ergebnisse beim Menschen.
Wissensdiagramme verbinden verteilte wissenschaftliche und präklinische Daten und vereinheitlichen Informationen, sodass die KI Muster früher erkennt, zweitbeste Experimente empfiehlt und schnellere, vollständig informierte Entscheidungen trifft, die Programme voranbringen.
Erfahren Sie, wie die Luma Scientific Intelligence Platform von Dotmatic und die digitalen Unternehmenslösungen von Siemens einen nahtlosen digitalen Faden von der Entdeckung bis zur Fertigung bilden. Dieser Ansatz ermöglicht Datenkontinuität in Echtzeit, strukturierte Arbeitsabläufe und synchronisierte Ausführung, um Zykluszeiten zu reduzieren, Abweichungen zu minimieren und die Markteinführungszeit zu verkürzen.
Siemens und Dotmatics arbeiten eng zusammen, um einen kontinuierlichen digitalen Faden von der Entdeckung bis zur Fertigung zu schaffen. Dotmatics Luma wandelt experimentelle Daten in strukturiertes, KI-fähiges Wissen um, und der digitale Zwilling von Siemens und Industrial AI Fabric ermöglichen Rückverfolgbarkeit in Echtzeit, reduzieren Nacharbeiten und beschleunigen die Markteinführung lebensrettender Therapien.
Siemens Digital Process Twin half Johnson & Johnson Innovative Medicine, die Produktionszeit und -kosten von Pharmazeutika um 35% zu senken. Mithilfe der Prozessmodellierung von gPROMS FormulatedProducts optimierte Johnson & Johnson Lösungsmittelschalter mit 30% weniger Chemikalienverbrauch. Das virtuelle Modell steuert die Produktion in Echtzeit, reduziert den Versuchsaufwand und beschleunigt die Entwicklung vom Labormaßstab zur kommerziellen Fertigung.
Computertools und Laborautomatisierung rationalisieren die Arzneimittelentwicklung, indem sie molekulare Eigenschaften vorhersagen, die Datenerfassung automatisieren und die Kandidatenauswahl beschleunigen.
Bei Johnson & Johnson versuchen wir, die Umweltauswirkungen unserer Produktionsprozesse zu minimieren. Deshalb haben wir ein Pilotprojekt mit dem Digital Process Twin von Siemens gestartet.
