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I team addetti alla scoperta dei farmaci devono far fronte a dati isolati e flussi di lavoro manuali che rallentano le decisioni sulla pipeline. Scopri come le strutture di un ambiente scientifico connesso funzionano come conoscenze pronte per l'intelligenza artificiale, che consentono la scoperta basata sulla simulazione con piena tracciabilità dalla progettazione alla decisione.
Questo panel di esperti di Hannover Messe 2026 esplora come un thread digitale continuo abbatte i silos, il vero costo dei dati disconnessi e perché ora è il momento della trasformazione. Scopri come l'ampliato portafoglio di Siemens, che include Dotmatics, offre soluzioni end-to-end per uno sviluppo di farmaci più rapido ed efficiente.
La scoperta e lo sviluppo di farmaci strutturano il lavoro scientifico come conoscenza pronta per l'intelligenza artificiale sin dall'inizio. L'acquisizione continua dei dati, l'automazione di laboratorio e la modellazione in silico forniscono una tracciabilità completa dalla progettazione alla decisione, accelerando le decisioni sulla pipeline e portando le terapie ai pazienti più velocemente.
Acquisizione di dati in tempo reale tra diverse modalità con l'automazione di laboratorio che struttura la conoscenza sperimentale alla fonte, promuovendo la collaborazione ed evolvendo gli esperimenti in modelli dinamici e riutilizzabili.
La modellazione multiscala in silico porta doppia alimentazione digitale nello sviluppo iniziale, riducendo la dipendenza dagli esperimenti fisici, ampliando lo spazio di progettazione, eliminando i rischi nella selezione dei candidati e fornendo risultati migliori di primo impatto.
I grafici della conoscenza collegano dati scientifici e preclinici distribuiti, unificando l'intelligenza in modo che l'intelligenza artificiale faccia emergere i modelli prima, consigli i migliori esperimenti successivi e consenta decisioni più rapide e pienamente informate che promuovono i programmi.
Scopri come la piattaforma di intelligenza scientifica Luma di Dotmatics e le soluzioni aziendali digitali Siemens creano un thread digitale senza interruzioni dalla scoperta alla produzione. Questo approccio consente la continuità dei dati in tempo reale, flussi di lavoro strutturati ed esecuzione sincronizzata per ridurre i tempi di ciclo, minimizzare le deviazioni e accelerare il time-to-market.
Siemens e Dotmatics collaborano per creare un thread digitale continuo dalla scoperta alla produzione. Dotmatics Luma trasforma i dati sperimentali in conoscenze strutturate e pronte per l'intelligenza artificiale e il gemello digitale Siemens e Industrial AI Fabric consentono la tracciabilità in tempo reale, riducono le rilavorazioni e accelerano il time-to-market per le terapie salvavita.
Siemens Digital Process Twin ha aiutato Johnson & Johnson Innovative Medicine a ridurre i tempi e i costi di produzione farmaceutica del 35%. Utilizzando la modellazione dei processi GProms FormulatedProducts, Johnson & Johnson ha ottimizzato gli interruttori a solvente con il 30% in meno di consumo di sostanze chimiche. Il modello virtuale guida la produzione in tempo reale, riduce il carico sperimentale e accelera lo sviluppo dalla scala di laboratorio alla produzione commerciale.
Gli strumenti computazionali e l'automazione di laboratorio semplificano lo sviluppo di farmaci prevedendo le proprietà molecolari, automatizzando la raccolta dei dati e accelerando la selezione dei candidati.
In Johnson & Johnson, cerchiamo di ridurre al minimo l'impatto ambientale dei nostri processi di produzione. Ecco perché abbiamo avviato un progetto pilota con il Digital Process Twin di Siemens.
