.jpg?auto=format%2Ccompress&w=1024&h=360&fit=crop&crop=faces%2Cedges&q=60)
Ekipe za odkrivanje zdravil se soočajo s silosnimi podatki in ročnimi poteki dela, ki upočasnjujejo odločitve o plinovodu Naučite se, kako povezane strukture znanstvenega okolja delujejo kot znanje, pripravljeno na umetno inteligenco, kar omogoča odkritje, ki temelji na simulaciji, s popolno sledljivostjo od zasnove do odločitve.
Ta strokovna skupina Hannover Messe 2026 raziskuje, kako neprekinjena digitalna nit razbija silose, resnične stroške odklopljenih podatkov in zakaj je zdaj čas za preobrazbo. Spoznajte, kako razširjeni portfelj družbe Siemens, vključno z Dotmatics, ponuja celovite rešitve za hitrejši in učinkovitejši razvoj zdravil.
Odkrivanje in razvoj zdravil strukturira znanstveno delo kot znanje, pripravljeno na AI, že od začetka. Nenehno zajemanje podatkov, avtomatizacija laboratorijev in silico modeliranje zagotavljajo popolno sledljivost od načrtovanja do odločitve, pospešujejo odločitve o cevovodih in hitreje prinašajo terapije pacientom.
Zajemanje podatkov v realnem času v različnih modalitetah z laboratorijsko avtomatizacijo strukturira eksperimentalno znanje na viru, napreduje sodelovanje in razvija eksperimente v dinamične modele za večkratno uporabo.
Večplastno in silico modeliranje prinaša digitalna dvojna moč v zgodnji razvoj, zmanjšanje odvisnosti od fizičnih poskusov, razširitev oblikovalskega prostora, zmanjšanje izbire kandidatov in zagotavljanje močnejših rezultatov prvega človeka.
Grafi znanja povezujejo porazdeljene znanstvene in predklinične podatke ter poenotijo inteligenco, tako da AI hitreje prenese vzorce, priporoča naslednje najboljše poskuse in poganja hitrejše, popolnoma informirane odločitve, ki spodbujajo programe.
Spoznajte, kako Dotmaticsova znanstvena obveščevalna platforma Luma in Siemensove digitalne rešitve za podjetja ustvarjajo brezhibno digitalno nit od odkritja do proizvodnje. Ta pristop omogoča neprekinjenost podatkov v realnem času, strukturirane poteke dela in sinhronizirano izvajanje za zmanjšanje časov cikla, zmanjšanje odstopanj in pospešitev časa vstopa na trg.
Siemens in Dotmatics si usklajeno prizadevata ustvariti neprekinjeno digitalno nit od odkritja do proizvodnje. Dotmatics Luma pretvori eksperimentalne podatke v strukturirano znanje, pripravljeno na umetno inteligenco, Siemens digitalni dvojček in industrijska tkanina umetne inteligence pa omogočata sledljivost v realnem času, skrajšajo predelavo in pospešujejo čas pristopa na trg terapij, ki rešujejo življenje.
Siemens Digital Process Twin je pomagal podjetju Johnson & Johnson Innovative Medicine zmanjšati čas in stroške proizvodnje farmacevtskih izdelkov za 35%. Z modeliranjem procesov gPROMS FormulatedProducts FormuleredProducts je Johnson & Johnson optimiziral stikala topila s 30% manjšo porabo kemikalij. Virtualni model vodi proizvodnjo v realnem času, zmanjšuje poskusno obremenitev in pospešuje razvoj od laboratorijskega obsega do komercialne proizvodnje.
Računalniška orodja in laboratorijska avtomatizacija racionalizirajo razvoj zdravil s napovedovanjem molekularnih lastnosti, avtomatizacijo zbiranja podatkov in pospeševanjem izbire kandidatov.
V podjetju Johnson & Johnson skušamo zmanjšati vpliv naših proizvodnih procesov na okolje. Zato smo vzpostavili pilotni projekt s podjetjem Digital Process Twin podjetja Siemens.
