.jpg?auto=format%2Ccompress&w=1024&h=360&fit=crop&crop=faces%2Cedges&q=60)
Läkemedelsupptäckningsteam står inför isolerade data och manuella arbetsflöden som bromsar besluten i pipelinen. Lär dig hur en uppkopplad vetenskaplig miljöstruktur fungerar som AI-klar kunskap, vilket möjliggör simuleringsdriven upptäckt med full spårbarhet från design till beslut.
Denna expertpanel från Hannover Messe 2026 undersöker hur en kontinuerlig digital tråd bryter ner silor, den verkliga kostnaden för frånkopplad data och varför det nu är dags för transformation. Läs om hur Siemens utökade portfölj, inklusive Dotmatics, levererar heltäckande lösningar för snabbare och effektivare läkemedelsutveckling.
Läkemedelsupptäckt och utveckling strukturerar vetenskapligt arbete som AI-klar kunskap från början. Kontinuerlig datafångst, labbautomatisering och in silico-modellering ger full spårbarhet från design till beslut, påskyndar rörledningsbeslut och ger patienterna behandlingar snabbare.
Datainsamling i realtid över modaliteter med labbautomation strukturerar experimentell kunskap vid källan, främjar samarbete och utvecklar experiment till dynamiska, återanvändbara modeller.
Multiskala i silico-modellering ger digital tvillingkraft in i tidig utveckling, minska beroendet av fysiska experiment, utöka designutrymmet, håna kandidatvalet och leverera starkare första-i-mänskliga resultat.
Kunskapsgrafer kopplar samman distribuerade vetenskapliga och prekliniska data och förenar intelligens så att AI visar mönster snabbare, rekommenderar näst bästa experiment och driver snabbare, fullt informerade beslut som främjar program.
Lär dig hur Dotmatics plattform för vetenskaplig intelligens Luma och Siemens digitala företagslösningar skapar en sömlös digital tråd från upptäckt till tillverkning. Detta tillvägagångssätt möjliggör datakontinuitet i realtid, strukturerade arbetsflöden och synkroniserad exekvering för att minska cykeltiderna, minimera avvikelser och påskynda time-to-market.
Siemens och Dotmatics arbetar sammanhängande för att skapa en kontinuerlig digital tråd från upptäckt till tillverkning. Dotmatics Luma förvandlar experimentella data till strukturerad, AI-klar kunskap och Siemens digitala tvilling och Industrial AI Fabric möjliggör spårbarhet i realtid, minskar omarbetningen och påskyndar tiden till marknaden för livräddande terapier.
Siemens Digital Process Twin hjälpte Johnson & Johnson Innovative Medicine att minska läkemedelsproduktionstiden och kostnaderna med 35%. Med hjälp av processmodellering av GProms formulatedProducts optimerade Johnson & Johnson lösningsmedelsomkopplare med 30% lägre kemikalieförbrukning. Den virtuella modellen styr produktionen i realtid, minskar experimentbördan och påskyndar utvecklingen från labbskala till kommersiell tillverkning.
Beräkningsverktyg och labbautomation effektiviserar läkemedelsutveckling genom att förutsäga molekylära egenskaper, automatisera datainsamling och påskynda kandidatval.
På Johnson & Johnson försöker vi minimera miljöpåverkan från våra produktionsprocesser. Därför startade vi ett pilotprojekt med Digital Process Twin från Siemens.
