.jpg?auto=format%2Ccompress&w=1024&h=360&fit=crop&crop=faces%2Cedges&q=60)
Các nhóm khám phá thuốc phải đối mặt với dữ liệu ẩn và quy trình làm việc thủ công làm chậm các quyết định đường ống. Tìm hiểu cách các cấu trúc môi trường khoa học được kết nối hoạt động như kiến thức sẵn sàng cho AI, cho phép khám phá theo hướng mô phỏng với khả năng truy xuất nguồn gốc đầy đủ từ thiết kế đến quyết định.
Hội đồng chuyên gia này từ Hannover Messe 2026 khám phá cách một chuỗi kỹ thuật số liên tục phá vỡ các silo, chi phí thực sự của dữ liệu bị ngắt kết nối và tại sao bây giờ là thời gian để chuyển đổi. Tìm hiểu cách danh mục đầu tư mở rộng của Siemens, bao gồm Dotmatics, cung cấp các giải pháp đầu cuối để phát triển thuốc nhanh hơn, hiệu quả hơn.
Khám phá và phát triển thuốc cấu trúc công việc khoa học như kiến thức sẵn sàng cho AI ngay từ đầu. Thu thập dữ liệu liên tục, tự động hóa phòng thí nghiệm và mô hình in silico cung cấp khả năng truy xuất nguồn gốc đầy đủ từ thiết kế đến quyết định, đẩy nhanh các quyết định đường ống và đưa các liệu pháp đến bệnh nhân nhanh hơn.
Thu thập dữ liệu thời gian thực trên các phương thức với kiến thức thử nghiệm cấu trúc tự động hóa phòng thí nghiệm tại nguồn, thúc đẩy sự hợp tác và phát triển các thí nghiệm thành các mô hình năng động, có thể tái sử dụng.
Đa quy mô trong mô hình silico mang lại công suất đôi kỹ thuật số bước vào quá trình phát triển ban đầu, giảm sự phụ thuộc vào các thí nghiệm vật lý, mở rộng không gian thiết kế, chế giễu việc lựa chọn ứng cử viên và mang lại kết quả đầu tiên mạnh mẽ hơn trong con người.
Biểu đồ tri thức kết nối dữ liệu khoa học và tiền lâm sàng phân tán, thống nhất trí thông minh để AI hiển thị các mẫu sớm hơn, đề xuất các thí nghiệm tốt nhất tiếp theo và đưa ra các quyết định nhanh hơn, đầy đủ thông tin để thúc đẩy các chương trình.
Tìm hiểu cách nền tảng trí tuệ khoa học Luma của Dotmatics và các giải pháp doanh nghiệp kỹ thuật số của Siemens tạo ra một chuỗi kỹ thuật số liền mạch từ khám phá đến sản xuất. Cách tiếp cận này cho phép dữ liệu liên tục theo thời gian thực, quy trình làm việc có cấu trúc và thực thi đồng bộ hóa để giảm thời gian chu kỳ, giảm thiểu sai lệch và đẩy nhanh thời gian đưa ra thị trường.
Siemens và Dotmatics làm việc gắn kết để tạo ra một chuỗi kỹ thuật số liên tục từ khám phá đến sản xuất. Dotmatics Luma biến dữ liệu thử nghiệm thành kiến thức có cấu trúc, sẵn sàng cho AI và Vải kỹ thuật số kỹ thuật số và Vải Industrial AI của Siemens cho phép truy xuất nguồn gốc theo thời gian thực, giảm việc làm lại và đẩy nhanh thời gian đưa ra thị trường cho các liệu pháp cứu sống.
Siemens Digital Process Twin đã giúp Johnson & Johnson Innovative Medicine cắt giảm 35% thời gian và chi phí sản xuất dược phẩm. Sử dụng mô hình quy trình GProms formulatedProduct, Johnson & Johnson đã tối ưu hóa công tắc dung môi với mức tiêu thụ hóa chất ít hơn 30%. Mô hình ảo hướng dẫn sản xuất trong thời gian thực, giảm gánh nặng thử nghiệm và tăng tốc phát triển từ quy mô phòng thí nghiệm đến sản xuất thương mại.
Các công cụ tính toán và tự động hóa phòng thí nghiệm hợp lý hóa việc phát triển thuốc bằng cách dự đoán các đặc tính phân tử, tự động hóa việc thu thập dữ liệu và đẩy nhanh việc lựa chọn ứng cử viên.
Tại Johnson & Johnson, chúng tôi cố gắng giảm thiểu tác động môi trường của các quy trình sản xuất của chúng tôi. Đó là lý do tại sao chúng tôi thiết lập một dự án thí điểm với Digital Process Twin của Siemens.
