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Globaler Marktführer für Industriematerialien

Von fragmentierten F&E-Daten zu einer KI-fähigen Innovationsgrundlage

Aufbau der Daten-, Governance- und Architektur-Capabilities, die erforderlich sind, um KI, Automatisierung und Advanced Analytics in der globalen R&D zu skalieren.

Mit unseren Experten sprechen

Gemeinsam erreichte Erfolge

Ergebnisse, die sich sehen lassen können

KI-Use Cases identifiziert

zentrale Transformationsbereiche adressiert

60–100

FTE Effizienzpotenzial identifiziert

Über das Unternehmen

Globaler Marktführer für Industriematerialien

Ein globaler Anbieter von Chemielösungen, der Kunden in zahlreichen Branchen bedient, darunter Automobil, Elektronik, Industriefertigung, erneuerbare Energien, Transport und Konsumgüter. Um Innovation zu beschleunigen und die KI-Adoption in der F&E zu skalieren, benötigte das Unternehmen eine robustere Datengrundlage, die Advanced Analytics, Automatisierung und KI-gestützte Entscheidungsfindung in geschäftskritischen Prozessen ermöglicht.

Unser Ansatz

Aufbau einer KI-fähigen Datengrundlage für die F&E-Transformation

Daten-, Technologie- & Governance-Assessment

Durchführung eines umfassenden Assessments der F&E-Organisation zur Identifikation von Hindernissen bei der KI-Adoption, darunter fragmentierte Datenlandschaften, inkonsistente Governance-Strukturen und isolierte Ways of Working.

Datengrundlage & Architekturdesign

Definition des Ziel-Datenmodells, des Governance-Rahmens und der Collaboration Standards, die für eine skalierbare Grundlage für Advanced Analytics und KI-Anwendungen erforderlich sind.

Identifikation & Priorisierung von KI-Use Cases

Identifikation und Bewertung relevanter KI-Potenziale in der F&E auf Basis von Business Value, Umsetzbarkeit und Implementierungsabhängigkeiten.

Entwicklung der Implementierungs-Roadmap

Erstellung einer detaillierten Umsetzungs-Roadmap, die organisatorische Capabilities, benötigte Ressourcen, Zeitpläne und Governance-Strukturen zur Beschleunigung der Implementierung umfasst.

Zentrale Deliverables

Aufbau der Capabilities, die zur Skalierung von Innovation erforderlich sind

KI-fähige Datenstrategie & Roadmap

Entwicklung einer umfassenden Datenstrategie und Implementierungs-Roadmap, die Capabilities, Ressourcen, Governance-Strukturen und Zeitpläne zur Skalierung der KI-Adoption in der F&E-Organisation definiert.

Ziel-Datenarchitektur & Governance-Rahmen

Konzeption eines einheitlichen Datenmodells und Governance-Rahmens zur Verbesserung von Datenqualität, Verfügbarkeit, Konsistenz und funktionsübergreifender Zusammenarbeit in kritischen F&E-Prozessen.

KI-Use-Case-Portfolio & Priorisierung

Identifikation und Bewertung von 31 KI- und Automatisierungs-Use Cases mit Priorisierung nach Business Value, Umsetzbarkeit und Implementierungsreife.

Vorhersage von Produkteigenschaften

Nutzung historischer Formulierungs- und Testdaten zur Vorhersage von Produktleistung, Reduzierung physischer Testanforderungen sowie Beschleunigung von Experimenten und Produktentwicklungszyklen.

Zentrale F&E-Suchfunktion

Aufbau einer semantischen Suche über Experimente, Formulierungen, Produkte, Projekte und regulatorische Informationen – ermöglicht durch ein einheitliches Datenmodell und eine verknüpfte Systemlandschaft.

Standardisierung von Ways of Working

Etablierung funktionsübergreifender Standards und Ways of Working zur Verbesserung von Wissensaustausch, Datenkonsistenz und Skalierbarkeit in der globalen F&E-Organisation.

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