Unsere Vision

Daten und KI verändern Forschung und Entwicklung und vervielfachen das Innovationspotenzial.

KI verändert, was Forschungs- und Innovationsteams erreichen können:

Eine kürzere Time-to-Market, indem physische Versuche teilweise durch In-silico-Bewertungen ersetzt und F&E-Prozesse automatisiert werden.
Optimierte F&E-Kosten, mit weniger Iterationen nach dem Prinzip Versuch und Irrtum.
Generative Ideenfindung und überlegene Produkte, indem weit mehr Optionen erkundet werden, als ein Labor je testen könnte.
Prädiktive Produktentwicklung, die die Leistung eines Produkts vorhersagt, bevor es überhaupt hergestellt wird.

KI für F&E ist keine KI wie jede andere. F&E arbeitet mit besonderen Daten (experimentell, historisch, oft spärlich und heterogen), bedient einzigartige Anwendungen nahe an wissenschaftlicher Entdeckung und erfordert eine höhere Daten- und KI-Reife als die meisten Unternehmensfunktionen.

Um ihr volles Potenzial zu entfalten, braucht es:

Ein solides Datenfundament: historische und experimentelle F&E-Daten in KI-nutzbare Assets verwandeln.
Eine integrierte Organisation: Daten- und KI-Kompetenzen direkt in den Forschungslaboren verankern.
Eine Strategie für hybride Talente: Brücken zwischen Data Science und wissenschaftlicher Expertise schlagen.
Einen kulturellen Wandel: die Einführung von KI durch Upskilling und Change Management fördern.
Strategische Ökosysteme: Partnerschaften und Make-or-Buy-Entscheidungen.

Daten und KI für F&E erfordern einen spezifischen Ansatz, spezifische Kompetenzen und spezifische Werkzeuge.

Was die leistungsstärksten F&E-Organisationen tun

Wir haben die Wirkung von Daten und KI auf F&E bei mehr als zehn führenden Unternehmen aus Pharma, Lebensmittel und Getränken, Konsumgütern und Beauty gebenchmarkt. Daraus ergeben sich vier Erkenntnisse.

1. Von Versuch und Irrtum zur KI-gestützten Entdeckung

10 bis 20 % kürzere Time-to-Market dank KI-Einsatz. KI senkt Zeit und Kosten in der F&E, indem sie physische Versuche durch generative Ideenfindung, In-silico-Bewertung, digitale Zwillinge und automatisierte F&E-Prozesse ersetzt.

2. Daten als Wettbewerbsvorteil

Viele führende Unternehmen treiben große Datentransformationen voran und modernisieren das Datenfundament ihrer F&E, um Analysen zu beschleunigen, besser zusammenzuarbeiten und KI wirksamer einzusetzen.

3. Eigene Daten- und KI-Teams für F&E

Führende Unternehmen verankern Daten- und KI-Expertise direkt in den F&E-Teams, was ihnen mehr Freiraum zum Experimentieren gibt, und behandeln KI als eigenständige wissenschaftliche Kompetenz.

4. Der Wandel zu hybriden Talenten

Erfolgreiche Transformationen beruhen auf Upskilling, Change Management und anspruchsvoller Personalauswahl, mit dem Aufkommen hybrider Profile, die zugleich wissenschaftlich und datenorientiert sind. Organisationen, die ebenso in Menschen wie in Technologie investieren, übertreffen ihre Wettbewerber mit deutlich höherer Wahrscheinlichkeit.

Bis zu doppelt so viel Innovation in Branchen, in denen Produkte vor allem auf geistigem Eigentum beruhen oder nah an wissenschaftlicher Entdeckung liegen.

F&E zum Treiber strategischer Leistung machen

F&E und Innovation haben drei zentrale Aufgaben:

Forschung und Wissen: strategische Technologiebeobachtung und vertiefte wissenschaftliche Exploration, um nachhaltige Wettbewerbsvorteile aufzubauen.
Innovation: Wissenschaft in einzigartige Vorteile für Produkte und Prozesse übersetzen.
Entwicklung und Skalierung: vom Labor in die Fabrik, mit der Gewissheit, dass Produkte machbar, rentabel und industrialisierbar sind.

Entlang eines iterativen F&E-Prozesses (wissenschaftliche Grundlagenforschung, Design und Prototyping, Entwicklung und Industrialisierung, Vorbereitung der Markteinführung, gespeist durch Verbraucher- und Marktwissen und gesteuert durch F&E-Strategie und -Governance) beschleunigt KI jeden Übergang und beantwortet vier Herausforderungen:

Wissenschaftlichen Fortschritt und Verbrauchererwartungen in Einklang bringen: wissenschaftliche Fortschritte mit Verbraucherbedürfnissen verknüpfen, um hohe Markteintrittsbarrieren zu schaffen und zugleich Sicherheit und Marktrelevanz sicherzustellen.
Innovationsrisiken senken und die Marktpassung validieren: technische Unsicherheit begrenzen und die Unverwechselbarkeit des Produkts sowie seine Relevanz für Verbraucher sicherstellen.
Die industrielle Skalierung absichern: die Lücke zwischen Labor und Fabrik schließen und die Markteinführung beschleunigen, indem die Industrialisierbarkeit von Rezepturen und Prozessen und ihre Wirtschaftlichkeit sichergestellt werden.
Compliance und Claim-Belege beherrschen: weltweit die regulatorische Konformität sicherstellen und rigorose klinische Studien durchführen, die belastbare Nachweise für Produktaussagen und das Vertrauen der Verbraucher liefern.

KI-Anwendungsfälle entlang der gesamten F&E-Wertschöpfungskette

Wissenschaftliche Entdeckung

Generatives und molekulares Design
Virtuelles und molekulares Screening
Automatisierte Auswertung wissenschaftlicher Literatur
Fortgeschrittene Bioanalytik

Produktentwicklung und -design

Expertenprognosen
Prädiktive Modellierung
Digitale Zwillinge von Produkten
Rezepturoptimierung (Produkt und Verpackung)
Modellierung mit kausaler Inferenz

Klinische Studien

Studiendesign und -planung
Prognose von Studienergebnissen
Erhebung klinischer Studiendaten
Automatisierung klinischer Studien
Auswertung klinischer Bilder
Real-World-Daten

Querschnittsfunktionen

Consumer Insights: Verbraucherverhalten, sensorische Analyse, Nutzung von Verbrauchererkenntnissen
Optimierung der F&E-Prozesse: Wissenstransfer, Datenmanagement, interner KI-Assistent, robotergestützte Laborautomatisierung
Marketing: personalisierte Verpackungen, 3D-Zwillinge von Produkten für die Content-Erstellung
Produktion: Optimierung von Fabrikprozessen, digitale Zwillinge von Produkten und Produktionslinien
Supply Chain: Wissen über Lieferanten und Rohstoffe, Prognose von Rohstofferträgen

Warum Emerton Data

Wir stützen uns auf eine solide wissenschaftliche Legitimität, um Spitzenforschung und industrielle Leistung zu verbinden.

Unsere Teams: hybride Spitzenkompetenzen

Unser Team vereint hybride Profile (Bioinformatiker, Promovierte, Data Engineers und Strategen), um den Wert von Daten mit modernsten Methoden und fortgeschrittener Analytik zu erschließen.

30 % des Teams sind promoviert.
Bioinformatiker mit Spezialisierung auf Life Sciences, Gesundheit und Biotechnologie.
Ein Director of AI Research, der unsere eigene Forschungsstrategie verantwortet.

Wissenschaftliche Exzellenz und industrielle Innovation

Wir praktizieren, was wir empfehlen, und investieren in wissenschaftliche Forschung, um eigene Assets aufzubauen. Indem wir Wissenschaft und Industrie verbinden, entwickeln wir einzigartige Lösungen für außergewöhnliche Probleme.

Wissenschaftliche Artikel wie GLIDE zur Evaluierung agentischer Systeme.
Eine gemeinsame Initiative mit wissenschaftlichen Organisationen wie der Lagrange-Stiftung (vier Fields-Medaillen).
Unser Start-up-Studio mit tiefgreifender Expertise in KI und Deeptech.

In der Praxis bewährte F&E-Exzellenz

Wir führen Projekte mit hoher Tragweite in Branchen durch, in denen die Präzision der F&E entscheidend ist, darunter Gesundheit, Lebensmittel und Schwerindustrie, über den gesamten Weg von der Strategie bis zur Industrialisierung:

KI-Strategie und Roadmap für F&E: wirkungsstarke Anwendungsfälle priorisieren und Zielbetriebsmodelle definieren.
End-to-End-Umsetzung: Proofs of Concept und vollständige Industrialisierung komplexer Assets wie digitaler Zwillinge oder agentischer KI-Werkzeuge.
Optimierung von Prozessen und Teams: den kulturellen und strukturellen Wandel begleiten, der nötig ist, um Daten und KI in wissenschaftliche Abläufe einzubinden.

Unser Angebot

Ein ganzheitlicher Ansatz und ein umfassendes Angebot, um das Potenzial von Daten und KI in F&E-Leistung zu verwandeln.

Daten- und KI-Strategie und Roadmap

Definition der Roadmap: wirkungsstarke F&E-Anwendungsfälle mit einer robusten, bewährten Methodik identifizieren, priorisieren und abgrenzen.
Zielbetriebsmodell der F&E: Governance, Datenflüsse und Organisationsstrukturen gestalten, die die Integration von Daten und KI ermöglichen.
Make-or-Buy-Strategie: ein klarer Rahmen für die Wahl zwischen Eigenentwicklung und externen Partnerschaften, um Rendite und Geschwindigkeit zu optimieren.

End-to-End-Umsetzung (die „Macher“ für Daten und KI)

Rapid Prototyping und Proofs of Concept: technische Machbarkeit und geschäftlichen Wert in Wochen statt Monaten validieren.
Industrialisierung im großen Maßstab: einen erfolgreichen Prototyp in eine robuste, skalierbare Lösung überführen, die in zentrale industrielle Prozesse integriert ist und interne Synergien freisetzt.
Eigene F&E: unser internes Forschungslabor und unsere KI-Forschung nutzen, um akademische Fortschritte in industrielle Anwendungen zu übertragen.

Transformation von Menschen und Organisation

Strategische Befähigung: Seminare für Vorstände und Führungsteams, um die Führung auf die Herausforderungen und Chancen der KI auszurichten.
Change Management: neue Arbeitsweisen begleiten, um die dauerhafte Nutzung KI-gestützter Werkzeuge sicherzustellen.
Upskilling und Hybridisierung: Schulungsstrategien definieren und umsetzen, um die hybriden Profile aufzubauen, die F&E und Daten verbinden.