Digitale Transformation treibt Innovation in der Chemieindustrie voran

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Innovation im Chemiesektor erfordert Daten, aber auch eine Plattform zur effektiven Verwaltung dieser Daten; und die derzeitigen Methoden greifen zu kurz. Unternehmen würden nicht zweimal darüber nachdenken, in Hardware zur Unterstützung von 20%-Effizienzsteigerungen zu investieren, wenn dies bedeuten würde, dass sie mehr Produkte schneller und mit größerem Vertrauen in die Qualität an ihre Kunden liefern können. Doch echte digitale Transformation kann je nach Verfahren leicht Wirkungsgrade von 20 bis 75% erzielen.

Die digitale Transformation ist ein wachsender Trend in vielen Unternehmen des Chemiesektors. Es ist der richtige Ansatz, der Unternehmen auf die nächste Stufe der Digitalisierung und Innovation bringen wird. Sehen wir uns an, warum das wichtig ist und wie es sie ihren Zielen näher bringen kann.

Denken Sie darüber nach, auf welcher Ebene sich Ihr Unternehmen sowohl kurz- als auch langfristig verändern könnte. Finden Sie eine Plattform, die Sie bei diesem Wandel heute unterstützen kann. Die weltweiten Ausgaben für Forschung und Innovation (F&I) in der chemischen Industrie beliefen sich 2018 auf $50,2 Milliarden, fast doppelt so viel wie im Jahr 2008. Innovationen in der Branche sichern nicht nur ihre Zukunft, sondern ihre Produkte und Technologien ermöglichen auch Innovationen in vielen nachgelagerten Wertschöpfungsketten. In Anbetracht der Rolle der Innovation in diesem wachsenden Sektor können Investitionen in Forschung und Entwicklung und eine digitale Datenmanagementplattform enorme Vorteile bringen, einschließlich der Minimierung von Kosten und der Rationalisierung von Produktentwicklungsprozessen.

Ein neuartiges Problem: Es gibt zu viele Daten

Eines der Innovationshemmnisse ist, dass die Forscher mit zu vielen Informationen umgehen müssen. Investitionen in Hardware und Technologie zur Automatisierung von Prozessen haben einen konstanten Datenstrom von Laborgeräten und angeschlossenen Sensoren garantiert. Aber was passiert dann? Können die Daten genutzt werden? Bei der Menge an Informationen, die produziert wird, fehlt es an Zeit und Arbeitskräften, um sie alle zu analysieren, geschweige denn, um Erkenntnisse für die Entwicklung neuer Produkte zu gewinnen.

Das Problem wird noch dadurch verschärft, dass die Informationen in unterschiedlichen Formaten in die Arbeitsabläufe eingehen. Eine Umfrage von Crowd Flower zeigt, dass ein Datenwissenschaftler 80% seiner Zeit damit verbringen kann, die Informationen zu entwirren: sie zu bereinigen, zu integrieren und zu formatieren, nur damit sie verwendet werden können. Die Unternehmen haben also mehr Daten als je zuvor und keine Möglichkeit, sie zu sortieren.

Heute investieren Unternehmen im Chemiesektor in die digitale Transformation, um die Datenflut zu organisieren und zu analysieren. Aber es ist noch ein weiter Weg, um die Analyse und Verknüpfung von Daten für bahnbrechende Erkenntnisse und Innovationen zu optimieren. Wenn Unternehmen den größtmöglichen Nutzen aus Daten ziehen wollen, müssen sie ihre Datenverwaltungsfähigkeiten verbessern, um die Analyse von Produkten im Frühstadium der Entwicklung zu unterstützen und diese mit bereits entwickelten Produkten zu vergleichen. Stellen Sie sich vor, Sie haben ein neues Produkt mit einem nachhaltigeren Inhaltsstoff entwickelt, der während des Entwicklungsprozesses als geeigneter Ersatz für eine nicht nachhaltige Alternative identifiziert wurde. Stellen Sie sich nun vor, Sie könnten alle Produkte in Ihrem Unternehmen identifizieren, in denen der ältere Inhaltsstoff verwendet wurde, und die Gelegenheit nutzen, die sich daraus für Ihr Unternehmen ergibt, um die Nachhaltigkeit in Ihrer gesamten Produktpalette zu verbessern!

Der erste Schritt ist eine FuE-Verwaltungsplattform zur Speicherung von Informationen mit Kontext. Der zweite Schritt ist die Implementierung einer Infrastruktur, die die Informationen verknüpft, Silos aufbricht, um sie zugänglich zu machen und Daten zwischen Anwendungen zu verschieben und dabei die Datenintegrität zu gewährleisten. Mit einer zentralisierten Datenbank kann auf die Daten zugegriffen werden, wann und wo immer ein Forscher sie benötigt, was die weltweite offene Zusammenarbeit an Projekten fördert. Sie beseitigt nicht nur Silos und erleichtert abteilungsübergreifende Analysen, sondern kann auch ein Netz von Institutionen und Universitäten unterstützen, die weltweit innovativ tätig sind, und so den Erkenntnisgewinn steigern.

Um beispielsweise die Leistung eines anorganischen Katalysators zu verstehen, muss man sowohl die Zusammensetzungsdaten als auch die zur Entwicklung des Katalysators verwendeten Verfahren kennen. Wenn diese beiden
Wenn Informationen in verschiedenen Institutionen in verschiedenen Ländern gespeichert sind, ist es für einen Forscher zeitaufwändig und mühsam, die Antwort zu finden. Mit einer einzigen, integrierten Plattform können die Informationen jedoch sofort abgerufen und im Kontext angezeigt werden, was Zeit spart, die für die Analyse der Daten statt für die Suche nach den Informationen verwendet werden kann.

Veraltete Technologie behindert die Innovation und verursacht Kosten

Die Erlangung eines Sicherheits- und Leistungszertifikats dauert Jahre und ist mit Kosten verbunden. Zusätzlich zu den langen Produktionszeiten müssen sich die Hersteller mit den Risiken auseinandersetzen, die die Branche mit sich bringt. Haftungsfragen sind teuer, und das Risiko, dass das Produkt versagt, schreckt vom Weg der Innovation ab. Um sich vor Haftungsfragen zu schützen, führen die Hersteller umfangreiche Tests an ihren Produkten durch, was die Entwicklungskosten in die Höhe treibt. Tatsächlich ist der Haftungsschutz einer der größten Kostenfaktoren bei der Herstellung eines neuen Produkts.
Etwas so Einfaches wie unleserliche Notizen kann sich kaskadenartig auswirken - wenn die Notizen nicht gelesen werden können, kann dies zu Problemen mit der Datenintegrität führen, was wiederum Haftungsprobleme und Nacharbeit nach sich ziehen kann. Die Wiederholung von Tests verzögert das Projekt, und der Einsatz von mehr Material erhöht die Gesamtkosten.
Es wird geschätzt, dass Nacharbeiten bis zu 40% der Projektkosten ausmachen. Dass es gleich beim ersten Mal richtig gemacht wird, ist ein weiterer wichtiger Anreiz für Unternehmen, da diese Effizienzgewinne die Kosten pro Studie senken. Die digitale F&E-Datenerfassung stellt sicher, dass die Daten beim ersten Mal erfasst werden, lesbar sind und auf Fehler überprüft werden, dass sie durchsucht und analysiert werden können und dass sie sicher weitergegeben werden. Sie werden mit reichhaltigem Kontext gespeichert, der Einblicke in nachgelagerte Data Lake- und KI-Anwendungen ermöglicht.

Digitale Transformation bringt Einblicke ins Unternehmen

Viele Unternehmen haben damit begonnen, ihre Organisation in Richtung digitale Transformation zu lenken, aber die Verteilung auf die verschiedenen Branchen ist immer noch ungleichmäßig. Angesichts des raschen Wandels in der Politik und bei den Verbrauchern wird der Druck, schneller zu innovieren, immer größer. Unternehmen, die veraltete "analoge" F&E-Datenmanagementtechniken verwenden, sind zum Scheitern verurteilt. Diejenigen, die gewinnen, werden die Effizienz einer digitalen Plattform nutzen.

Diejenigen Unternehmen, die bereits einen ganzheitlicheren Ansatz für die Datenverwaltung eingeführt haben, konnten greifbare Vorteile feststellen - schnellere FuE um mindestens 20%. Die Neugestaltung digitaler Initiativen durch die Implementierung einer einzigen, integrierten Technologieebene ist ein guter Anfang.
Wenn Sie durchsuchbare, strukturierte Daten erfassen, werden Sie bereits Vorteile erkennen. Das Speichern von Daten mit Kontext und unter Berücksichtigung Ihrer Geschäftsterminologie bedeutet, dass es keinen Raum für Transkriptionsfehler gibt, dass alle Abweichungen gekennzeichnet werden und dass Sie nach Informationen mit Kontext suchen können. Anfänglich können Sie davon ausgehen, dass Sie 2-4 Stunden pro Wissenschaftler und Woche einsparen werden.

Und jetzt stellen Sie sich vor, Sie gehen noch einen Schritt weiter: Die Implementierung der Prozessausführung ermöglicht die Systemintegration und die Beseitigung von Fehlern, wodurch Ihr Unternehmen im Durchschnitt fünf bis sieben Stunden pro Wissenschaftler und Woche einspart. Je weiter Sie auf Ihrer Reise zur digitalen Transformation gehen, desto höher ist der Return on Investment. Schon bald werden Sie bereit sein, den nächsten Schritt zu tun - mit einem Data Lake, maschinelles Lernen und Al. Aber wir werden diese Themen ein anderes Mal behandeln.

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