R&D und Fertigung transformieren

Organisationen identifizieren wertvolle KI-Anwendungsfälle, doch die Umsetzung stockt häufig, weil Legacy-Systeme Daten nicht ausreichend für KI-Modelle verfügbar machen. Weitere hemmende Faktoren sind manuelle Prozesse, die Engpässe erzeugen, Compliance-Frameworks, die KI-gestützte Entscheidungen nicht abbilden, sowie Teams, denen bewährte Muster für den produktiven KI-Einsatz fehlen.

Wir ermöglichen KI-Transformation, indem wir bestehende Systeme modernisieren, kostspielige Ablösungsprojekte vermeiden und gleichzeitig Time-to-Value beschleunigen.

Technische Transformation: Infrastrukturmodernisierung. Unser Ansatz adressiert grundlegende Einschränkungen, die KI-Adoption verhindern.

• KI-gestütztes Dependency Mapping – macht versteckte Abhängigkeiten in Legacy-Codebasen sichtbar und reduziert Architekturrisiken
• Automatisiertes Refactoring – reduziert technische Schulden systematisch und bewahrt zugleich kritisches Domänenwissen und institutionelle Intelligenz
• Inkrementelle API-Extraktion – ermöglicht selektive KI-Integration ohne Unterbrechung geschäftskritischer Systeme
• Automatisierung von Datenpipelines – wandelt fragmentierte, isolierte Daten in gesteuerte, KI-fähige Datenströme um, die Compliance und Qualität sicherstellen

Organisatorische Transformation: Governance und Enablement. Nachhaltige KI-Adoption erfordert operative Rahmenwerke und kulturelle Bereitschaft.

• KI-Governance-Strukturen – etablieren Freigabeprozesse, Audit Trails und Verantwortlichkeiten im Einklang mit regulatorischen Anforderungen
• Sichere Integrationsschichten – verbinden Legacy-Plattformen mit KI-Services und wahren zugleich Sicherheitsgrenzen und Datensouveränität
• Operative Playbooks – standardisieren Deployment-Protokolle, Monitoring-Frameworks und Incident-Response-Prozesse
• Kompetenzaufbau – qualifizieren Engineering- und Operations-Teams für die effektive Zusammenarbeit mit KI-Systemen

Ihre Umgebung wird KI-ready. Sie können KI-Lösungen mit Vertrauen bereitstellen, skalieren und betreiben.

Bewerten Sie Ihre Grundlage entlang von fünf Dimensionen.

• Datenzugänglichkeit: Können KI-Modelle auf benötigte Daten zugreifen, ohne dass eine manuelle Extraktion erforderlich ist
• Integrationsfähigkeit: Können KI-Services über moderne APIs an bestehende Plattformen angebunden werden?
• Governance-Framework: Gibt es Freigabeprozesse und Audit Trails für KI-Entscheidungen?
• Operative Reife: Können Teams KI-Systeme produktiv deployen, überwachen und Fehler beheben?
• Compliance Readiness: Können Sie gegenüber Auditoren nachweisen, wie KI-Systeme regulatorische Anforderungen einhalten?

Selbsteinschätzung: Vier bis fünf Ja-Antworten bedeuten, dass Sie bereit für KI-native Lösungen sind. Zwei bis drei Ja-Antworten sprechen für parallele Readiness-Arbeit plus gezielte Pilotprojekte. Null bis eine Ja-Antwort deutet darauf hin, dass der Einstieg mit einer AI-Readiness-Transformation sinnvoll ist.

Wenn etablierte Workflows KI-Fähigkeiten benötigen, liefern wir Brownfield-KI-native Lösungen. Intelligente Prozessautomatisierung ersetzt manuelle Übergaben durch KI-Agenten, die Aufgaben abteilungsübergreifend koordinieren. Augmentierte Entscheidungssysteme ergänzen bestehende Plattformen um KI-Intelligenz. Intelligente Dokumentenverarbeitung wandelt unstrukturierte Workflows in KI-analysierbare Datenströme um. Predictive Operations ergänzen bestehende Systeme um Prognosen und Optimierung.

Beispiele gibt es branchenübergreifend. In der pharmazeutischen R&D fließt KI-beschleunigte Literaturrecherche in bestehende LIMS ein. In der MedTech-Qualität arbeitet automatisierte Abweichungserkennung innerhalb etablierter QMS-Plattformen. In der Halbleiterfertigung integriert sich KI-gestützte Rezepturoptimierung in Prozessleitsysteme.

Diese Lösungen schaffen unmittelbaren Mehrwert und respektieren zugleich bestehende Investitionen.

Wenn neue Systeme oder Fähigkeiten aufgebaut werden, entwickeln wir Greenfield-KI-native Lösungen. Agentische Architekturen ermöglichen es KI, Workflows über R&D, Produktion und Qualität von Anfang an zu orchestrieren. Data-Mesh-Grundlagen stellen sicher, dass KI-Modelle ohne manuelle Eingriffe auf saubere, gesteuerte Daten zugreifen. Integrierte Observability protokolliert jede KI-Entscheidung für Compliance-Zwecke. Security-first Design erfüllt Anforderungen nach FDA 21 CFR Part 11, MDR, ISO 13485 und IEC 62304 bereits ab der initialen Architektur.

Beispiele sind digitale Laborumgebungen mit KI-nativem Experimentdesign für die Pharmaindustrie, KI-gestützte Design-Validierungsplattformen für MedTech-Produktlinien, selbstoptimierende Produktionslinien für Halbleiterfabriken und prädiktives Lifecycle Management für industrielle Anlagenflotten.

Diese Lösungen sind von der ersten Codezeile an für KI konzipiert. 

Das erste Assessment dauert 90 Minuten. Eine umfassende Readiness-Bewertung benötigt in der Regel zwei bis drei Wochen, einschließlich Stakeholder-Interviews, technischer Architekturprüfung und Governance-Bewertung.

Der Zeitrahmen hängt vom aktuellen Reifegrad ab. Organisationen mit hoher Readiness können gezielte Lösungen in acht bis zwölf Wochen produktiv setzen. Organisationen mit notwendiger Readiness-Transformation erreichen produktive Deployments typischerweise in vier bis sechs Monaten.

Wir gestalten Lösungen von der initialen Architektur an für regulatorische Anforderungen. Alle Lösungen umfassen Audit Trails, Protokolle für die menschliche Kontrollinstanz und Validierungsframeworks. ZEISS Digital Innovation verfügt über Erfahrung mit FDA 21 CFR Part 11, MDR, ISO 13485 und IEC 62304.

Ja. Unser Brownfield-Transformationsansatz modernisiert bestehende Systeme ohne Ablösung. Wir schaffen Integrationsschichten, die Legacy-Plattformen mit KI-Fähigkeiten verbinden und dabei Sicherheit und Compliance wahren.

Wir unterstützen regulierte Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Labortechnologie, Halbleiterfertigung und Infrastruktur. Unsere Erfahrung umfasst R&D, Fertigung und Qualitätsprozesse.

Die Kalkulation hängt von Umfang und Delivery-Modell ab. Wir bieten Assessments zum Festpreis, outcome-basierte Projektmodelle und kapazitätsbasierte Team Augmentation. Die passenden Preismodelle besprechen wir im ersten strategischen Gespräch.

Unser Readiness-first-Ansatz minimiert dieses Risiko. Wir definieren vor dem Deployment klare Erfolgskriterien. Alle Lösungen umfassen Monitoring- und Optimierungsframeworks. ZEISS Digital Innovation passt den Ansatz gemeinsam mit Ihnen auf Basis der Ergebnisse an.

Wir nutzen On-Premise- oder Private-Cloud-Deployments. Ohne ausdrückliche Zustimmung gelangen keine Kundendaten in öffentliche Modelle. Alle Teammitglieder unterzeichnen NDAs. Anforderungen an Datenresidenz werden eingehalten. Sicherheit und Schutz geistigen Eigentums sind in jedes Engagement integriert.

Ja. Wir bieten Support- und Optimierungsservices. Zusätzlich unterstützen wir mit Teamtrainings, um interne Fähigkeiten aufzubauen. Ziel ist es, Wissen zu übertragen und zugleich sicherzustellen, dass Lösungen dauerhaft Mehrwert liefern.

Vereinbaren Sie ein strategisches Gespräch. Wir besprechen Ihre spezifischen Herausforderungen, bewerten eine erste Readiness und skizzieren einen möglichen Ansatz. Es besteht keine Verpflichtung.