Warum das Datenmanagement in der F&E neu gedacht werden muss

Wenn Daten entscheiden

Regulatorischer Druck, volatile Rohstoffmärkte, steigende Nachhaltigkeitsanforderungen und immer kürzere Innovationszyklen verändern die Spielregeln in der chemischen Forschung und Entwicklung grundlegend. Produkte werden komplexer, während die Entwicklungszeiten immer schneller werden müssen und Budgets unter Beobachtung stehen.

Für den F&E-Leiter bedeutet das: Entscheidungen müssen schneller getroffen werden, gleichzeitig aber fundiert, belastbar und nachvollziehbar.

Der entscheidende Hebel liegt dabei nicht im Prüflabor. Er liegt in der Frage, wie konsequent Entwicklungsdaten strukturiert, vernetzt und nutzbar gemacht werden. Genau hier beginnt ein sauberes Datenmanagement in der F&E.

Datensilos in F&E: Der unsichtbare Effizienzverlust

In vielen Entwicklungsprojekten entstehen Verzögerungen nicht durch fehlende Kompetenz, sondern durch fragmentierte Informationsstrukturen:

• Eine vielversprechende Formulierung wurde bereits getestet, doch die Ergebnisse sind nicht wieder auffindbar.
• Ein Experiment wird wiederholt, weil frühere Versuche nicht transparent dokumentiert wurden.
• Entscheidungsrelevante Parameter müssen mühsam aus verschiedenen Systemen zusammengeführt werden.

Solche Datensilos in F&E kosten Zeit, Ressourcen und Tempo in den Entwicklungszyklen. Sie erhöhen Projektrisiken und erschweren belastbare Entscheidungen.

Was also fehlt, ist ein durchgängiger Umgang mit Wissen und Daten. Ergebnisse bleiben projektgebunden, an einzelne Personen geknüpft oder in isolierten Dateien gespeichert. Damit fehlt der F&E die Möglichkeit, wertvolles Know-how systematisch nutzbar zu machen.

Eine strukturierte Datenbasis ist jedoch kein „Nice-to-have“, sondern eine zentrale Voraussetzung für Wettbewerbsfähigkeit.

Warum klassische Systeme an Grenzen stoßen

LIMS, elektronische Laborjournale (ELN) und Excel-basierte Ablagen erfüllen wichtige Aufgaben in Dokumentation und Qualitätssicherung. Für Compliance und Auditierbarkeit sind sie essenziell. Doch moderne F&E-Arbeit folgt einer anderen Logik. Sie ist iterativ, explorativ und stark projektgetrieben. Varianten müssen vergleichbar sein, Hypothesen werden angepasst, Rohstoffe und Prozessparameter stehen in komplexen Wechselwirkungen. Ein klassisches LIMS ist in erster Linie auf standardisierte und wiederholbare Abläufe ausgelegt. Für innovationsgetriebene Entwicklungsprozesse reicht diese Logik oft nicht mehr aus.

Deshalb stellen sich viele Unternehmen die Frage nach einer echten Alternative zu einem LIMS, insbesondere in der chemischen Forschung. Eine LIMS-Alternative muss mehr leisten als Dokumentation: Sie muss Zusammenhänge sichtbar machen, Projekte strukturiert abbilden und Entwicklungsdaten intelligent verknüpfen. Genau hier setzt eine moderne F&E-Datenplattform an.

Digitalisierung F&E strategisch umsetzen

Es geht nicht darum, analoge Prozesse eins zu eins in Software zu übertragen. Es geht darum, Informationsflüsse neu zu gestalten und Materialdaten systematisch zu zentralisieren.

Eine integrierte F&E Datenplattform verbindet:

• Messdaten aus Laborgeräten
• Prozessparameter
• Rohstoffinformationen
• Projekt- und Versuchsdaten
• Analyse- und PrüfergebnisseErst wenn diese Daten kontextualisiert und zentral verfügbar sind, entsteht Transparenz. Entwicklungsprojekte lassen sich vom Auftrag bis zum Abschluss konsistent abbilden. Varianten werden vergleichbar. Entscheidungen werden nachvollziehbar dokumentiert.
• und vieles mehr.

Schlichtweg alle für die F&E relevanten Daten. Damit wird das Datenmanagement in der F&E von einem notwendigen Übel und einen administrativen Aufwand zum strategischen Instrument zur Steuerung und Priorisierung von Projekten und Versuchsschwerpunkten.

F&E-Workflow-Management: Struktur schafft Geschwindigkeit

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Neben der Datenbasis ist die digitale Abbildung der Workflows entscheidend.

Ein wirksames Workflow-Management bildet die Realität im Labor ab: flexibel, projektbasiert und interdisziplinär. Entwicklungsprojekte werden klar strukturiert, Verantwortlichkeiten transparent gemacht und Iterationen nachvollziehbar dokumentiert.

Das reduziert Reibungsverluste und schafft:

• Transparenz über alle Projektfortschritte
• Schnellere Abstimmungen zwischen Teams
• Vergleichbarkeit von Versuchsreihen
• Höhere Planungssicherheit

Strukturierte Daten und klar definierte Workflows greifen ineinander: Ohne saubere Datenbasis bleibt jeder Prozess lückenhaft. Ohne transparente Prozesse verlieren selbst hochwertige Daten an Wirkung.

KI in der Materialentwicklung: Von der Analyse zur Prognose

Erst auf Grundlage einer konsistenten Datenarchitektur kann KI in der Materialentwicklung ihr volles Potenzial entfalten. Strukturierte und zentralisierte Entwicklungsdaten ermöglichen es, Muster zu erkennen, Zusammenhänge sichtbar zu machen und Hypothesen datenbasiert zu überprüfen.

Ein KI-Assistent kann Entwicklungsdaten durchsuchen, Parameter vergleichen oder Rohstoffalternativen identifizieren. Darüber hinaus lassen sich Modelle trainieren, die Beziehungen zwischen Rohstoffkombinationen, Prozessparametern und Performance-Eigenschaften ableiten.

So verschiebt sich der Fokus von der reinen Rückschau hin zur vorausschauenden Entwicklung. Dabei ersetzt KI keine fachliche Expertise. Sie unterstützt Fach- und Führungskräfte, indem sie Entscheidungsgrundlagen verbessert, Prioritäten klarer macht und Unsicherheiten reduziert.

Messbare Effekte einer integrierten Datenplattform

Unternehmen, die ihre Materialdaten zentralisieren und Datensilos in F&E konsequent auflösen, berichten von deutlichen Verbesserungen:

• Rund 30 Prozent weniger Iterationsschleifen pro Projekt
• Spürbar reduzierter Dokumentationsaufwand
• Deutlich geringerer Zeitaufwand bei der Datensuche
• Höhere Reproduzierbarkeit und Transparenz

Neben Effizienzgewinnen entsteht vor allem Entscheidungssicherheit. Priorisierungen und Projektsteuerung basieren auf einer konsistenten Datenbasis statt auf isolierten Einzelinformationen.

So wird aus der Digitalisierung der F&E ein messbarer Beitrag zu Geschwindigkeit, Qualität und Wettbewerbsfähigkeit.

Fazit: Wer Daten strukturiert, entscheidet besser

Daten sind in der chemischen Forschung längst vorhanden. Der Unterschied entsteht dort, wo sie systematisch vernetzt und nutzbar gemacht werden.

Professionelles F&E-Datenmanagement, eine integrierte Datenplattform und der gezielte Einsatz von KI in der Materialentwicklung verändern nicht nur einzelne Prozesse. Sie versetzen F&E-Teams in die Lage, fundierter zu entscheiden, Risiken früher zu erkennen und Innovation gezielt voranzutreiben. Unternehmen, die ihre Entwicklungsdaten heute strategisch strukturieren, werden morgen sicherer, effizienter und innovativer agieren als ihre Wettbewerber.

Die Frage ist daher nicht, ob eine konsequente Digitalisierung der F&E notwendig ist.
Die entscheidende Frage lautet: Wie systematisch nutzen Sie Ihre Daten heute?

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_{Autor: Dr. Marc Egelhofer}