Für Geschäftsführungen und Entscheider

Machen Sie aus F&E-Daten eine belastbare Grundlage für schnellere Entscheidungen

Wenn Versuchs-, Rezeptur-, Rohstoff- und Prüfdaten getrennt vorliegen, bleiben Wissen und Entscheidungsgründe schwer nutzbar. Eine strukturierte Datenbasis hilft, Entwicklungsarbeit wiederzuverwenden, Abhängigkeiten zu reduzieren und Investitionsentscheidungen fundierter zu treffen.
Drei Kurzargumente
• Entwicklungswissen auffindbar und wiederverwendbar machen
• Doppelarbeit und personengebundene Abhängigkeiten sichtbar reduzieren
• Entscheidungen auf nachvollziehbare Daten statt auf verstreute Einzelinformationen stützen

Executive Brief herunterladenBusiness Case besprechen
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Das Wichtigste in zwei Minuten

Vier Punkte, die über den Business Case entscheiden

Nicht die Menge der vorhandenen Daten ist entscheidend, sondern ob Ihr Unternehmen daraus verlässlich Wissen und Handlungsfähigkeit gewinnt.

Takeaway 1 – Geschwindigkeit

Entwicklungszeit geht verloren, wenn Teams Informationen suchen, Versuche rekonstruieren oder Entscheidungen erneut herleiten müssen.

Takeaway 2 – Produktivität

Der wirtschaftliche Hebel liegt in wiederverwendbarer Arbeit: weniger vermeidbare Wiederholung, schnellere Übergaben und mehr verfügbare Kapazität für neue Entwicklung.

Takeaway 3 – Resilienz

Wissen ist erst Unternehmenswissen, wenn es auch ohne Rückfrage bei einzelnen Experten nachvollziehbar bleibt.

Takeaway 4 – Investition

Eine belastbare Entscheidung braucht firmeneigene Ausgangswerte, einen klar abgegrenzten Use Case und messbare Erfolgskriterien – keine pauschale ROI-Zahl.

DataHub

Bündelt Projekte, Versuche, Ergebnisse und Notizen an einem Ort und ermöglicht eine klare, nachvollziehbare Durchführung und Auswertung.

ResourceHub

Verwaltet Materialien, Prüfmethoden, Geräte und Verfahren zentral und hält alle Ressourcen dokumentiert, versioniert und einsatzbereit.

AI Assistant

Beantwortet Fachfragen auf Basis aller Daten, erkennt Zusammenhänge und unterstützt bei Berechnungen, Auswertungen und Dokumentanalysen.

01

Erfassung

Messdaten werden direkt aus Geräten importiert statt manuell übertragen. Rezepturvarianten werden versioniert gespeichert.

02

Strukturierung

Daten bekommen einen gemeinsamen Kontext. Eine Prüfkurve ist mit Rezeptur, Rohstoff, Prüfdatum und zuständigem Entwickler verknüpft.

03

Auswertung

Zusammenhänge zwischen Formulierungsvariablen und Produkteigenschaften werden sichtbar. KI-gestützte Musteranalyse ergänzt die manuelle Auswertung.

04

Wiederverwendung

Historische Versuchsdaten sind durchsuchbar. Wer eine neue Formulierung entwickelt, baut auf strukturiertem Vorwissen auf.

Was LabV als Rezepturverwaltung leistet

Farben und Lacke

Lackrezepturen bestehen aus vielen Rohstoffen mit engen Toleranzen. Rohstoffwechsel, Viskositätsprobleme oder Farbabweichungen lassen sich mit strukturierten Daten schneller auf ihre Ursache zurückführen.

Branchenbeispiel entdecken

Kleb- und Dichtstoffe

Adhäsionseigenschaften, Aushärtezeit und Temperaturbeständigkeit hängen von Formulierungsparametern ab, die oft in komplexen Wechselwirkungen stehen. Strukturierte Daten machen diese Zusammenhänge über Versuchsreihen hinweg sichtbar.

Branchenbeispiel entdecken

Chemie

Reinheitsgrade und Prozessparameter müssen mit Analyseergebnissen über viele Versuchsreihen hinweg verknüpft werden. Eine zentrale Datenbasis macht Muster erkennbar, die in fragmentierten Systemen verborgen bleiben.

Branchenbeispiel entdecken

Bauchemie

Formulierungsdaten für Mörtel, Beschichtungen oder Dichtstoffe sind komplex und oft schlecht strukturiert. Eine zentrale Datenbasis schafft Reproduzierbarkeit und beschleunigt Entwicklungszyklen.

Branchenbeispiel entdecken

Polymere

Prozessparameter, Materialeigenschaften und Formulierungsdaten hängen eng zusammen, werden aber häufig getrennt erfasst. Ihre Verknüpfung macht Zusammenhänge zwischen Verarbeitungsbedingungen und Produkteigenschaften sichtbar.

Branchenbeispiel entdecken

Découvrez LabV à travers vos propres enjeux de R&D

En 45 minutes, nous analysons ensemble vos pratiques actuelles et vous montrons comment structurer vos données de formulation, d’essai et de projet. Un aperçu concret de LabV, adapté à votre environnement. Clair, efficace, sans engagement.

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LabV Sales Team

Takeaway 1 – Geschwindigkeit

Entwicklungszeit geht verloren, wenn Teams Informationen suchen, Versuche rekonstruieren oder Entscheidungen erneut herleiten müssen.

Takeaway 2 – Produktivität

Der wirtschaftliche Hebel liegt in wiederverwendbarer Arbeit: weniger vermeidbare Wiederholung, schnellere Übergaben und mehr verfügbare Kapazität für neue Entwicklung.

Takeaway 3 – Resilienz

Wissen ist erst Unternehmenswissen, wenn es auch ohne Rückfrage bei einzelnen Experten nachvollziehbar bleibt.

Takeaway 4 – Investition

Eine belastbare Entscheidung braucht firmeneigene Ausgangswerte, einen klar abgegrenzten Use Case und messbare Erfolgskriterien – keine pauschale ROI-Zahl.

DataHub

Un socle de données clair pour une R&D sans friction

Les équipes de R&D ont besoin de données fiables, continues et exploitables. Le DataHub collecte automatiquement les résultats de mesure et les paramètres de process depuis les équipements de test et les systèmes informatiques. Toutes les données sont centralisées dans une base cohérente, harmonisée et prête à l’analyse. Fini les transferts manuels, les fichiers dispersés et les formats inconsistants. LabV assure un flux de données structuré dès leur création.

KriteriumS
LabV Logo transparent dunkel
Albert Invent
EU-Datenhosting!!!Speicherung im europäischen Rechtsraum
✓Ja
✕Nein / unklar
DSGVO-KonformitätAudit-Trails und AVV
✓Ja
✕Nein / unklar
DatenisolationLabordaten fließen nicht in KI-Training oder externe Modelle
✓Ja
✕Nein / unklar
Gegründet & registriert in DeutschlandHauptsitz München, deutsches Handelsrecht
✓Ja
✕Nein / unklar
Deutschsprachiges ProduktteamCustomer Success, Entwicklung und Support vollständig auf Deutsch – kein US-Helpdesk
✓Ja
✕Nein / unklar
DataHub

Un socle de données clair pour une R&D sans friction

Les équipes de R&D ont besoin de données fiables, continues et exploitables. Le DataHub collecte automatiquement les résultats de mesure et les paramètres de process depuis les équipements de test et les systèmes informatiques. Toutes les données sont centralisées dans une base cohérente, harmonisée et prête à l’analyse. Fini les transferts manuels, les fichiers dispersés et les formats inconsistants. LabV assure un flux de données structuré dès leur création.

Kriterium
LabV Logo transparent dunkel
Albert Invent
EU-Datenhosting!Speicherung im europäischen Rechtsraum
✓Ja
✕Nein / unklar
DSGVO-KonformitätAudit-Trails und AVV
✓Ja
✕Nein / unklar
DatenisolationLabordaten fließen nicht in KI-Training oder externe Modelle
✓Ja
✕Nein / unklar
Gegründet & registriert in DeutschlandHauptsitz München, deutsches Handelsrecht
✓Ja
✕Nein / unklar
Deutschsprachiges ProduktteamCustomer Success, Entwicklung und Support vollständig auf Deutsch – kein US-Helpdesk
✓Ja
✕Nein / unklar

Takeaway 1 – Geschwindigkeit

Entwicklungszeit geht verloren, wenn Teams Informationen suchen, Versuche rekonstruieren oder Entscheidungen erneut herleiten müssen.

Takeaway 2 – Produktivität

Der wirtschaftliche Hebel liegt in wiederverwendbarer Arbeit: weniger vermeidbare Wiederholung, schnellere Übergaben und mehr verfügbare Kapazität für neue Entwicklung.

Takeaway 3 – Resilienz

Wissen ist erst Unternehmenswissen, wenn es auch ohne Rückfrage bei einzelnen Experten nachvollziehbar bleibt.

Takeaway 4 – Investition

Eine belastbare Entscheidung braucht firmeneigene Ausgangswerte, einen klar abgegrenzten Use Case und messbare Erfolgskriterien – keine pauschale ROI-Zahl.

Lackproben und beschichtete Prüfplatten in einem modernen Entwicklungslabor.
Peintures & Vernis

Gestion des données de R&D pour le développement de vernis

Le développement de peintures et de vernis est intensif en termes de formulation : de nombreuses matières premières, de multiples variantes et des exigences de test élevées. Les silos de données entre le développement, l'assurance qualité et la production constituent un problème structurel. Les changements de matières premières doivent pouvoir être évalués rapidement.

Découvrir une étude de cas
Chemische Proben, Reaktor und Analysegeräte in einem modernen F&E-Labor.
Chimie

Logiciel de R&D pour l'industrie chimique

Les départements de développement traitent de grandes quantités de formulations, de résultats d'analyses et de spécifications de matières premières. Le défi consiste souvent à rendre les données d'essais historiques exploitables et à comprendre les liens entre les variations de matières premières et les propriétés des produits.

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Präziser Klebstoffauftrag auf Prüfsubstraten für die industrielle Rezepturentwicklung.
Adhésifs

Gestion des formulations pour adhésifs

Le développement de formulations d'adhésifs nécessite de corréler les paramètres de formulation avec les résultats d'essais mécaniques et chimiques sur de nombreuses séries de tests.

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Gros plan sur des granulés de plastique noirs et bleus destinés au développement de matériaux.
Transformation des plastiques

Gestion des données de R&D pour la transformation des plastiques

Les paramètres de processus issus de la transformation doivent être combinés aux propriétés des matériaux et aux données de formulation – une tâche qui pousse les systèmes LIMS classiques à leurs limites.

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Application précise de matériau sur un échantillon de béton dans le cadre du développement en chimie du bâtiment.
Chimie du bâtiment

Numérisation de laboratoire pour la chimie du bâtiment

Les données de formulation pour les adhésifs, les mastics, les revêtements ou les mortiers sont complexes et souvent mal documentées. Une base de données structurée est la condition préalable à des cycles de développement reproductibles.

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