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
Nicht die Menge der vorhandenen Daten ist entscheidend, sondern ob Ihr Unternehmen daraus verlässlich Wissen und Handlungsfähigkeit gewinnt.
Entwicklungszeit geht verloren, wenn Teams Informationen suchen, Versuche rekonstruieren oder Entscheidungen erneut herleiten müssen.
Der wirtschaftliche Hebel liegt in wiederverwendbarer Arbeit: weniger vermeidbare Wiederholung, schnellere Übergaben und mehr verfügbare Kapazität für neue Entwicklung.
Wissen ist erst Unternehmenswissen, wenn es auch ohne Rückfrage bei einzelnen Experten nachvollziehbar bleibt.
Eine belastbare Entscheidung braucht firmeneigene Ausgangswerte, einen klar abgegrenzten Use Case und messbare Erfolgskriterien – keine pauschale ROI-Zahl.
Bündelt Projekte, Versuche, Ergebnisse und Notizen an einem Ort und ermöglicht eine klare, nachvollziehbare Durchführung und Auswertung.
Verwaltet Materialien, Prüfmethoden, Geräte und Verfahren zentral und hält alle Ressourcen dokumentiert, versioniert und einsatzbereit.
Beantwortet Fachfragen auf Basis aller Daten, erkennt Zusammenhänge und unterstützt bei Berechnungen, Auswertungen und Dokumentanalysen.
Messdaten werden direkt aus Geräten importiert statt manuell übertragen. Rezepturvarianten werden versioniert gespeichert.
Daten bekommen einen gemeinsamen Kontext. Eine Prüfkurve ist mit Rezeptur, Rohstoff, Prüfdatum und zuständigem Entwickler verknüpft.
Zusammenhänge zwischen Formulierungsvariablen und Produkteigenschaften werden sichtbar. KI-gestützte Musteranalyse ergänzt die manuelle Auswertung.
Historische Versuchsdaten sind durchsuchbar. Wer eine neue Formulierung entwickelt, baut auf strukturiertem Vorwissen auf.
Lackrezepturen bestehen aus vielen Rohstoffen mit engen Toleranzen. Rohstoffwechsel, Viskositätsprobleme oder Farbabweichungen lassen sich mit strukturierten Daten schneller auf ihre Ursache zurückführen.
Adhäsionseigenschaften, Aushärtezeit und Temperaturbeständigkeit hängen von Formulierungsparametern ab, die oft in komplexen Wechselwirkungen stehen. Strukturierte Daten machen diese Zusammenhänge über Versuchsreihen hinweg sichtbar.
Reinheitsgrade und Prozessparameter müssen mit Analyseergebnissen über viele Versuchsreihen hinweg verknüpft werden. Eine zentrale Datenbasis macht Muster erkennbar, die in fragmentierten Systemen verborgen bleiben.
Formulierungsdaten für Mörtel, Beschichtungen oder Dichtstoffe sind komplex und oft schlecht strukturiert. Eine zentrale Datenbasis schafft Reproduzierbarkeit und beschleunigt Entwicklungszyklen.
Prozessparameter, Materialeigenschaften und Formulierungsdaten hängen eng zusammen, werden aber häufig getrennt erfasst. Ihre Verknüpfung macht Zusammenhänge zwischen Verarbeitungsbedingungen und Produkteigenschaften sichtbar.
In nur 45 Minuten zeigen wir Ihnen, wie Sie Ihre Laborprozesse mit LabV vereinfachen, Daten zentral nutzen und fundierter entscheiden. Klar, schnell, unverbindlich.
Entwicklungszeit geht verloren, wenn Teams Informationen suchen, Versuche rekonstruieren oder Entscheidungen erneut herleiten müssen.
Der wirtschaftliche Hebel liegt in wiederverwendbarer Arbeit: weniger vermeidbare Wiederholung, schnellere Übergaben und mehr verfügbare Kapazität für neue Entwicklung.
Wissen ist erst Unternehmenswissen, wenn es auch ohne Rückfrage bei einzelnen Experten nachvollziehbar bleibt.
Eine belastbare Entscheidung braucht firmeneigene Ausgangswerte, einen klar abgegrenzten Use Case und messbare Erfolgskriterien – keine pauschale ROI-Zahl.
L’innovazione dei materiali inizia con dati completi e affidabili. Il DataHub garantisce che lo sviluppo non sia rallentato da silos di dati, ma si basi su una base dati solida e coerente.
L’innovazione dei materiali inizia con dati completi e affidabili. Il DataHub garantisce che lo sviluppo non sia rallentato da silos di dati, ma si basi su una base dati solida e coerente.
Entwicklungszeit geht verloren, wenn Teams Informationen suchen, Versuche rekonstruieren oder Entscheidungen erneut herleiten müssen.
Der wirtschaftliche Hebel liegt in wiederverwendbarer Arbeit: weniger vermeidbare Wiederholung, schnellere Übergaben und mehr verfügbare Kapazität für neue Entwicklung.
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Eine belastbare Entscheidung braucht firmeneigene Ausgangswerte, einen klar abgegrenzten Use Case und messbare Erfolgskriterien – keine pauschale ROI-Zahl.

Lo sviluppo di vernici e rivestimenti richiede un'intensa attività di formulazione: molte materie prime, numerose varianti ed elevati requisiti di test. I silos di dati tra sviluppo, controllo qualità e produzione rappresentano un problema strutturale. È necessario poter valutare rapidamente le sostituzioni delle materie prime.

I reparti di R&S lavorano con grandi quantità di formulazioni, risultati di analisi e specifiche delle materie prime. La sfida consiste spesso nel rendere ricercabili i dati storici degli esperimenti e nel comprendere le correlazioni tra le variazioni delle materie prime e le proprietà del prodotto.

Lo sviluppo di formulazioni per adesivi richiede il collegamento dei parametri di formulazione con i risultati dei test meccanici e chimici attraverso numerose serie di esperimenti.

I parametri di processo derivanti dalla lavorazione devono essere integrati con le proprietà dei materiali e i dati di formulazione: un compito che mette a dura prova i sistemi LIMS tradizionali.

I dati di formulazione per adesivi, sigillanti, rivestimenti o malte sono complessi e spesso scarsamente documentati. Una base dati strutturata è il presupposto per cicli di sviluppo riproducibili.