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  • Publication
    Skalierbare Herstellung von ATMPs
    Die Entwicklung von Arzneimitteln für neuartige Therapien (ATMPs; Advanced Therapy Medicinal Products) schreitet schnell voran. Erste Produkte haben bereits die Marktzulassung erhalten und sind kommerziell erhältlich. Ihre Produktion ist jedoch von komplexen manuellen Abläufen, hochspezialisierten Geräten und den damit verbundenen hohen Produktionskosten geprägt. Aufgrund der Neuartigkeit und der hohen Komplexität bei der Produktion kann das volle klinische Potential von ATMPs in Zukunft unter den bestehenden Produktionsbedingungen nicht ausgeschöpft werden. Darüber hinaus nehmen die am Markt zugelassenen Produkte und die klinischen Anwendungsgebiete von ATMPs stetig zu, was langfristig nicht nur zu einem Engpass in der Produktion, sondern auch zu einer hohen finanziellen Belastung des Gesundheitssystems führen wird. Um die Herstellkosten von ATMPs zu senken und sie vielen Patientinnen und Patienten zur Verfügung stellen zu können, sind neue Konzepte entlang der gesamten Wertschöpfungskette erforderlich. Dafür muss die Produktion insbesondere stärker automatisiert und digitalisiert werden. Unterschiedliche Konzepte sind hier vielversprechend für eine vollautomatisierte Produktion, im Sinne einer vollintegrierten Automatisierung oder eines modularen Aufbaus der Produktionsumgebung. Die Implementierung dieser Konzepte setzt neue Entwicklungen voraus, von der Entnahme der Zellen bei der Spenderin oder beim Spender über die Produktionstechnologien an sich bis hin zur finalen Formulierung und Abfüllung des Produkts. Neben Änderungen im Bereich der Hardware werden auch neue Softwarelösungen notwendig, beispielsweise zur Planung und Auswahl geeigneter Produktionsszenarien. Auch für die eigentliche Produktion von ATMPs und die damit verbundenen Daten müssen zukünftig neue Technologien, wie bspw. integrierte Prozesskontrollen, die Prozessbegleitung mittels Digitalem Zwilling oder die Analyse sowie Prozesssteuerung mittels Künstlicher Intelligenz (KI) berücksichtigt werden, um das volle Automatisierungspotential ausschöpfen zu können.
  • Publication
    Deutsche Normungsroadmap Künstliche Intelligenz
    Die deutsche Normungsroadmap Künstliche Intelligenz (KI) verfolgt das Ziel, für die Normung Handlungsempfehlungen rund um KI zu geben, denn sie gilt in Deutschland und Europa in fast allen Branchen als eine der Schlüsseltechnologien für künftige Wettbewerbsfähigkeit. Die EU geht davon aus, dass die Wirtschaft in den kommenden Jahren mit Hilfe von KI stark wachsen wird. Umso wichtiger sind die Empfehlungen der Normungsroadmap, die die deutsche Wirtschaft und Wissenschaft im internationalen KI-Wettbewerb stärken, innovationsfreundliche Bedingungen schaffen und Vertrauen in die Technologie aufbauen sollen.
  • Publication
    Wissen und Information 2005
    (Fraunhofer IRB Verlag, 2005)
    Decker, B.
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    Finke, I.
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    John, M.
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    Joisten, M.
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    Schnalzer, K.
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    Voigt, S.
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    Wesoly, M.
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    Will, M.
    Die Studie der Fraunhofer-Wissensmanagement Community legt Ergebnisse über den aktuellen Entwicklungsstand von Wissensmanagement vor und zeigt zukünftige Herausforderungen in Unternehmen auf. Im Rahmen einer Online Befragung im Oktober und November 2004 gaben 540 Unternehmen im deutschsprachigen Raum Auskunft zu ihren aktuellen und geplanten Wissensmanagement-Aktivitäten. Dabei standen folgende Fragen im Fokus der Studie: Welche Instrumente des Wissensmanagements werden aktuell in Unternehmen angewendet? Welche Dimension des Wissensmanagement-Dreiecks (Mensch, Organisation und Technologie) wird derzeit von Unternehmen vorangetrieben? Welches Lösungspotenzial wird dem diffusen Begriff "Wissensmanagement" zugesprochen? Welche Bedeutung hat Wissensmanagement in Zukunft? Die Studie gliedert sich nach den Gestaltungsdimensionen des Wissensmanagements in einen humanbezogenen, einen organisationalen und einen technologieorientierten Teil. Darüber hinaus werden allgemeine Aussagen zur aktuellen Nutzung von Wissensmanagement getroffen und lurz der theoretische Hintergrund beleuchtet. Erkannte Trends in den einzelnen Studienteilen werden zu einem abschließenden Bild verdichtet.