#digital innovation

Bitte beachten Sie, dass alle Vorträge auf Englisch gehalten werden.

KI verändert die Prozessindustrie, indem sie von beratenden Werkzeugen zu KI-Agenten, Feedback-Schleifen und digital gestalteten Workflows übergeht. Vom Pilotprojekt zum operativen Einsatz hat KI das Potenzial bewiesen, die Effizienz über den gesamten Anlagen-Lebenszyklus erheblich zu verbessern. Zu den wichtigsten Anwendungen gehören Prozessmodellierung, digitale Zwillinge (Digital Twins) und KI-gestützte vorausschauende Instandhaltung. Einreichungen zu industriellen KI-Anwendungsfällen, Deployment at Scale und Herausforderungen hinsichtlich Robustheit, Datenqualität, Erklärbarkeit und Human-AI sind willkommen.

• KI-Agenten und Feedback-Schleifen-Workflows
• KI-gestützte Prozessmodellierung und -Simulation
• KI-gestützte vorausschauende Instandhaltung
• Cross Plant Transfer Learning
• Digital Twins
• MLOps / Model Lifecycle Management
• Selbstoptimierende Prozesskontrolle

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Machine-Learning- und KI-basierte Methoden sind zunehmend in Life-Science-Workflows eingebettet – von der Zielidentifikation, Hauptkomponentenanalyse (PCA) und molekularem Screening bis hin zur Bioprozessoptimierung und Qualitätskontrolle. Da experimentelle, Prozess- und klinische Daten stärker vernetzt werden, kann KI handlungsrelevante Erkenntnisse, validierte Entscheidungsfindung und effizientere Entwicklungs- und Produktionsworkflows unterstützen. Einreichungen zu validierten Anwendungen, domänenspezifischer Datenintegration und Anforderungen für KI/ML in regulierten Life-Science-Umgebungen sind besonders willkommen.

• KI-gestütztes molekulares Screening und Zielidentifikation
• Prädiktive Modellierung in pharmazeutischer und bioprozessualer Produktion
• Prozessanalytische Technologie (PAT) und KI-gestützte Qualitätskontrolle
• Datenintegration
• Regulatorische Anforderungen für KI/ML

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Eine ferngesteuerte Anlage mit minimalem menschlichem Eingriff ist eine wichtige Vision für die Zukunft der industriellen Produktion. Nahtlose Digitalisierung und Konnektivität sind Voraussetzung für autonome Entscheidungsfindung, während Transparenz, Schulung und Validierung unerlässlich sind, um menschliches Vertrauen aufzubauen. Autonome Roboter führen bereits Inspektionsaufgaben durch, und humanoide Roboter sind ein aufkommendes Interessensfeld. Einreichungen zu Robotik, Fernbetrieb, Mensch-Maschine-Zusammenarbeit, Sicherheitskonzepten und Validierung autonomer Systeme sind willkommen.

• Autonome Operationen und industrielle Robotik
• Fernbetrieb, drohnenbasierte Inspektion und humanoide Roboter
• Sicherheit und funktionale Sicherheit für autonome Systeme
• Mensch-Maschine-Zusammenarbeit
• Autonomielevel, Validierung und Reifegradmodelle

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Die Vernetzung von Feldgeräten, Maschinen und Sensoren durch einheitliche Architekturen verändert den Anlagenbetrieb. Die IT/OT-Konvergenz, unterstützt durch industrielle Kommunikationsstandards und Edge Computing, ermöglicht Echtzeit-Prozesstransparenz und zuverlässigen Datenaustausch in Produktionsumgebungen. Einreichungen zu Konnektivitätsarchitekturen,  Field -Level Integration, Interoperabilität, Echtzeit-Datenrouting und praktischen Implementierungen vernetzter Produktion in industriellen Umgebungen sind willkommen.

• Ethernet-APL / Field-Level Connectivity
• IT/OT-Konvergenz in Prozessanlagen
• Industrielles IoT und Edge Computing
• Kommunikationsprotokolle und Interoperabilität (OPC UA, MQTT, AAS)
• Echtzeit-Datenrouting und Integrationsarchitekturen
• NOA und interoperable Datenökosysteme

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Mit zunehmender Vernetzung von Prozessanlagen erweitert sich die Angriffsfläche industrieller Steuerungs- und Automatisierungssysteme entsprechend. Der Schutz von Operational Technology (OT) in chemischen, pharmazeutischen und bioprozessualen Umgebungen erfordert gezielte Ansätze, die Resilienz, sichere Architektur und Implementierung unter Legacy-System-Einschränkungen kombinieren. Einreichungen zu OT-spezifischer Bedrohungsminderung, sicherer Systemarchitektur, Netzwerksegmentierung, Incident Response, Risikoanalyse, Standards und regulatorischer Compliance sind willkommen.

• IT/OT-Cybersicherheit in Prozess- und Pharmaanlagen
• Incident Response & Recovery in OT-Umgebungen
• Legacy-System-Sicherheit und OT-Risikoanalyse
• Sich verändernde regulatorische Anforderungen
• Industrielle Sicherheitsstandards und regulatorische Compliance (z. B. IEC 62443, CRA)
• Organisatorische Bereitschaft und Cyber-Resilienz
• Sichere OT-Architektur und Netzwerksegmentierung

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Große Mengen an Prozess-, Sensor- und Qualitätsdaten, die im gesamten Betrieb erzeugt werden, bergen erhebliches Potenzial für Produkt- und Prozessinnovation. Die Umwandlung von Rohdaten in umsetzbares Wissen erfordert robuste Datenarchitekturen, hochwertige Datenverwaltung und analytische Fähigkeiten über Labor-, Produktions- und Unternehmenssysteme hinweg. Einreichungen zu Data Governance, Integration und Kontextualisierung, analytischen Methoden auf realen Industriedatensätzen sowie Fallstudien mit messbaren Innovationsergebnissen sind besonders willkommen.

• Datenarchitektur, Data Governance und Qualitätsrahmen
• Industrielle Data Lakes, Warehouses und Qualitätsrahmen
• KI-bereite Daten: Architektur, Kennzeichnung und Kuration
• FAIR-Datenprinzipien / Datenherkunft & Rückverfolgbarkeit
• Analytik auf realen Industriedatensätzen