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Mit KI zur smarteren Pharmaproduktion

Pharmaunternehmen stehen an der Schwelle zu einer neuen Ära: Ihre Produktion wird zunehmend intelligent automatisiert, datenbasiert gesteuert und kann in Echtzeit auf Störungen oder andere Impulse reagieren. Schon heute setzen Branchenführer wie Pfizer, Merck und Gilead auf Künstliche Intelligenz (KI), um Effizienz, Qualität und Agilität signifikant zu steigern. Dieses Whitepaper – zusammengestellt von Zühlke und der Universität St. Gallen – zeigt nicht nur das Potenzial von KI auf. Es liefert konkrete Schritte, praxisnahe Frameworks und Beispiele, um Ihre KI-Vision in die Tat umzusetzen.

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Pharmaunternehmen stehen an der Schwelle zu einer neuen Ära: Ihre Produktion wird zunehmend intelligent automatisiert, datenbasiert gesteuert und kann in Echtzeit auf Störungen oder andere Impulse reagieren. Schon heute setzen Branchenführer wie Pfizer, Merck und Gilead auf Künstliche Intelligenz (KI), um Effizienz, Qualität und Agilität signifikant zu steigern. Dieses Whitepaper – zusammengestellt von Zühlke und der Universität St. Gallen – zeigt nicht nur das Potenzial von KI auf. Es liefert konkrete Schritte, praxisnahe Frameworks und Beispiele, um Ihre KI-Vision in die Tat umzusetzen.

Einblicke & Empfehlungen aus dem Whitepaper:

Unser Whitepaper bietet einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand von KI in der pharmazeutischen Produktion – ergänzt durch praxisnahe Einblicke in die Umsetzung. Die folgenden Highlights zeigen, was in der Praxis funktioniert – und worauf es für erfolgreiche KI-Projekte in der Pharmaindustrie ankommt.

KI wirkt – schon heute

Von optimierten Einstellungen der Bioreaktoren über eine Halbierung von fälschlich als Ausschuss klassifizierter Produkte bis hin zu schnellerem Datenzugriff: Unternehmen wie Pfizer, Merck und Gilead erzielen mit KI bereits konkrete Fortschritte. Pfizer etwa nutzt Machine Learning und Digital Twins zur Verbesserung biologischer Prozesse. Merck konnte mithilfe KI-gestützter Inspektion die Anzahl fälschlich zurückgewiesener Produkte um 50 % senken, während Gilead mit Enterprise-KI die Suchzeiten in Datenbanken drastisch reduziert hat. Fazit: KI liefert schon heute messbaren Mehrwert.
Der Einstieg braucht Struktur

Erfolgreiche KI-Einführung beginnt nicht mit Technologie, sondern mit Prozessen. Das Whitepaper stellt ein praxisnahes Framework vor – mit klaren Empfehlungen zu Model Lifecycle Management, Data Governance, Compliance-Anforderungen und Validierungsschritten. Es hilft, die nötigen Grundlagen für eine regulierungskonforme Implementierung zu schaffen.
Regulatorik mitdenken

KI muss in GxP- und GMP-konforme Prozesse integriert werden. Das Whitepaper beleuchtet regulatorische Anforderungen rund um Dokumentation, Validierung und Versionskontrolle – und erklärt, warum statische Modelle oft leichter genehmigungsfähig sind als adaptive. Es enthält zudem Hinweise zu Change Management und Auditierbarkeit.
Organisationen müssen mitziehen

Erfolgreiche KI-Projekte basieren auf Zusammenarbeit. Das Whitepaper zeigt, wie Teams aus Data Science, Qualitätssicherung, Regulatory Affairs und IT gemeinsam tragfähige Lösungen entwickeln – und warum interne Weiterbildung und Datenkompetenz entscheidend sind.
Klein starten, klug skalieren

Große Veränderungen brauchen einen pragmatischen Einstieg. Das Whitepaper empfiehlt einen phasenweisen, nutzerzentrierten Ansatz mit klaren Use Cases. So lernen Teams iterativ, bauen Vertrauen auf – und bereiten den Weg für eine breitere Skalierung.

Über das Whitepaper

Das Whitepaper vereint Forschungsergebnisse, Branchenwissen und praktische Erfahrungen von Zühlke und der Universität St. Gallen. Es richtet sich an Entscheider:innen in der Pharmaindustrie, die skalierbare KI-Anwendungen einführen möchten – ohne Abstriche bei Compliance, Qualität oder Sicherheit.

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Lernen Sie die Authoren kennen

Dr. Gabriel Krummenacher

Head of Data Science

CV

Gabriel Krummenacher ist Data Scientist und seit November 2016 bei Zühlke. Nach seinem Abschluss als MSc ETH Informatik und einem Doktorat in Machine Learning bringt er fundiertes Wissen in Large-scale Optimierung, Experimentellem Design und Überwachtem Lernen mit. Durch Projekte in den Bereichen Medizinische Datenanalyse und Defekterkennung im Bahnverkehr hat er Erfahrung in angewandtem Machine Learning gewonnen.

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Jessica Helbling

Research Associate & PhD Candidate (Hochschule St. Gallen)

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Angeli Möller

Group Chief Health Officer

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Prof. Dr. Thomas Friedli

Director, Institute of Technology Management (Hochschule St. Gallen)

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