Warum braucht die Chemie-, Pharma- und Prozessindustrie in München ein gezieltes KI-Enablement?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Die lokale Herausforderung
Produktionsprozesse, Laborprotokolle und Sicherheitsanforderungen in der Chemie-, Pharma- und Prozessindustrie sind komplex und reguliert. Die Herausforderung: Teams müssen KI nutzen können, ohne Compliance, Nachvollziehbarkeit oder Betriebssicherheit zu gefährden. Viele Unternehmen in München wissen nicht, wie sie ihre Belegschaft schnell und sicher auf KI umstellen.
Warum wir die lokale Expertise haben
Reruption kommt regelmäßig nach München und arbeitet vor Ort mit Kunden – wir behaupten nicht, ein lokales Büro zu haben, sondern bringen unsere Co-Preneur-Mentalität direkt in Ihren Betrieb. Durch wiederholte Präsenztermine kennen wir die spezifischen Erwartungen bayerischer Produktions- und Forschungsumgebungen: hohe Compliance-Anforderungen, starke Betriebsabläufe und der Bedarf an nachvollziehbaren, sicheren KI-Prozessen.
Unsere Trainings sind darauf ausgelegt, technische Tiefe mit praktischer Anwendbarkeit zu verbinden: Executive-Workshops schaffen strategische Klarheit, Bootcamps bereiten Abteilungen auf konkrete Veränderungen vor, und On-the-Job-Coaching begleitet die Implementierung mit den tatsächlich eingesetzten Tools. So sorgen wir dafür, dass KI nicht nur theoretisch verstanden, sondern operationalisiert wird.
Unsere Referenzen
Für Industrie- und Fertigungsprozesse haben wir mit STIHL an mehreren Projekten gearbeitet, die von Sägentraining bis hin zu ProTools und Produktionslösungen reichen. Dort ging es um Produktnahes Lernen, Sicherheit und die Verbindung von Nutzerforschung mit technischer Umsetzung — Erfahrungen, die direkt auf Labore und Produktionslinien übertragbar sind.
Mit Eberspächer haben wir an KI-gestützter Lärmreduktion in Fertigungsprozessen gearbeitet. Das Projekt zeigt, wie industrielle Sensordaten, Modellvalidierung und Sicherheitsanforderungen zusammenkommen — ein klares Beispiel dafür, wie KI in sensiblen Prozessumgebungen funktionieren kann.
Für chemisch-physikalische Technologie und Ausgründungen bringen Projekte wie TDK (PFAS-Entfernung) und technologiegetriebene Initiativen von BOSCH zusätzliche Perspektiven: von komplexen Prozessparametern bis zu Go-to-Market-Aspekten bei stark regulierten Produkten. Ergänzend unterstützten wir Beratungs- und Dokumentationsprojekte mit FMG, was unsere Expertise in strukturierter Wissensrecherche und Informationsarchitektur unterstreicht.
Über Reruption
Reruption wurde mit der Idee gegründet, Unternehmen nicht nur zu beraten, sondern sie von innen heraus zu erneuern. Unser Co-Preneur-Ansatz heißt, wir arbeiten wie Mitgründer: wir tragen Verantwortung für Ergebnisse, bauen Prototypen schnell und liefern operative Lösungen statt langer Strategiepapiere.
Für Unternehmen in München und Bayern bedeutet das: Wir bringen technische Tiefe, unternehmerische Geschwindigkeit und pragmatische Trainingskonzepte zusammen. Unsere Enablement-Module sind speziell für regulierte Umfelder konzipiert und zielen darauf ab, sowohl Führungskräfte als auch operative Teams handlungsfähig zu machen.
Wollen Sie Ihr Team in München fit für KI machen?
Wir kommen zu Ihnen: Executive Workshops, Bootcamps und On-the-Job Coaching, abgestimmt auf Chemie, Pharma und Prozessabläufe. Kontaktieren Sie uns für eine erste Abstimmung vor Ort.
Was unsere Kunden sagen
Hans Dohrmann
CEO bei internetstores GmbH 2018-2021
Das ist die systematischste und nachvollziehbarste Go-to-Market Strategie, die ich bezüglich Corporate Startups je gesehen habe.
Kai Blisch
Director Venture Development bei STIHL, 2018-2022
Extrem wertvoll ist dabei Reruptions starker Fokus auf die Nutzer*innen, deren Bedürfnisse und das kritische Hinterfragen von Vorgaben. ... und nicht zuletzt macht die Zusammenarbeit riesige Freude.
Marco Pfeiffer
Head of Business Center Digital & Smart Products bei Festool, 2022-
Reruption evaluierte systematisch ein neues Geschäftsmodell mit uns: besonders beeindruckend fanden wir die Fähigkeit auch komplexe Sachverhalte nachvollziehbar darzustellen.
KI-Enablement für Chemie, Pharma & Prozessindustrie in München: Ein Deep Dive
Dieser Abschnitt geht tief: Wir analysieren Marktkräfte in München, beschreiben konkrete Use-Cases wie Labor-Prozess-Dokumentation und Safety Copilots, skizzieren pragmatische Implementationspfade und zeigen, welche organisatorischen und technischen Voraussetzungen für echten Mehrwert nötig sind. Ziel ist ein umsetzbarer Leitfaden, nicht nur Theorie.
Marktanalyse und regionaler Kontext
München ist Treiber einer industriellen Transformation, in der traditionelle Fertigung auf digital-getriebene Wertschöpfung trifft. Die Nähe zu großen OEMs, Versicherern und Technologieanbietern schafft einen Marktdruck: Zulieferer und Prozessbetriebe müssen digitale Reife erreichen, um in Lieferketten und regulatorischen Szenarien bestehen zu können. Für Chemie und Pharma heißt das: Effizienzsteigerung bei gleichbleibender oder steigender Compliance.
Die Nachfrage nach nachvollziehbaren, sicheren KI-Lösungen wächst parallel zu regulatorischen Anforderungen wie Dokumentationspflichten, Auditierbarkeit und Datenintegrität. In München entstehen deshalb Angebote, die auf industrialisierte, prüfbare KI-Modelle und interne Governance-Frameworks setzen — genau dort setzt Enablement an.
Spezifische Use Cases und ihre Umsetzung
Labor-Prozess-Dokumentation: Viele Labore leiden unter fragmentierten Protokollen und schwer zugänglichem Wissen. Mit gezieltem Enablement schulen wir Teams, wie sie standardisierte Prompt-Templates und strukturierte Wissensdatenbanken erstellen, die automatisch aus Labor-Equipment und Elektronischen Laborbüchern (ELNs) gespeist werden. Wichtig ist, dass Training nicht bei einem Workshop endet: On-the-Job-Coaching begleitet die Nutzung im Alltag, validiert Outputs und reduziert Risiken.
Safety Copilots: In sicherheitskritischen Prozessen müssen Hilfs-Tools kontextsensitiv, erklärbar und ausfallsicher sein. Unsere Trainings lehren nicht nur Bedienung, sondern auch das Testen von Grenzfällen, Eskalationspfaden und die Einbettung von Copilots in bestehende SOPs. Teams üben realistische Szenarien, prüfen Fehlermodi und definieren klar messbare Metriken für Akzeptanz und Sicherheit.
Wissenssuche und sichere interne Modelle: Für viele Produktions- und F&E-Teams ist der schnelle Zugriff auf geprüfte Informationen der Schlüssel zur Beschleunigung. Wir vermitteln Methoden, um Inhouse-Modelle sicher zu betreiben: Datenabstraktion, Zugriffskontrollen, lokale LLMs oder private Retrieval-Augmented-Generation-Setups und regelmäßige Validationszyklen, die Fachleute befähigen, die Modelle selbst zu überwachen.
Implementationsansatz: Von Workshops zu operativer Nutzung
Startpunkt sind Executive Workshops, in denen strategische Ziele, Governance-Grenzen und KPIs abgestimmt werden. Darauf folgen Department Bootcamps, die konkrete Prozesse identifizieren und Playbooks entwickeln. Parallel läuft ein technischer Proof-of-Concept, der in wenigen Wochen greifbare Resultate liefert und gleichzeitig die Grundlage für Trainingsmaterialien schafft.
Der nächste Schritt ist der Aufbau einer internen Community of Practice: Multiplikatoren aus Labor, Produktion und IT werden geschult, um Wissen zu verbreiten. Enterprise Prompting Frameworks und Playbooks standardisieren den Umgang mit Modellen; On-the-Job Coaching sorgt dafür, dass die Tools in den täglichen Betrieb integriert werden und nicht in einem isolierten Team verbleiben.
Technologie-Stack und Integrationsfragen sind früh zu adressieren: Datenspeicher, Zugriffskontrolle, Modellhosting (on-premises oder private cloud), Schnittstellen zu MES/ELN/ERP-Systemen und Monitoring-Tools. Wir empfehlen modulare Architekturen, die es erlauben, einzelne Teile zu ersetzen, ohne das gesamte System neu aufzusetzen.
Erfolgsfaktoren, Fallstricke und ROI
Erfolgsfaktoren sind klare Führungskommunikation, realistische KPIs, interdisziplinäre Teams und kontinuierliches Lernen. Ein häufiger Fehler ist, nur technisch zu denken: ohne abgestimmte Prozesse und Governance bleiben Modelle ungenutzt oder riskant. Ein weiterer häufiger Fallstrick ist die Überskalierung zu früh — ein überschaubarer Pilot mit klaren Erfolgskriterien schafft Vertrauen und liefert die Daten für Skalierung.
ROI-Betrachtung: Kurzfristig lassen sich Effizienzgewinne bei Dokumentation, Recherche und Routineentscheidungen messen. Mittelfristig entstehen qualitative Mehrwerte: schnellere Fehlerdiagnose, geringere Ausfallzeiten und bessere Audit-Readiness. Unsere PoC-Methodik zielt genau darauf ab, in wenigen Wochen messbare KPIs zu liefern (durchlaufzeiten, Fehlerquoten, Aufmerksamkeit der Fachabteilungen), damit Investitionsentscheidungen datenbasiert getroffen werden können.
Timeline-Erwartungen: Ein Executive Workshop geht über ein bis zwei Tage, Bootcamps dauern typischerweise 2–5 Tage pro Abteilung, ein aussagekräftiges PoC lässt sich in 4–6 Wochen realisieren. Die Etablierung einer produktiven Community of Practice und Governance-Strukturen braucht 3–9 Monate, je nach Unternehmensgröße und Komplexität der Prozesse.
Team, Governance und Change Management
Teams brauchen eine Mischung aus Domänenexpertise, Data-Engineering, DevOps und Transferebene (Trainers und Multiplikatoren). Unsere Trainingsmodule sind deshalb auf Rollen zugeschnitten: Executive Workshops für Entscheidungsfindung, Builder Track für technische Multiplikatoren und Bootcamps für operative Anwender. On-the-Job Coaching rückt das Gelernte in den Alltag.
Governance umfasst Rollen, Richtlinien für Zugriff und Nutzung, Validationsprozesse und Auditlogs. In regulierten Branchen ist die Dokumentation jeder Modelländerung und die Nachvollziehbarkeit von Outputs zentral — das trainieren wir explizit in Governance-Workshops und praktischen Übungen.
Change Management ist kein Luxus: Wir empfehlen regelmäßige Roadshows, Erfolgsmessung nach definierten KPIs und sichtbare Quick Wins, um Akzeptanz zu schaffen. Interne Champions und ein klarer Eskalationspfad bei Problemen sorgen dafür, dass die Einführung nicht an Widerstand scheitert.
Bereit für den nächsten Schritt?
Buchen Sie ein AI PoC oder ein Executive Alignment Workshop, um in wenigen Wochen erste, messbare Ergebnisse zu erzielen. Wir unterstützen bei Planung, Umsetzung und Enablement.
Schlüsselbranchen in München
München ist seit jeher ein Zentrum industrieller Innovationskraft. Historisch war die Region geprägt von Maschinenbau und Automobilzulieferern, heute verbinden sich diese Wurzeln mit Halbleiterentwicklung, Versicherungs- und Medizintechnikkompetenz. Für die Chemie-, Pharma- und Prozessindustrie bedeutet das: enge Lieferketten, ein dichtes Netzwerk an Technologiepartnern und hohe Anforderungen an regulatorische Compliance.
Die Automobilbranche rund um BMW hat in München eine starke Anziehungskraft — nicht nur als Abnehmer, sondern auch als Treiber für Supply-Chain-Standards. Chemie- und Prozessbetriebe in der Region arbeiten daher oft nach denselben Qualitäts- und Dokumentationsanforderungen, was den Bedarf an robusten KI-Enablement-Programmen erhöht.
Versicherungen und Rückversicherer wie Allianz und Munich Re treiben die Nachfrage nach Datengetriebener Risikoanalyse voran. Diese Nähe schafft Möglichkeiten für Chemie- und Pharmafirmen, datenbasierte Compliance- und Safety-Lösungen zu finanzieren und schneller in den Markt zu bringen, wenn entsprechende Teams fit in KI-Anwendungen sind.
Der Technologiesektor — mit Unternehmen wie Infineon und Rohde & Schwarz sowie einer lebendigen Start-up-Szene — liefert infrastrukturelle Voraussetzungen: Sensorik, Edge-Computing und sichere Vernetzung. Für Prozessindustrien eröffnen sich dadurch neue Use-Cases, etwa sensorgetriebene Qualitätskontrolle oder Echtzeit-Überwachung von Anlagenzuständen.
Die Medien- und Digitalwirtschaft sorgt für ein reiches Angebot an Datenkompetenz und UX-Expertise, die für die Gestaltung von Anwenderoberflächen und für Adoption-Strategien wichtig sind. In der Praxis bedeutet das: Trainings müssen nicht nur technische Inhalte vermitteln, sondern auch UX-Prinzipien und Change-Design, damit Lösungen tatsächlich benutzt werden.
Insgesamt steht München für eine Schnittstelle zwischen etablierten Industrien und High-Tech-Kompetenz. Das ist ein Vorteil für KI-Enablement: Unternehmen können Pilotprojekte in einem Ökosystem realisieren, das sowohl technische Ressourcen als auch anspruchsvolle Abnehmer bereitstellt, die hohe Standards verlangen.
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Wichtige Akteure in München
BMW ist eines der bekanntesten Symbole Münchens und hat die Region über Jahrzehnte industrialisiert. Das Unternehmen hat große Anstrengungen unternommen, digitale Kompetenzen aufzubauen, von Produktion 4.0 bis zu datengetriebenen Entwicklungsprozessen. Für die Chemie- und Prozessindustrie in der Region bedeutet die Präsenz von BMW, dass Zulieferer und Partner sehr hohe Qualitäts- und Dokumentationsstandards erfüllen müssen — ein Treiber für gezielte Enablement-Maßnahmen.
Siemens ist ein weiterer gewichtiger Akteur, der mit seinen Automatisierungs- und Digitalisierungslösungen zahlreiche Produktionsprozesse modernisiert hat. Siemens’ Aktivitäten zeigen, wie tief die Integration von Steuerungslogik, Dateninfrastruktur und Modell-basierten Entscheidungen in Produktionsumgebungen gehen kann — Wissen, das für KI-Enablement in Prozessbranchen zentral ist.
Allianz fungiert nicht nur als Versicherer, sondern auch als Innovator in Datenanalytik und Risikomanagement. Versicherer in München treiben die Adaption datengetriebener Methoden voran, und ihre Erwartungen an Operational Resilience und Auditfähigkeit beeinflussen, wie Chemie- und Pharmaunternehmen KI einsetzen und dokumentieren müssen.
Munich Re ist als Rückversicherer ein Katalysator für fortgeschrittene Risikoanalysen. Projekte rund um Sensordaten, Ausfallwahrscheinlichkeiten und prädiktive Modelle zeigen: Regulierte Industrien müssen Modelle und ihre Governance ebenso ernst nehmen wie technische Performance.
Infineon hat die Region zu einem Zentrum für Halbleiter und Sensorik gemacht. Seine Innovationskraft ermöglicht präzisere Messungen in Produktionsprozessen und Laboren, was wiederum anspruchsvollere, aber auch mächtigere KI-Anwendungen erlaubt — vorausgesetzt, Teams verstehen, wie diese Daten verantwortungsvoll genutzt werden.
Rohde & Schwarz steht für messtechnische Exzellenz und sichere Kommunikation. In einer Branche, in der Integrität und Vertraulichkeit entscheidend sind, bilden Unternehmen wie Rohde & Schwarz einen Maßstab dafür, wie Technologie mit Compliance kombiniert werden muss. Für Enablement bedeutet das: Trainings müssen auch Sicherheitsaspekte und sichere Betriebskonzepte adressieren.
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Häufig gestellte Fragen
Verbesserungen lassen sich oft schneller erzielen, als Führungskräfte erwarten: Mit einem fokussierten Executive Workshop zur Zieldefinition und einem anschließenden Pilotprojekt können erste Effizienzgewinne innerhalb von 4–6 Wochen sichtbar werden. Diese schnellen Ergebnisse konzentrieren sich meist auf standardisierbare Aufgaben wie automatisierte Protokoll-Generierung oder strukturierte Wissensabfragen.
Der Schlüssel liegt in der Auswahl des richtigen Pilotbereichs. Wenn ein Labor bereits digitalisierte Instrumente und ein ELN nutzt, können wir dort mit Retrieval-gestützten Modellen und Prompt-Templates sehr schnell produktive Abläufe schaffen. Ohne solche Voraussetzungen ist ein kurzer Vorbereitungsaufwand nötig, um Datenformate und Schnittstellen zu standardisieren.
Langfristige, nachhaltige Veränderungen in Prozessdokumentation entstehen durch wiederholte Trainings, Playbooks und eine interne Community of Practice, die das Wissen über Abteilungen hinweg verbreitet. Daher kombinieren wir kurzfristigen PoC-Erfolg mit mittelfristigen Enablement-Maßnahmen wie Bootcamps und On-the-Job Coaching.
Praktische Empfehlung: Starten Sie mit einem klar begrenzten Use-Case, messen Sie präzise (Durchlaufzeiten, Fehlerquoten, Nutzerzufriedenheit) und skalieren Sie erst dann. So minimieren Sie Risiko und maximieren Akzeptanz.
Compliance ist in regulierten Branchen kein Nebenthema, sondern zentraler Bestandteil jedes Enablement-Programms. Unsere Trainings beginnen mit einer Analyse der relevanten regulatorischen Vorgaben und audit-relevanten Prozessen, sodass alle Module — von Prompting-Standards bis zu Playbooks — die nötige Nachvollziehbarkeit sicherstellen.
In praktischen Übungen zeigen wir, wie Outputs dokumentiert werden, wie Änderungslogs für Modelle geführt werden und wie Validationszyklen organisiert sein müssen, damit Audits erfolgreich bestehen. Das umfasst auch Schulungen für Dokumentationspflichten und die Integration von Audit-Logs in bestehende Systeme.
Darüber hinaus vermitteln wir Governance-Prinzipien: wer darf Modelle verändern, welche Tests sind vor Änderungen Pflicht, und wie sehen Eskalationspfade bei ungewöhnlichen Modellentscheidungen aus. Diese organisatorischen Regeln sind genauso wichtig wie technische Kontrollen.
Unser Ansatz ist pragmatisch: Compliance-sensible Teile können on-premises oder in privaten Clouds betrieben werden, während weniger kritische Komponenten in hybriden Umgebungen laufen. Entscheidend ist die klare Trennung von Verantwortlichkeiten und dokumentierte Prozesse.
Safety Copilots müssen als Assistenzsysteme konzipiert werden, die klare Grenzen, Fehlertoleranzen und Eskalationsmechanismen besitzen. In unseren Bootcamps und Trainings simulieren wir Grenzfälle, testen Copilots unter ungewöhnlichen Betriebsbedingungen und definieren Kriterien, wann ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Technisch empfehlen wir Kombinationen aus deterministischen Regeln und ML-Modulen: kritische Entscheidungen bleiben regelbasiert oder verlangen eine menschliche Bestätigung, während der Copilot unterstützende Informationen und Vorschläge liefert. Logging und Explainability sind Voraussetzungen, um Entscheidungen nachverfolgen zu können.
Organisatorisch verankern wir Rollen und Verantwortlichkeiten: Wer bewertet Copilot-Empfehlungen, wer ist für die Validierung von Updates zuständig und wie werden Learnings rückgeführt? Diese Prozesse sind Teil unserer Governance-Trainings.
Abschließend ist kontinuierliches Monitoring unverzichtbar. Safety Copilots benötigen Health-Checks, Überwachungsmetriken und regelmäßige Reviews durch Fachexperten, um zu verhindern, dass sich schleichende Fehler einschleichen.
Grundvoraussetzungen sind verlässliche Datenerfassung, klare Datenhoheit und geeignete Schnittstellen zu MES/ELN/ERP-Systemen. Ohne strukturierte Daten ist Training ineffizient; oft beginnen wir deshalb mit einem kurzen Data-Readiness-Audit, um Lücken zu identifizieren.
Aus technischer Sicht sind folgende Elemente hilfreich: ein zentraler, sicherer Datenspeicher, ein abgesicherter Modell-Hosting-Ansatz (on-premises oder private cloud), Monitoring- und Logging-Infrastruktur sowie Schnittstellen für Nutzer-Feedback. Diese Komponenten sind Teil der Architektur, die wir in PoCs und Roadmaps definieren.
Für viele Use-Cases reicht es, wenn Abteilungen mit minimalen technischen Kenntnissen in die Lage versetzt werden, Prompts zu schreiben und Outputs zu bewerten. Deshalb bieten wir den AI Builder Track an: Er befähigt nicht-technische Anwender, produktive Tools zu erstellen, ohne die zugrundeliegende Infrastruktur vollständig zu beherrschen.
Wichtig ist auch die Integration in bestehende Sicherheits- und Backup-Strategien. Wir arbeiten eng mit IT-Security-Teams zusammen, um sicherzustellen, dass Kosteneffizienz und Sicherheitsanforderungen in Balance stehen.
Erfolgsmessung beginnt mit klar definierten Business-Zielen: Reduktion von Durchlaufzeiten, geringere Fehlerquoten, verbesserte Audit-Readiness oder gesteigerte Mitarbeiterzufriedenheit. Aus diesen Zielen leiten wir messbare KPIs ab, z. B. Zeit pro Dokumentationseintrag, Rate der manuellen Nacharbeit, durchschnittliche Suche-zu-Antwort-Zeit und Nutzer-Akzeptanzraten.
Technische KPIs ergänzen die Business-KPI-Perspektive: Modell-Latenz, Verfügbarkeit, Anzahl der validierten Abfragen und Fehlerraten bei Modellantworten. Governance-Metriken wie Anzahl der durchgeführten Validationszyklen oder die Zeit bis zur Problembehebung sind ebenfalls wichtig.
Wir empfehlen ein abgestuftes Reporting: schnelle Operational-Metriken für Anwender und detailliertere, governance-orientierte Kennzahlen für Führung und Compliance. Dashboards sollten beiden Nutzergruppen gerecht werden.
Wichtig ist, dass KPIs nicht nur gemessen, sondern regelmäßig diskutiert werden. Enablement ist ein iterativer Prozess: anhand der Kennzahlen passen wir Trainingsinhalte, Playbooks und technische Parameter an.
München ist ein internationales Zentrum, in dem Teams oft mehrsprachig und interdisziplinär arbeiten. Unsere Trainingsmodule sind deshalb modular gestaltet: Kerninhalte werden in deutscher Sprache vermittelt, ergänzende Materialien und Workshops können in Englisch oder bilingual stattfinden, je nach Bedarf des Kunden.
Methodisch setzen wir auf praxisnahe Fallstudien, die lokal-relevante Prozesse reflektieren. So sorgen wir dafür, dass Inhalte für Laborpersonal, Ingenieure und Compliance-Teams gleichermaßen zugänglich sind. Zudem liefern wir standardisierte Playbooks und Prompt-Templates, die sprachlich leicht adaptierbar sind.
Für multinationale Rollouts empfehlen wir das Train-the-Trainer-Prinzip: lokale Multiplikatoren werden intensiv geschult, damit sie Inhalte unternehmensweit in der jeweiligen Landessprache verbreiten können. Das erhöht die Skalierbarkeit und kulturelle Anpassung der Maßnahmen.
Abschließend unterstützen wir die Erstellung von Sprachressourcen und Glossaren, damit Fachbegriffe konsistent verwendet werden — ein oft unterschätzter Erfolgsfaktor bei der Skalierung von KI-Anwendungen.
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