Wie können KI-Engineering und production-ready Modelle die Chemie-, Pharma- und Prozessindustrie in Berlin transformieren?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Lokale Herausforderungen
Forschungslabore, Fertigungsstraßen und Prozessanlagen in Berlin stehen unter hohem Druck: strenge Regulierung, lückenhafte Labor‑ und Prozessdokumentation sowie die Notwendigkeit, Safety- und Compliance-Anforderungen ohne Produktivitätsverlust zu erfüllen. Daten liegen oft fragmentiert in Labor-Notebooks, MES-Systemen und Excel-Tabellen – das verhindert schnelle Entscheidungen.
Warum wir die lokale Expertise haben
Reruption hat seinen Hauptsitz in Stuttgart, reist aber regelmäßig nach Berlin und arbeitet vor Ort mit Kunden zusammen. Wir kommen nicht als entfernte Berater, sondern als eingebettete Teammitglieder, die reale Produktionsprobleme verstehen und technische Lösungen bis zur Produktion begleiten. Unser Co-Preneur-Ansatz bedeutet: Wir übernehmen Verantwortung für Ergebnisse, nicht nur für Empfehlungen.
In Berlin verbinden wir die Geschwindigkeit und Kreativität der lokalen Startup-Szene mit industrieller Erfahrung. Wir kennen die Erwartungen von Forschungseinrichtungen, Laboren und verarbeitender Industrie in der Hauptstadtregion und sprechen die Sprache von Compliance-, QA- und Engineering-Teams gleichermaßen. Vor Ort arbeiten wir eng mit Data-, IT- und Fachbereichen zusammen, um robuste Datentransformations‑ und Deploy‑Pfade zu etablieren.
Unsere Arbeit ist pragmatisch: Wir bauen produktionsreife Pipelines, private Modelle und selbstgehostete Infrastruktur, die den strengen deutschen Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen genügen. Dabei setzen wir auf Technologie-Stacks, die in der Praxis skalieren — von Postgres + pgvector über MinIO bis zu containerisierten Deployments mit Traefik.
Unsere Referenzen
Für die Prozessindustrie sind unsere Manufacturing-Projekte besonders aussagekräftig: Mit STIHL haben wir über zwei Jahre mehrere Produkte von Kundenrecherche bis Product‑Market‑Fit begleitet, darunter Tools wie Trainingsplattformen und ProTools, die operative Prozesse digitalisieren und Mitarbeiter schulen. Diese Erfahrungen sind direkt übertragbar auf Labor‑ und Fertigungsprozesse, bei denen Dokumentation und Training zentral sind.
Bei Eberspächer haben wir KI‑gestützte Lösungen zur Geräuschreduktion in Produktionsprozessen entwickelt — ein Beispiel dafür, wie Signal‑ und Sensordaten industriell nutzbar gemacht werden können. Projekte wie diese zeigen, wie man verarbeitende Abläufe datengetrieben optimiert und zugleich Sicherheitsanforderungen respektiert.
Zusätzlich bringen wir Erfahrungen aus technologieorientierten Projekten mit: Für BOSCH haben wir Go‑to‑Market‑Arbeit für neue Displaytechnologien geleistet, und mit TDK waren wir an der Validierung und Ausgründung von PFAS‑Entfernungstechnologie beteiligt. Diese Arbeit verbindet Produktentwicklung, regulatorische Sensitivität und technische Skalierung – Aspekte, die auch in Chemie und Pharma entscheidend sind.
Über Reruption
Reruption baut AI‑Produkte und -Fähigkeiten direkt in Kundenorganisationen: schnelle Prototypen, Produktionsfahrpläne und operative Umsetzungen. Unsere Co‑Preneur‑Mentalität bedeutet, wir handeln wie Mitgründer: schnell, verantwortlich und technisch fundiert. So helfen wir Unternehmen, nicht nur Ideen zu testen, sondern produktionsreife Systeme zu bauen.
Wir optimieren nicht das Bestehende – wir bauen das, was es ersetzt. In Berlin unterstützen wir Unternehmen dabei, Safety‑Copilots, sichere Wissenssysteme und private Modelle produktionsreif zu etablieren und nachhaltig zu betreiben.
Möchten Sie Ihre Labor‑ und Prozessdokumentation mit einem Safety‑Copilot verbessern?
Wir definieren Use‑Case, bauen einen funktionsfähigen Prototypen und zeigen in einem Live‑Demo, wie Ihr Team produktiv mit dem System arbeitet. Wir arbeiten regelmäßig vor Ort in Berlin und begleiten Sie bis zum Produktionsrollout.
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-Engineering für Chemie, Pharma & Prozessindustrie in Berlin: Ein tiefer Einblick
Die Hauptstadtregion Berlin ist ein lebendiges Ökosystem aus Forschung, Startups und angewandter Industrie — eine perfekte Basis für die Implementierung anspruchsvoller KI‑Systeme in Chemie, Pharma und Prozessindustrie. Dort treffen Hochschulen, klinische Forschung und industrielle Fertigung aufeinander, sodass datengetriebene Lösungen von frühen Laborprozessen bis zur Produktionslinie Mehrwert schaffen können.
Doch die Umsetzung ist anspruchsvoll: Produktionsreife KI verlangt nicht nur ein gutes Modell, sondern saubere Datenpipelines, sichere Infrastrukturen, Nachvollziehbarkeit, Validierung und Integrationen in existierende Steuerungs‑ und MES‑Systeme. Ohne diese ganzheitliche Sicht enden viele Projekte als Proof‑of‑Concepts ohne nachhaltigen Impact.
Marktanalyse und regionale Dynamik
Berlin hat in den letzten Jahren einen starken Zuzug an Tech‑Talenten erlebt, was die Verfügbarkeit von Data‑Scientists, Backend‑Engineers und DevOps‑Spezialisten erhöht. Gleichzeitig sind viele Chemie‑ und Pharmaunternehmen in der Region noch in einem Transformationsprozess — traditionsreiche Konzerne koexistieren mit jungen Biotech‑Startups. Diese Kombination schafft Nachfrage nach modularen, schnell integrierbaren KI‑Lösungen, die sowohl strenge Compliance als auch schnelle Innovationszyklen erlauben.
Für Anbieter von KI‑Engineering bedeutet das: Lösungen müssen sowohl forschungsnahe Use‑Cases (z.B. Assay‑Optimierung, Laborautomatisierung) als auch industrielle Anforderungen (z.B. Prozessüberwachung, Predictive Maintenance) bedienen. Berlin bietet hierfür den Talentpool, die Investorenszene und die Vernetzung zwischen Forschungseinrichtungen und Industriepartnern.
Spezifische Use Cases in Chemie, Pharma & Prozessindustrie
Im Laborumfeld bietet sich die Automatisierung von Prozessdokumentation an: von ELN‑Daten (Electronic Lab Notebooks) bis zu automatisierten SOP‑Generierungen. KI kann hier helfen, Versuchsnotizen zu strukturieren, Anomalien zu erkennen und Reproduzierbarkeits‑Lücken aufzudecken.
In Produktionsprozessen sind Safety‑Copilots ein zentrales Thema: Assistenzsysteme, die Mitarbeitern in Echtzeit sicherheitsrelevante Hinweise geben, Abweichungen interpretieren und mehrstufige Handlungsanweisungen generieren. Solche Copilots kombinieren NLP‑Fähigkeiten mit Prozessdaten und werden nur durch robuste, verifizierte Modelle produktionsreif.
Weitere Use Cases umfassen Wissenssuche und Enterprise Knowledge Systems für regulatorische Anforderungen, private Chatbots für interne Fachkommunikation ohne RAG‑Risiken, sowie Predictive Analytics für Durchsatzoptimierung und Fehlererkennung.
Implementierungsansatz: Von PoC zum produktiven System
Ein typischer, bewährter Pfad beginnt mit einem klar abgegrenzten PoC: Use‑Case, Erfolgskriterien, Minimaldatensatz und ein Laufzeitfenster. Unser 9.900€ AI PoC-Angebot zielt genau darauf ab: technisch nachzuweisen, dass ein Use‑Case funktioniert — mit einem funktionalen Prototyp, Performance‑Metriken und einem klaren Produktionsplan.
Aufbauend auf dem PoC folgt ein Engineering‑Sprint, in dem Data‑Pipelines, Modelltraining, Evaluation und CI/CD‑Pipelines entstehen. Wir empfehlen immer eine modulare Architektur: austauschbare Modelle, klar definierte API‑Layer (z.B. Integrationen zu OpenAI, Anthropic, Groq) und eine Trennung von Infrastruktur, Orchestrierung und Persistenz (z.B. Postgres + pgvector für Vektor‑Search, MinIO für Objektstore).
Technologie‑Stack und Self‑Hosted Optionen
Für Unternehmen mit hohen Datenschutzanforderungen ist Self‑Hosting oft notwendig. Berlin‑nahe Firmen nutzen häufig europäische Provider wie Hetzner kombiniert mit Tools wie Coolify für Deployment, MinIO als S3‑kompatiblen Storage und Traefik als Ingress. Diese Kombination erlaubt es, latenzarme, kosteneffiziente und kontrollierte Umgebungen zu betreiben.
Auf der Modellseite unterstützen wir einen model‑agnostischen Ansatz: von proprietären LLM‑APIs zu vollständig privaten LLMs, verbunden mit Enterprise Knowledge Systems und vektorbasierter Suche. Wichtig ist hierbei ein klarer Governance‑Layer: Versionierung, Explainability‑Pipelines, Test‑Suiten und regelmäßige Re‑Validierung gegen Production‑Daten.
Integration in bestehende Systeme und OT/IT‑Grenzen
Ein zentrales Hindernis ist die Integration in Prozessleittechnik und MES. OT‑Systeme sind häufig nicht für Cloud‑Interaktionen ausgelegt; daher braucht es Edge‑Gateways, sichere Brücken und strikt geregelte Datenflüsse. Unsere Erfahrung zeigt: ein früher Fokus auf Schnittstellen‑Design und Sicherheitsarchitektur reduziert spätere Verzögerungen drastisch.
Weiterhin ist Interoperabilität mit LIMS, ELN, SAP und anderen IT‑Systemen entscheidend. Eine saubere Datenmap und gemeinsame Datenmodelle erleichtern die Entwicklung von zuverlässigen ML‑Pipelines.
Erfolgsfaktoren und typische Stolperfallen
Erfolgreiche Projekte kombinieren technische Exzellenz mit organisationaler Vorbereitung: klare Ownership, definierte KPIs, Governance und eine Change‑Kommunikation, die operative Teams mitnimmt. Ohne diese Elemente scheitern oft Lösungen, weil sie nicht in den täglichen Workflow eingebunden sind.
Typische Fehler sind: fehlende Datenqualität, zu große Scope‑Sprünge im PoC, Vernachlässigung von Compliance und eine Unterdimensionierung der MLOps‑Kapazitäten. Diese Probleme lassen sich durch inkrementelle Releases, automatisierte Tests und kontinuierliche Stakeholder‑Einbindung vermeiden.
ROI‑Überlegungen und Zeitpläne
Realistischen ROI erwarten Unternehmen, wenn Kostenreduktion, Fehlervermeidung oder zusätzliche Durchsatzleistung quantifiziert werden. Ein pragmatisches Ziel: PoC in 2–6 Wochen, MVP in 3–6 Monaten, und Produktionsreife innerhalb von 6–12 Monaten — abhängig von Datenlage, Integrationsaufwand und Regulierungsbedarf.
ROI‑Modelle sollten qualitative Aspekte (Sicherheitsverbesserung, Compliance‑Sicherheit) und quantitative Maße (Reduktion von Ausfallzeiten, schnellerer Durchlauf, geringere Personalkosten durch Automatisierung) kombinieren. Oft amortisieren sich Investitionen in 12–24 Monaten bei klarer Messung der KPIs.
Team, Kompetenzen und Change Management
Ein erfolgreiches KI‑Engineering‑Team vereint Data Engineers, Backend‑Developer, MLOps‑Spezialisten, Domänenexperten aus Chemie/Pharma und verantwortliche Prozess‑Owner. In Berlin finden sich viele dieser Profile, doch oft braucht es internationale Rekrutierung und gezielte Weiterbildung.
Change Management ist kein Add‑on: Schulungen, dokumentierte Workflows und Einführungs‑Piloten mit Super‑Usern sichern die nachhaltige Nutzung. Wir begleiten Teams durch Training, Dokumentation und Co‑Working‑Phasen vor Ort in Berlin.
Sicherheits- und Compliance‑Architektur
Für Chemie und Pharma ist Compliance nicht verhandelbar. Datenklassifikation, Zugriffskontrolle, Audit‑Logging und erklärbare Modelle müssen von Anfang an integriert werden. Wir empfehlen verschlüsselte Speicherschichten, rollenbasierte Zugriffe und regelmäßige Pen‑Tests.
Darüber hinaus ist die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen kritisch: Modelle benötigen Versionierung, Testdatensätze und Re‑Training‑Pläne, um regulatorischen Prüfungen standzuhalten.
Fazit und nächste Schritte
Berlin bietet ideale Rahmenbedingungen für KI‑Innovation in Chemie, Pharma und Prozessindustrie: Talente, Forschung und Markt stehen bereit. Entscheidend ist aber der methodische Weg vom PoC zur Produktion: klare Use‑Case‑Selektion, robuste Datenpipelines, sichere Infrastruktur und ein interdisziplinäres Team.
Wir empfehlen mit einem fokussierten PoC zu starten, lokale Stakeholder früh einzubinden und eine Self‑Hosted Strategie dort zu verfolgen, wo Datenschutz und Compliance dies erfordern. Reruption unterstützt Sie dabei, in Berlin produktionsreife KI‑Systeme zu bauen und nachhaltig zu betreiben.
Bereit für ein technisches Proof‑of‑Concept?
Starten Sie mit unserem AI PoC (9.900€): Prototyp, Performance‑Metriken und klarer Produktionsplan. Wir kommen nach Berlin, arbeiten vor Ort mit Ihrem Team und liefern greifbare Ergebnisse.
Schlüsselbranchen in Berlin
Berlin hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten von einer reinen Verwaltungs‑ und Kulturmetropole zu einem internationalen Technologie‑ und Startupzentrum entwickelt. Die Stadt zieht Talente aus der ganzen Welt an und ist ein Knotenpunkt für Forschungseinrichtungen, Universitäten und angewandte Industrie. Historisch war Berlin weniger ein Schwerpunkt der Schwerindustrie; dennoch entstanden entlang der Flüsse und Bahnknoten viele kleinere Fertigungsbetriebe und Laborzentren, die heute in modernen Forschungs‑ und Produktionsnetzwerken integriert sind.
Die Tech‑ und Startupszene ist der stärkste Treiber der lokalen Wirtschaft: Gründerzentren, Inkubatoren und Venture‑Capital‑Netzwerke fördern schnelle Innovationszyklen. Für die Chemie‑ und Pharmaindustrie bedeutet das: Zugang zu agilen Entwicklungsmethoden, zu modernen Datenkompetenzen und zu Kooperationen mit Biotech‑Startups, die oft in translationalen Projekten operieren und schnelles Prototyping verlangen.
Fintechs und E‑Commerce‑Player prägen das digitale Rückgrat Berlins. Diese Branchen haben hohe Anforderungen an Dateninfrastruktur, Kundenkommunikation und Automatisierung — Kompetenzen, die sich direkt auf die Prozessindustrie übertragen lassen, etwa beim Aufbau skalierbarer ETL‑Pipelines oder beim Design von Chatbots für interne Anfragen.
Die Kreativwirtschaft sorgt für eine besondere kulturelle Offenheit: Experimentierfreude und interdisziplinäre Teams fördern kreative Lösungen für komplexe Probleme. Diese Mentalität begünstigt auch unkonventionelle Ansätze in Forschung und Produktion, wenn Sicherheits‑ und Qualitätsstandards eingehalten werden.
Parallel wächst in Berlin eine lebendige Biotech‑ und Life‑Science‑Community. Klinische Partner, Forschungsinstitute und Biotech‑Startups bilden ein Ökosystem, das für pharmazeutische Forschung relevant ist. Für KI‑Engineering heißt das: Use‑Cases rund um Wirkstoffforschung, Assay‑Optimierung und Laborautomatisierung sind praxisnah umsetzbar.
Regulatorische Anforderungen und Qualitätsstandards stellen zugleich Chancen dar: Unternehmen, die frühzeitig in sichere, dokumentierte KI‑Prozesse investieren, gewinnen Vertrauen von Partnern und Aufsichtsbehörden. Insbesondere für Chemie und Pharma sind nachvollziehbare, validierbare ML‑Pipelines ein Wettbewerbsvorteil.
Die Verfügbarkeit von Cloud‑ und Self‑Host‑Anbietern in Europa, kombiniert mit lokalen Rechenzentren, ermöglicht flexible Hosting‑Modelle. Für daten‑ und sicherheitskritische Anwendungen sind hybride Architekturen attraktiv: sensibler Datenbestand bleibt on‑premise, während weniger kritische workloads flexibel in der Cloud verarbeitet werden.
Schließlich prägen Kooperationen zwischen Universitäten, Fraunhofer‑Instituten und Industrieunternehmen die Innovationsdynamik. In Berlin entstehen Projekte, die Grundlagenforschung mit industrieller Anwendung verbinden — genau das Spielfeld, auf dem produktionsreife KI‑Lösungen für Chemie, Pharma und Prozessindustrie besonders erfolgreich sein können.
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Wichtige Akteure in Berlin
Zalando begann als Online‑Schuhhändler und entwickelte sich zu einer europäischen Plattform mit hohen Requirements an Datenverarbeitung und Personalisierung. Zalando investiert stark in ML und Data Engineering und prägt das Talent‑Ökosystem in Berlin, von dem auch industrielle Datenprojekte profitieren. Die Präsenz von Zalando bedeutet, dass viele Data Scientists und MLOps‑Ingenieure in Berlin verfügbar sind — ein Vorteil für Unternehmen, die spezialisierte Profile suchen.
Delivery Hero hat als globaler Lieferplattform‑Player die logistischen Herausforderungen großer Echtzeitsysteme gemeistert. Seine technische Expertise in Routing, Skalierung und Echtzeit‑Analytik liefert wichtige Impulse für Produktions‑ und Prozessoptimierung in anderen Branchen: Konzepte wie Event‑Driven‑Architekturen und resiliente APIs lassen sich direkt auf Prozessdaten übertragen.
N26 hat die Fintech‑Szene in Berlin geprägt und zeigt, wie regulatorische Sensibilität mit schnellem Product‑Development kombiniert werden kann. Für Chemie und Pharma ist das ein Beispiel, wie Compliance‑anforderungen mit modernen Entwicklungsmethoden verbunden werden können, insbesondere bei Themen wie Audit‑Trails und Datensicherheit.
HelloFresh ist ein Beispiel für End‑to‑End‑Supply‑Chain‑Optimierung in Berlin: Von Nachfragevorhersage bis zu operativer Logistik. Die Erkenntnisse aus solchen E‑Commerce‑Projekten sind direkt übertragbar auf Durchsatzplanung, Materialfluss und Lageroptimierung in Prozessbetrieben.
Trade Republic hat die Investoren‑ und Fintechlandschaft weiter dynamisiert und zeigt, wie Benutzerzentrierung und sichere, skalierbare Infrastruktur zusammenpassen. Für Industrieunternehmen bedeutet das: Kunden‑ bzw. Nutzerzentrierte Produktentwicklung hilft, interne Tools nutzerfreundlich zu gestalten — ein oft unterschätzter Erfolgsfaktor bei der Einführung von Copilots und Chatbots.
Daneben existiert eine Vielzahl kleiner und mittlerer Technologie‑ und Biotech‑Firmen, die spezielle Lösungen für Laborautomatisierung, Analytik und Sensorik entwickeln. Diese Unternehmen bilden ein dichtes Netzwerk aus Zulieferern, Dienstleistern und Forschungspartnern, das für die Implementierung von KI‑Systemen in der Prozessindustrie sehr wertvoll ist.
Universitäten und Forschungseinrichtungen wie Charité, FU und TU Berlin spielen eine zentrale Rolle bei der Ausbildung von Fachkräften und liefern Forschung, die in industrielle Anwendungen überführt werden kann. Kooperationen zwischen Forschung und Industrie sind in Berlin besonders ausgeprägt und bieten direkten Zugang zu neuesten Methoden und talentierten Absolventen.
Schließlich hat die Stadt ein aktives Angel‑ und VC‑Ökosystem, das frühe Experimente und Scale‑Ups finanziert. Für Unternehmen der Chemie‑ und Pharmaindustrie bedeutet das, dass Innovationsvorhaben oft Unterstützung für Skalierung und Markteintritt finden — ein günstiges Umfeld für mutige KI‑Initiativen.
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Häufig gestellte Fragen
Die Entwicklung eines Safety‑Copilots beginnt mit klaren, messbaren Anforderungen: Welche Entscheidungen darf das System vorschlagen, welche bleiben menschlich? In Chemie und Pharma ist die Grenze zwischen Assistenz und Entscheidung kritisch. Daher definieren wir gemeinsam mit QA, EHS und Legal klare Use‑Case‑Grenzen, Prüfprotokolle und Eskalationspfade. Diese Spezifikation ist die Basis für Design, Testing und Validierung.
Im Engineering setzen wir auf Nachvollziehbarkeit: jede Empfehlung des Copilots wird geloggt, kontextualisiert und versioniert. Modelle werden mit konservativen Defaults betrieben und mit Explainability‑Tools versehen, damit Audits nachvollziehen können, warum eine Empfehlung entstand. Zusätzlich integrieren wir Prüfmechanismen, die Eingaben und Modellantworten gegen festgelegte Sicherheitsregeln validieren.
Validierung erfolgt stufenweise: Offline‑Evaluation, Shadow‑Mode in der Produktion, kontrollierte User‑Akzeptanztests und abschließende Freigabe durch verantwortliche Prozess‑Owner. Während dieser Phasen dokumentieren wir Performance, Fehlraten und Nebenwirkungen und passen Modelle sowie Geschäftsregeln an.
Praktisch bedeutet das für Unternehmen in Berlin: frühzeitige Einbindung regulatorischer Stakeholder, konservative Rollouts mit Menschen in der Schleife und technische Maßnahmen wie Audit‑Logs, Access‑Kontrollen und regelmäßige Retrain‑Zyklen. Reruption begleitet diesen Weg von der Spezifikation bis zur Audit‑bereiten Produktion, inklusive On‑Site‑Workshops in Berlin.
Self‑Hosted Infrastruktur gibt Unternehmen volle Kontrolle über Daten, Modellzugriff und Compliance. Für Chemie, Pharma und Prozessindustrie, wo oft hochsensible Forschungs‑ und Produktionsdaten anfallen, ist dies ein zentraler Vorteil. On‑premise oder in einem europäischen Rechenzentrum gehostete Lösungen reduzieren rechtliche Risiken im Zusammenhang mit Datenübertragung in Drittländer.
Technisch ermöglicht Self‑Hosting optimierte Latenz, deterministische Performance und die Integration in lokale Netzwerke und OT‑Umgebungen. Tools wie MinIO, Traefik und containerisierte Deployments sorgen für Skalierbarkeit und Wiederholbarkeit von Deployments. Gleichzeitig bieten Self‑Hosted Modelle die Möglichkeit, proprietäre oder feingetunte LLMs ohne externe API‑Calls zu betreiben.
Die Herausforderung liegt in Betrieb und Wartung: Unternehmen benötigen DevOps- und MLOps‑Kompetenzen sowie klare Betriebsprozesse für Backup, Monitoring und Security‑Patches. Für viele Berliner Firmen ist eine hybride Herangehensweise sinnvoll: hochsensible Workloads on‑premise, unterstützende Services in vertrauenswürdiger Cloud‑Umgebung.
Reruption unterstützt bei Architektur, Implementierung und Betrieb, einschließlich Setups auf europäischen Providern wie Hetzner und dem Aufbau von CI/CD‑Pipelines, Monitoring‑Stacks und Security‑Hardening. Wir reisen regelmäßig nach Berlin, um gemeinsam mit Ihrem Team die Infrastruktur produktionsreif aufzusetzen.
Die Integration beginnt mit einer präzisen Datenmap: Welche Datenfelder werden benötigt, wie werden sie erzeugt, und wer ist der Owner? Wir analysieren existierende Schnittstellen, Datenformate und Prozessschritte und entwerfen eine Integrationsarchitektur, die sichere, beobachtbare Datenflüsse gewährleistet. Dabei ist es wichtig, semantische Konsistenz zwischen ELN, LIMS und MES herzustellen.
Technisch setzen wir auf standardisierte APIs, Event‑Driven‑Patterns und, wo nötig, Edge‑Mediatoren, die OT‑Segmente sicher mit IT‑Systemen koppeln. Transformationsschichten normalisieren Daten, während Observability‑Komponenten Metriken und Logs liefern. Für kritische Prozesse implementieren wir Feature‑Flags und Canary‑Releases, so dass neue Modelle schrittweise ausgerollt werden können.
Sicherheitsaspekte sind zentral: Netzwerksegmentierung, Verschlüsselung in Transit und at‑rest, sowie Rollen‑ und Rechtemanagement müssen konsistent über alle Systeme hinweg implementiert werden. Zugriffsrechte werden minimal vergeben und Audit‑Logs dokumentieren alle Modell‑Interaktionen mit Produktionsdaten.
In Berlin arbeiten wir häufig vor Ort mit IT‑ und OT‑Teams, um Schnittstellen gemeinsam zu definieren und zu testen. Diese kollaborative Vorgehensweise reduziert Integrationsrisiken und stellt sicher, dass Modelle nicht isoliert, sondern als Bestandteil des Betriebs etabliert werden.
Gute Einstiegsprojekte sind solche mit klaren, messbaren KPIs und überschaubarem Integrationsaufwand. Beispiele sind automatisierte Labor‑Prozessdokumentation (ELN‑Structuring), Wissenssuche für regulatorische Dokumente, und Private Chatbots für interne Fachfragen. Diese Use‑Cases liefern schnellen Mehrwert, weil sie Arbeitszeit sparen und Fehler reduzieren.
Ein weiterer niedrigschwelliger Bereich ist Predictive Maintenance für kritische Anlagen oder Sensor‑basierte Qualitätskontrolle. Diese Anwendungen nutzen bestehende Sensordaten und lassen sich oft mit überschaubarem Data‑Engineering produktiv setzen. Ebenfalls nützlich sind Assistenz‑Copilots für standardisierte Prüfabläufe, die Mitarbeitende in Echtzeit unterstützen.
Aufbauend auf diesen Erfolgen kann man komplexere Projekte angehen, wie Wirkstoff‑Screening mit ML‑unterstützter Priorisierung oder Prozessoptimierung über mehrere Produktionsstufen. Die schrittweise Vorgehensweise minimiert Risiko und schafft interne Referenzprojekte, die Akzeptanz erhöhen.
In Berlin empfiehlt es sich, Early Adopters in den Forschungseinheiten oder in der Qualitätskontrolle zu suchen — dort sind oft die größten Effizienzgewinne möglich. Reruption begleitet die Identifikation, das PoC und den Übergang zur Produktion vor Ort.
Die Zeit bis zur Produktion hängt stark vom Use‑Case, der Datenlage und der Integrationskomplexität ab. Ein realistischer Fahrplan sieht so aus: PoC in 2–6 Wochen, MVP in 3–6 Monaten und Produktionsreife in 6–12 Monaten. Diese Zeiträume liefern eine Balance zwischen Geschwindigkeit und notwendiger Robustheit.
Wesentliche Milestones sind: Problem‑Scoping und Datenerhebung, Prototypentwicklung, Performance‑Evaluation, Sicherheits‑ und Compliance‑Review, Integrationstests mit realen Systemen und schrittweiser Rollout (Shadow, Pilot, Produktion). Jeder Schritt erfordert klare Exit‑Kriterien und dokumentierte Tests.
Typische Verzögerer sind schlechte Datenqualität, unklare Verantwortlichkeiten und unerwartete Integrationsanforderungen in OT‑Systeme. Diese Risiken lassen sich durch frühe Data‑Assessments, Stakeholder‑Workshops und eine modulare Architektur minimieren.
Reruption begleitet Sie entlang der gesamten Timeline, sorgt für transparente Meilensteine und reist regelmäßig nach Berlin, um gemeinsam mit Ihrem Team den Übergang in den produktiven Betrieb zu beschleunigen.
Berlin bietet eine breite Talentbasis: Data Scientists, ML Engineers, Backend‑Developer und DevOps‑Spezialisten sind zahlreich vorhanden. Entscheidend ist, ein cross‑funktionales Team aufzubauen, das Domänenexperten aus Chemie/Pharma, Data Engineers und MLOps‑Ingenieure kombiniert. Diese Mischung stellt sicher, dass Modelle nicht nur entwickelt, sondern auch robust betrieben werden können.
Für die Skalierung empfiehlt sich ein hybrider Mix aus internen Einstellungen, gezielten Contractors für spezielle Aufgaben und Partnerschaften mit lokalen Dienstleistern oder Beratungen. So lassen sich kurzfristig Kapazitäten erhöhen, ohne langfristige Fixkosten zu verursachen.
Weiterbildung ist ein Schlüssel: Bestehende Fachkräfte aus R&D oder Produktion können mit fokussierten Trainings zu Super‑Usern oder Domänen‑Analysten entwickelt werden. Gleichzeitig sollten klare Karrierepfade für Data‑ und MLOps‑Rollen definiert werden, um Fluktuation zu reduzieren.
Reruption unterstützt bei Teamaufbau, Recruiting‑support, Onboarding und beim operativen Aufbau von MLOps‑Pipelines. Wir arbeiten regelmäßig in Berlin vor Ort, um Wissen direkt zu transferieren und Teams fit für den produktiven Betrieb zu machen.
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