Warum brauchen Chemie-, Pharma- und Prozessindustrie in Leipzig jetzt eine klare KI-Strategie?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Lokale Herausforderung
Leipzigs Chemie-, Pharma- und Prozessbetriebe stehen vor einem doppelten Druck: steigende regulatorische Anforderungen im Laborbetrieb und gleichzeitig der Bedarf nach höherer Betriebssicherheit und Effizienz. Viele Teams haben Daten, aber keine klare Roadmap, wie daraus sichere, skalierbare KI-Anwendungen werden.
Ohne eine fokussierte KI-Strategie entstehen Insellösungen: punktuelle Automatisierungen, die nicht in Produktionsprozesse integriert sind, oder Modelle, die Compliance- und Sicherheitsanforderungen nicht erfüllen. Das Risiko: hohe Kosten, geringe Nutzbarkeit und verzögerter Nutzen.
Warum wir die lokale Expertise haben
Reruption kommt aus Stuttgart und reist regelmäßig nach Leipzig — wir arbeiten vor Ort mit Kunden, führen Interviews in Laboren und auf Produktionslinien und verbinden globale KI-Praxis mit regionaler Branchenkenntnis. Wir verstehen die Typik sächsischer Produktionsstätten: enge Wertschöpfungsketten, hohe Sicherheitsanforderungen und die Nähe zur Automotive- und Logistikwelt rund um Leipzig.
Unsere Co-Preneur-Mentalität bedeutet, dass wir nicht nur beraten, sondern mit anpacken: Wir scopen Use Cases zusammen mit Fachexperten, liefern schnelle technische Prototypen und erstellen konkrete Umsetzungsfahrpläne. So entstehen keine theoretischen Roadmaps, sondern handhabbare Projekte, die in Wochen statt Monaten konkrete Erkenntnisse liefern.
Wir bleiben in der Verantwortung: Von der Bewertung der Datenlage über die Auswahl sicherer Modellarchitekturen bis zur Definition von KPI und Governance — wir liefern End-to-End-Planung, die sich in die operativen Abläufe sächsischer Unternehmen einfügt.
Unsere Referenzen
Für industrielle Aufgabenstellungen bringen wir Erfahrung aus mehreren relevanten Projekten: Bei TDK haben wir an der Entwicklung einer PFAS-Entfernungstechnologie mitgewirkt, die den Weg zur Ausgründung begleitete — ein Beispiel dafür, wie technische Forschung in skalierbare Produkte überführt werden kann. In der Fertigung optimierten wir bei Eberspächer Produktionsprozesse mittels KI-gestützter Geräuschanalysen, um Qualität und Effizienz zu verbessern. Diese Arbeit zeigt, wie Sensordaten und robuste Modelle in rauen Produktionsumgebungen eingesetzt werden können.
Zudem begleiteten wir Technologie- und Produktstrategien, etwa bei BOSCH im Go-to-Market-Prozess für neue Display-Technologien, sowie in beratenden Rollen bei strategischer Dokumentenanalyse für FMG. Im Bereich Venture Building und produktgetriebener Zusammenarbeit haben wir mit STIHL an Bildungs- und Produktlösungen gearbeitet – von Forschung bis zur Marktreife.
Über Reruption
Reruption wurde gegründet, um Unternehmen nicht nur zu beraten, sondern sie von innen heraus neu zu denken. Unsere Co-Preneur-Methodik kombiniert unternehmerische Verantwortung mit technischen Fähigkeiten: wir bauen, testen und übernehmen Ergebnisverantwortung — nicht nur Slide-Decks.
Unser Fokus liegt auf vier Säulen: AI Strategy, AI Engineering, Security & Compliance sowie Enablement. Gerade in regulierten Branchen wie Chemie und Pharma verbinden wir schnelles Prototyping mit dem nötigen Sicherheits- und Compliance-Verständnis, das in Leipzig und Sachsen entscheidend ist.
Möchten Sie die ersten KI-Use-Cases für Ihr Labor identifizieren?
Wir führen ein kurzes Readiness Assessment durch und priorisieren gemeinsam die ersten Pilotprojekte — vor Ort in Leipzig oder remote. Kein Büro in Leipzig, wir kommen zu Ihnen.
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-Strategie für Chemie, Pharma & Prozessindustrie in Leipzig: Ein umfassender Leitfaden
Die Entwicklung einer belastbaren KI-Strategie ist mehr als Technologiewahl: Sie ist ein organisatorischer und kultureller Wandel, der Daten, Prozesse, Governance und Geschäftsmodelle zusammenführt. In Leipzig trifft dieser Wandel auf ein dynamisches regionales Ökosystem aus Automotive, Logistik und Energie — Chancen für Kooperationen, aber auch konkrete Anforderungen an Zertifizierbarkeit und Auditierbarkeit von Modellen.
Marktanalyse und Kontext
Der Markt für KI in der Prozessindustrie wächst, getrieben von dem Bedarf, Laborprozesse zu standardisieren, Produktion sicherer zu machen und regulatorische Reporting-Pflichten effizienter zu erfüllen. Leipzig bietet eine besondere Lage: Nähe zu Produktionsnetzwerken (z. B. Automotive), starke Logistik-Infrastruktur und eine wachsende IT-Community. Diese Kombination begünstigt datengetriebene, vernetzte Produktionslösungen.
Für strategische Entscheider bedeutet das: Identifizieren Sie Use Cases mit übertragbarem Wert. Ein erfolgreiches KI-Projekt ist oft nicht der komplexeste Algorithmus, sondern der Use Case mit klarer Schnittstelle zu bestehenden SOPs (Standard Operating Procedures) und messbaren KPIs.
Use Cases mit hohem Wert
In Chemie, Pharma und Prozessindustrie haben sich bestimmte Use Cases als besonders wertschöpfend erwiesen: automatisierte Labor-Prozess-Dokumentation, Safety Copilots für Bediener und Sicherheitsverantwortliche, semantische Wissenssuche über Protokolle, Versuchsdaten und SOPs sowie sicherheitsgeprüfte, interne Modelle für IP-geschützte Anwendungen. Jeder dieser Use Cases adressiert unterschiedliche Stakeholder — vom Laborleiter bis zum Compliance-Manager.
Labor-Prozess-Dokumentation reduziert Fehlerquellen, verbessert Reproduzierbarkeit und erleichtert Audits. Safety Copilots unterstützen Entscheidungen in Echtzeit, indem sie Betriebsanweisungen, Sensordaten und Gefahrstoffinformationen kontextualisieren. Wissenssuche macht stilles Wissen zugänglich, verbindet Experimente mit Lessons Learned und beschleunigt Problemlösungen.
Implementierungsansatz: Von Assessment zu Roadmap
Wir starten mit einem AI Readiness Assessment: Datenqualität, Zugriffsrechte, bestehende Automatisierungen und organisatorische Reife werden analysiert. Auf dieser Basis identifizieren wir in Workshops mit über 20 Abteilungen potenzielle Use Cases und priorisieren sie nach Wert, Machbarkeit und Compliance-Risiko.
Die resultierende Roadmap umfasst Prioritäten, Business Cases, notwendige Datenaufbereitungen und eine technische Architektur. Wichtig: Je früher Governance- und Sicherheitsanforderungen berücksichtigt werden, desto geringer ist das Risiko teurer Nachbesserungen im Betrieb.
Technische Architektur & Modellauswahl
Die richtige Architektur ist Domain-spezifisch: On-Premises-Lösungen sind in stark regulierten Umgebungen oft Pflicht, hybride Architekturen bieten Flexibilität für Forschung und Entwicklung. Modellwahl hängt von Use Case und Datenschutzanforderungen ab: Für Knowledge-Search sind Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Vektorindizes praxistauglich, für Safety Copilots braucht es deterministische, auditierbare Komponenten kombiniert mit probabilistischen Modellen.
Ein weiterer Aspekt ist die Kontrolle über Modelle: Sichere interne Modelle, modellbasierte Zugriffskontrollen und Interpretierbarkeit sind keine Nice-to-have-Funktionen, sondern Voraussetzung für Compliance und das Vertrauen operativer Teams.
Data Foundations & Integrationssicht
Eine belastbare Datenbasis ist der Engpass. Daten werden aus Labor-Informations-Management-Systemen (LIMS), Prozessleitsystemen (DCS/SCADA), Qualitätsdatensätzen und manuellen Protokollen kombiniert. Unsere Arbeit umfasst Standardisierung, Metadaten-Modelle und die Schaffung von Data Contracts zwischen IT- und Fachbereichen.
Integration bedeutet auch, KI-Ergebnisse in bestehende Workflows einzufügen — nicht sie zu ersetzen. Dashboards, API-Endpunkte für MES-Systeme oder direkte Integrationen in LIMS sind typische Schnittstellen. Ein Pilot muss zeigen, dass der Output operativ genutzt wird, sonst bleibt er ein hübsches Demo-Tool.
Pilot Design, Erfolgsmessung und ROI
Ein Pilot ist dann erfolgreich, wenn er Entscheidungen verändert und messbare KPIs liefert. Wir definieren vor Projektstart KPIs wie Fehlerreduktion, Zykluszeitersparnis, reduzierte Audit-Zeiten oder erhöhte Automatisierungsquote. Ein guter Pilot ist zeitlich begrenzt, hat klare Acceptance-Kriterien und einen Plan zur Skalierung.
ROI-Rechnungen berücksichtigen nicht nur Kostenersparnisse, sondern auch Risikoreduzierung (z. B. Vermeidung von Produktionstillständen) und Innovationsvorteile, etwa verkürzte Time-to-Market. Für viele sächsische Unternehmen ist die Zusammenarbeit entlang der regionalen Wertschöpfungsketten ein zusätzlicher Hebel für Wertschöpfung.
Governance, Compliance und Security
AI Governance umfasst Daten-Governance, Modell-Lifecycle-Management, Access Controls und Audit-Trails. Besonders in Pharma und Chemie sind nachvollziehbare Entscheidungen, Prüfpfade und Validierungsprozesse zentral. Wir entwerfen Frameworks, die regulatorische Anforderungen abdecken und gleichzeitig schnellere Iterationen erlauben.
Security ist nicht optional: Schutz von IP, sichere Modellbereitstellung (z. B. via Private Inference), Verschlüsselung von Sensordaten und Role-Based Access Controls sind typische Maßnahmen. Für Leipziger Fertiger mit starken Partnern in Automotive und Energie sind diese Aspekte besonders kritisch.
Change Management und Teamaufbau
Technologie alleine reicht nicht. Erfolgreiche KI-Transformationen erfordern Rollen wie Data Engineers, ML Engineers, Responsible AI Officers und Produktverantwortliche. Wir unterstützen beim Aufbau dieser Kompetenzprofile, kombinieren interne Expert:innen mit unserem Co-Preneur-Team und erstellen Schulungspläne für nachhaltige Adoption.
Change Management bedeutet auch: kleine, sichtbare Erfolge liefern, Stakeholder regelmäßig informieren und die kulturelle Bereitschaft fördern, datengetriebene Entscheidungen zu akzeptieren. Gerade in traditionellen Prozessindustrien ist dies ein zentraler Erfolgsfaktor.
Timeline & Skalierungserwartungen
Typischer Zeitplan: Nach dem Readiness Assessment und Use Case Discovery kann ein belastbarer Pilot in 6–12 Wochen stehen. Eine skalierbare Produktionsversion benötigt in der Regel 3–9 Monate je nach Komplexität und Integrationsbedarf. Parallel sollten Governance-Strukturen, Trainings und Change-Aktivitäten laufen, damit Skalierung möglich ist.
Unser Ziel ist, in kurzen Zyklen belastbare Erkenntnisse zu liefern: schnelle Prototypen, gefolgt von kontrolliertem Rollout, um Risiken zu minimieren und Nutzen zu beschleunigen.
Bereit für den nächsten Schritt zur KI-Produktion?
Buchen Sie einen Workshop zu Use-Case-Discovery und Business-Case-Modellierung. Wir zeigen, wie sich schnelle Prototypen in skalierbare, sichere Lösungen verwandeln.
Schlüsselbranchen in Leipzig
Leipzig hat sich in den letzten Jahrzehnten von einer regionalen Handelsstadt zu einem der dynamischsten Wirtschaftszentren Ostdeutschlands entwickelt. Historisch war die Region geprägt von Handel, Logistik und später von Maschinenbau. Mit der Ansiedlung von Automotive-Produktionen und großen Logistikzentren entstand ein industrielles Cluster, das heute auch die Chemie-, Pharma- und Prozessindustrie beeinflusst.
Die Chemie- und Pharmaakteure in und um Leipzig profitieren von der Nähe zu Zulieferern und Testumgebungen: schnelle Logistikwege, eine aktive Forschungslandschaft und Zugang zu Fachkräften sind klare Vorteile. Gleichzeitig ist die Herausforderung, Laborprozesse effizient zu gestalten und regulatorische Auflagen verlässlich einzuhalten, allgegenwärtig.
Automotive, Logistik und Energie prägen die Nachfrage nach Prozesslösungen: Zulieferer benötigen stabile Chemieprozesse, Logistikzentren fordern sichere Gefahrstoff-Handling-Prozesse, und Energieprojekte erfordern Material- und Prozessinnovationen. Diese Querschnittsnatur schafft Chancen für KI-Lösungen, die Prozessoptimierung und Compliance verbinden.
IT und Software-Entwicklung in Leipzig wachsen stark, was die Region attraktiv für datengetriebene Projekte macht. Entwickler, Data Scientists und Infrastrukturkompetenz sind verfügbar — ein Vorteil für Unternehmen, die KI intern aufbauen möchten. Gleichzeitig fehlt vielen Betrieben die Erfahrung in Governance und dem sicheren Betrieb von Modellen.
Für die Prozessindustrie ist ein weiterer Punkt relevant: die Integration von F&E mit Produktion. Versuchsdaten müssen schnell in reproduzierbare Produktionsprozesse übersetzt werden. KI kann diese Lücke schließen, indem sie Experimentdaten standardisiert, Ursachen analysiert und Empfehlungen liefert — vorausgesetzt, die Datenbasis und Governance stimmen.
Regulatorische Anforderungen in Pharma- und Chemiebereichen sind hoch und variieren je nach Produkt und Markt. KI-Strategien müssen deshalb robust genug sein, um Audit-Anforderungen zu erfüllen, und gleichzeitig flexibel genug, um Innovationen nicht zu blockieren. In Leipzig findet sich für diese Balance ein unterstützendes Ökosystem aus Dienstleistern, Forschungseinrichtungen und Systemintegratoren.
Schließlich bieten regionale Netzwerke die Möglichkeit, Pilotprojekte über Unternehmensgrenzen hinweg zu testen. Partner aus Automotive oder Energie können als frühe Anwender für Prozesslösungen dienen und so die Skalierbarkeit und Robustheit von KI-Anwendungen in der Chemie- und Pharmaindustrie belegen. Das Potenzial ist vorhanden, wenn Projekte diszipliniert gemanaged werden.
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Wichtige Akteure in Leipzig
BMW ist einer der bedeutendsten Arbeitgeber in der Region und hat durch seine Produktionsstandorte in Sachsen einen starken Einfluss auf Zuliefernetzwerke und Innovationsdynamik. Die Nähe zu Automobilherstellern schafft Bedürfnisse an robusten Material- und Prozessdaten, die für die Chemie- und Prozessindustrie relevant sind.
Porsche erweitert das Automotive-Ökosystem in der Region und bringt hohe Anforderungen an Qualitätsprozesse und Zulassungsfähigkeit mit. Für chemische Zulieferer bedeutet das: Standards und Nachvollziehbarkeit sind zentral, und die Integration von Qualitätsdaten in KI-gestützte Kontrollzyklen ist ein unmittelbarer Mehrwert.
DHL Hub Leipzig als logistischer Knotenpunkt fördert schnelle Lieferketten und dynamische Lagerprozesse. Für Chemie- und Pharmafirmen sind verlässliche, dokumentierte Supply-Chain-Prozesse entscheidend — hier ermöglichen KI-Lösungen eine bessere Planung, Gefahrstoffverwaltung und Rückverfolgbarkeit.
Amazon mit seiner Präsenz in der Logistiklandschaft verstärkt digitale Prozesse und Automatisierung vor Ort. Die daraus resultierenden Anforderungen an Paket- und Gefahrstoffhandling schaffen Schnittstellen, an denen Prozessindustrien von digitalen Best-Practice-Ansätzen profitieren können.
Siemens Energy ist ein Technologieträger in der Region, dessen Projekte in Energie und Infrastruktur Schnittmengen mit Prozessindustrie haben. Zusammenarbeitspotenziale bestehen insbesondere in der Optimierung von Energieintensiven Prozessen, Wärmemanagement und Materialflussoptimierung durch datengetriebene Ansätze.
Die wissenschaftliche Landschaft in Leipzig, mit Universitäten und Forschungsinstituten, liefert kontinuierlich Fachkräfte und Forschungsergebnisse. Kooperationen zwischen Forschung und Industrie sind ein Motor für angewandte KI-Projekte, die von Laborprototypen zu industriellen Lösungen wachsen.
Zusammen bilden diese Akteure ein dichtes Netz aus Produktion, Logistik und Technologie, das für die Chemie-, Pharma- und Prozessindustrie ideale Voraussetzungen schafft, um KI-Lösungen in kontrollierter, skalierbarer Weise einzuführen.
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Häufig gestellte Fragen
Der richtige Start ist ein strukturiertes Readiness Assessment: Ermitteln Sie Datenquellen (LIMS, MES, DCS), definieren Sie Verantwortlichkeiten und kartieren Sie bestehende Automatisierungen. Ein extern moderierter Workshop hilft, Silos aufzubrechen und Stakeholder an einen Tisch zu bringen.
Als nächstes priorisieren Sie Use Cases nach Einfluss und Machbarkeit. Kleine, schnell realisierbare Piloten mit klaren KPIs (z. B. Verringerung manueller Dokumentationszeiten) sind ideale erste Schritte. Sie liefern Lernkurven und bauen Vertrauen auf.
Technisch sollten Sie frühzeitig die Frage nach On-Premises vs. Cloud klären, besonders in regulierten Bereichen. Datenschutz, IP-Schutz und Integrationsfähigkeit mit MES/LIMS sind Schlüsselkriterien. Reruption begleitet diese Entscheidung mit einem architekturellen Blueprint.
Schließlich planen Sie Change- und Schulungsmaßnahmen parallel zum Pilot. Ohne Akzeptanz in Labor- und Produktionsteams bleiben technische Lösungen ungenutzt. Kleine Erfolgserlebnisse und ein klarer Skalierungsplan sorgen dafür, dass KI in der Organisation verankert wird.
Use Cases mit direktem Einfluss auf Qualität, Sicherheit und Kosten dominieren. Labor-Prozess-Dokumentation reduziert Fehler und verbessert Reproduzierbarkeit, während Safety Copilots die operative Sicherheit erhöhen und Compliance-Vorgaben leichter einhalten helfen.
Wissenssuche über Versuchsdaten und SOPs beschleunigt Problemlösungen und verhindert Wiederholfehler. In Produktionslinien kann vorausschauende Wartung ungeplante Stillstände reduzieren — das ist ein klarer wirtschaftlicher Hebel.
Ein weiterer hoch relevanter Use Case sind sichere, interne Modelle zur Prozessoptimierung: Sie schützen IP und erlauben es, Optimierungsalgorithmen innerhalb der eigenen Infrastruktur zu betreiben. Gerade für Zulieferer in Leipzig ist dies ein Wettbewerbsvorteil.
Wichtig ist die Priorisierung: Beginnen Sie dort, wo Nutzen, Datenverfügbarkeit und Integrationsaufwand im besten Verhältnis stehen. So entstehen belastbare Business Cases mit messbarem ROI.
Compliance beginnt mit dokumentierten Datenpipelines: Woher stammen Daten, wer hat sie verändert, und welche Transformationen wurden angewendet. Ein System mit Audit-Trails und Versionierung ist essenziell für regulatorische Nachvollziehbarkeit.
Modelldokumentation und Validierung sind weitere Pfeiler. Modelle müssen nicht nur performant, sondern auch explainable sein — zumindest soweit, dass Entscheidungen in Prüfungen nachvollziehbar sind. Validierungsprotokolle sollten standardisiert und reproduzierbar sein.
Governance-Frameworks legen Rollen, Verantwortlichkeiten und Freigabeprozesse fest. Change-Management für Modelle (z. B. Retraining, Rollback-Mechanismen) reduziert das Risiko unbeabsichtigter Verhaltensänderungen. Diese Prozesse sollten Teil der regulären Qualitätsmanagementzyklen sein.
Technisch sind private Inference-Setups, Verschlüsselung und strikte Access Controls notwendig. Reruption entwirft Frameworks, die regulatorische Anforderungen in konkrete technische und organisatorische Maßnahmen übersetzen.
Sichere interne Modelle erfordern eine multilayer-Architektur: sichere Datenhaltung (on-premise oder in einem zertifizierten Rechenzentrum), eine isolierte Modelltrainingsumgebung und kontrollierte Inference-Pfade. Das trennt Forschungsaktivitäten von produktiven Systemen.
Für Wissenssuche sind Vektorindizes und Retrieval-Schichten nützlich, ergänzt durch kontrollierte Generierungs-Komponenten, die auf internen Daten und unter Restriktionen arbeiten. Die gesamte Infrastruktur sollte auditierbar und versioniert sein.
Hybrid-Architekturen ermöglichen Flexibilität: Forschung kann in abgesicherten Cloud-Workspaces stattfinden, während produktive Inference on-premise abläuft. API-Gateways, Authentifizierung und Monitoring runden das Setup ab.
Wichtig ist die Automatisierung des Modell-Lifecycles: CI/CD für Modelle, Testsuites für Performance und Fairness sowie klare Rollback-Prozesse reduzieren Betriebsrisiken und schaffen Vertrauen bei Anwendern und Auditoren.
Ein realistischer Zeitrahmen für einen aussagekräftigen Pilot liegt bei 6–12 Wochen, abhängig von Datenverfügbarkeit, Integrationsaufwand und Komplexität des Use Cases. In dieser Zeit entsteht ein technischer Prototyp und erste Performance-Metriken.
Wesentlich ist die Vorarbeit: Sind Daten sauber und zugreifbar, kann die Entwicklungszeit stark verkürzt werden. Oft sind organisatorische Hürden (Zugriffsrechte, Datenschutzfreigaben) der zeitintensive Teil.
Für die Produktionsreife und vollständige Integration sollten Unternehmen 3–9 Monate einplanen. Dazu gehören Skalierung, Governance-Implementierung und Training der Anwenderteams. Parallel müssen Sicherheits- und Compliance-Checks durchgeführt werden.
Unsere Vorgehensweise setzt auf schnelle Prototypen, die frühzeitig evaluierbar sind, sodass Entscheidungen über Skalierung oder Redirection datenbasiert getroffen werden können.
Die Nähe zu großen Automotive- und Logistikunternehmen schafft Zugang zu Best-Practices in Qualitätsmanagement, Supply-Chain-Optimierung und datengetriebenen Prozessen. Chemie- und Prozessfirmen können durch Kooperationen schneller robuste, industriefähige Lösungen entwickeln.
Gemeinsame Piloten mit Logistikern wie dem DHL Hub bieten Testumgebungen für Materialfluss und Gefahrstoffmanagement. Automotive-Anforderungen an Nachvollziehbarkeit und Qualitätsstandards sind ideale Treiber für Prozessdigitalisierung in der chemischen Produktion.
Solche Kooperationen reduzieren Kosten für Testinfrastrukturen und ermöglichen Skaleneffekte bei der Implementierung von Standards. Gleichzeitig eröffnen sie neue Marktchancen, da Lösungen in angrenzenden Branchen wiederverwendbar sind.
Reruption moderiert solche Kooperationen, gestaltet interoperable Datenverträge und sorgt dafür, dass Lösungen sowohl technisch als auch organisatorisch in die beteiligten Unternehmen passen.
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Philipp M. W. Hoffmann
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