Tech & Data

Alcimed wurde 1993 gegründet und ist ein Beratungsunternehmen für Innovation und die Erschließung neuer Märkte, das sich auf innovative Sektoren spezialisiert hat: Life Sciences (Gesundheitswesen, Biotechnologie, Agrarwirtschaft und Ernährungswirtschaft), Energie, Umwelt, Mobilität, Chemie, Werkstoffe, Kosmetik, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung.

Unsere Berufung? Wir begleiten private und öffentliche Entscheidungsträger bei der Erkundung und Entwicklung ihrer unerforschten Gebiete: neue Technologien, neue Angebote, neue geografische Räume, Zukunftsperspektiven und neue Innovationswege.

Unser Team besteht aus 220 hochqualifizierten, multikulturellen und leidenschaftlichen Entdeckern, die in acht Büros weltweit (in Frankreich, Europa, Singapur und den Vereinigten Staaten) tätig sind und eine duale Expertise aus Wissenschaft/Technologie und Wirtschaft mitbringen.

Unser Traum? Ein Team von 1.000 Entdeckern aufzubauen, um gemeinsam mit unseren Kunden die Welt von morgen zu gestalten.

Digitale Transformation ist ein Begriff, der seit mehr als 10 Jahren in allen Unternehmen und Branchen zu finden ist, insbesondere in der Industrie 4.0 Während wir als Verbraucher die Digitalisierung bereits in den Mittelpunkt unseres täglichen Lebens stellen, müssen sich Unternehmen und Branchen an digitale Technologien noch anpassen.

Einige Sektoren (Einzelhandel, Finanzwesen, Medien usw.) haben die Nase vorn, während andere Sektoren (Gesundheitswesen, Bauwesen, Landwirtschaft, Automobilindustrie, Chemie usw.) digital hinterherhinken. Gerade für diese Sektoren ist ein schneller Übergang zur Digitalisierung eine Voraussetzung, um in einer über das Internet extrem vernetzten Welt wettbewerbsfähig bleiben zu können.

Vereinfacht ausgedrückt bezieht sich Künstliche Intelligenz (engl.: artificial intelligence) auf die Entwicklung von Software, welche Aufgaben ausführen kann, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Solche Aufgaben können das Lösen komplexer Probleme, das Treffen von Entscheidungen oder das Erkennen von Objekten sein.

Data Science ist ein ziemlich weites Feld, das darauf abzielt, Rohdaten eine Bedeutung zu verleihen. Zu diesem Zweck nutzt die Data Science eine Vielzahl von Instrumenten und Techniken wie die Entwicklung von Algorithmen, angewandte Mathematik und fortgeschrittene Statistik bis hin zu Künstlicher Intelligenz, um verschiedene Arten von Modellen zu erstellen. Letztere können dank des Maschinellen Lernens (engl.: machine learning), das eine überwachte oder unüberwachte Analyse und Vorhersage von Daten ermöglicht, bestimmt oder erlernt werden.

Data Science ist ein spezifischer Bereich in dem Studium der Daten, und der Data Scientist unterscheidet sich von den Profilen des Data Analyst, Data Engineer usw. Data-Science-Prozesse und -Dienste erfordern zugängliche Daten, die in großen Organisationen von Datenarchitekten oder Dateningenieuren, die Systeme und Datenbanken strukturieren, implementiert werden können. Diese Daten zugänglich zu machen, ist oft der erste wichtige Schritt in einem Data-Science-Beratungsprojekt.

Robotik (engl.: robotics) bezeichnet den Anwendungsbereich von Robotern. Aber wann kann eine Maschine wirklich als Roboter betrachtet werden? Die Antwort ist nicht so eindeutig; es gibt fast so viele Definitionen wie es Roboter gibt! Es wird jedoch allgemein angenommen, dass ein Roboter ein System ist, das in der Lage sein sollte, über Sensoren und Aktoren mit ihrer physischen Umwelt zu interagieren. Außerdem sollte er von einer Energiequelle angetrieben werden und vor allem sollte er programmierbar sein, d. h. er sollte in der Lage sein, den Anweisungen seines Benutzers zu folgen. Schließlich ist ein intelligenter Roboter im Gegensatz zu einer einfachen Maschine in der Lage, seine Umgebung zu analysieren und entsprechend zu reagieren.

Von kollaborierenden Robotern (engl.: cobots) spricht man, wenn Menschen und Roboter am gleichen Ort und zur gleichen Zeit arbeiten.

Roboter werden zunehmend in industriellen Prozessen eingesetzt, um die Arbeitsbelastung des menschlichen Bedieners zu verringern und gleichzeitig die Produktivität und Qualität der ausgeführten Arbeit zu verbessern. Dies wird als Produktionsautomatisierung und Industrierobotik bezeichnet.

Ein Digitaler Zwilling (engl.: digital twin) ist eine digitale Nachbildung eines physischen Objekts oder Prozesses in Echtzeit, die alle zugänglichen Informationen enthält und aktualisiert wird, sobald neue Daten verfügbar werden. Forscher nutzen Digitale Zwillinge, um Szenarien auf sichere und kostengünstige Weise zu testen, bevor sie diese in realen Situationen oder Umgebungen oder in der Industrie erproben.

Heutzutage ist die Verwendung Digitaler Zwillinge im Ingenieurwesen und in der Produktion bereits gang und gäbe und Wissenschaftler sind nun bestrebt, dieselben Prinzipien auf den Gesundheitsbereich anzuwenden. Es gibt im Gesundheitswesen zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für Digital Twins, darunter:

• Unterstützung von Diagnose und Behandlungsentscheidungen
• Patientenüberwachung (durch Wearables)
• Virtuelle Simulation von Operationen und Risikoabschätzung
• Design und Optimierung medizintechnischer Geräte
• Entwicklung von Arzneimitteln und Optimierung der Dosierung (klinische In-silico-Studien)
• Regulatorische Entscheidungsfindung