Für pharmazeutische Hersteller, Plant Engineering, OT/IT, Automatisierung sowie Maschinen‑ und Komponentenhersteller.
Datenökonomie für Pharma
Das Communityprojekt Datenökonomie Pharma adressiert eine zentrale Herausforderung der Pharmaindustrie sowie des Verpackungsmaschinenbaus in Deutschland und Europa: den sicheren, souveränen und herstellerübergreifenden Umgang mit Produktionsdaten. Ziel ist es, eine gemeinsame Datensprache zwischen Maschinen, Automatisierung und IT‑Systemen zu etablieren und damit die Grundlage für effiziente Produktion, digitale Services und nachhaltige Wertschöpfung zu schaffen.
Das Projekt entwickelt ein kollaboratives digitales Datenökosystem für die Pharmaindustrie. Ziel ist es, Produktionsdaten sicher, souverän und standardisiert zwischen Unternehmen, Maschinen und IT-Systemen auszutauschen - auch über Herstellergrenzen hinweg.
Das Projekt ermöglicht damit:
- die durchgängige Nutzung von Produktions- und Maschinendaten
- die Entwicklung datenbasierter Services und KI‑gestützter Anwendungen
- eine zukunftsfähige Digitalisierung pharmazeutischer Produktionsumgebungen
Ein funktionierendes Datenökosystem entsteht nicht isoliert. Zusammenarbeit ist der Schlüssel. Deshalb setzt das Projekt Datenökonomie Pharma konsequent auf kollaborative Zusammenarbeit entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von Pharmaunternehmen über Maschinen‑ und Anlagenbauer bis hin zu Automatisierungs‑ und Technologiepartnern.
Das Projekt wurde gemeinsam von Packaging Valley Germany e. V. und der Bayer AG initiiert und versteht sich als offene Community‑Plattform für praxisnahe Lösungen. Ziel ist es, Datenökosysteme heute funktionsfähig zu machen und gleichzeitig die digitale und nachhaltige Zukunft der Pharmaindustrie in Deutschland und Europa aktiv zu gestalten.
Datenökonomie im Fokus – Zielsetzung, Nutzen und Mehrwert des Projekts im Video erklärt
Ausgangslage der industriellen Datenökonomie in der Pharma‑ und Verpackungsindustrie
Die industrielle Produktion in der Pharma‑ und Verpackungsindustrie in Deutschland und Europa ist heute durch eine historisch gewachsene, heterogene Maschinen‑ und IT‑Landschaft geprägt. Produktionslinien bestehen aus Anlagen unterschiedlicher Hersteller, Generationen und Automatisierungsgrade. Unterschiedliche Datenstrukturen, proprietäre Schnittstellen und uneinheitliche Formate erschweren dabei einen durchgängigen, systemübergreifenden Datenaustausch erheblich.
Insbesondere an Pharma‑ und Maschinenbaustandorten in Baden‑Württemberg, Nordrhein‑Westfalen und weiteren industriellen Kernregionen Europas zeigt sich: Der Integrationsaufwand für Daten liegt oft höher als der kurzfristige Nutzen. Gleichzeitig fehlen klare, industrieübergreifend akzeptierte Regelungen zu Datensouveränität, Datensicherheit und Zugriffsrechten, was den unternehmensübergreifenden Einsatz von Produktionsdaten zusätzlich hemmt.
Diese strukturellen Rahmenbedingungen führen dazu, dass wertvolle Maschinen‑ und Prozessdaten bislang häufig isoliert bleiben. Potenziale für künstliche Intelligenz, datenbasierte Services, Predictive Maintenance, Effizienzsteigerungen sowie neue digitale Geschäftsmodelle im Maschinen‑ und Anlagenbau werden dadurch nicht ausgeschöpft.
Vor diesem Hintergrund wächst der Bedarf an einer koordinierten, herstellerneutralen und praxisnahen Datenökonomie, die den spezifischen regulatorischen, technologischen und organisatorischen Anforderungen der Pharmaindustrie und des Verpackungsmaschinenbaus in Deutschland und Europa gerecht wird.
Die Ziele im Projekt Datenökonomie Pharma
Das Projekt setzt genau dort an, wo heterogene Produktionslinien heute ausbremsen: bei der Maschinendatenanbindung und der vergleichbaren, nutzbaren Bereitstellung von Produktions‑ und Prozessdaten als Grundlage für KI‑Anwendungen und digitale Services.
Unsere Projektziele im Überblick:
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Anforderungen & Nutzenpotenziale systematisch erfassen
Wir erfassen, analysieren und strukturieren die Anforderungen der beteiligten Akteure (u. a. Betreiber‑ und Maschinenbauerperspektive) – inklusive konkreter Use‑Cases und Nutzenhebel wie datenbasierte Qualität, Effizienz und KI‑gestützte Auswertung. -
Lastenheft aus Betreiberperspektive als belastbare Arbeitsgrundlage erstellen
In einer eigenen Arbeitsgruppe wird ein Lastenheft erarbeitet, das Erwartungen an Daten, Schnittstellen, Semantik und Rahmenbedingungen praxisnah bündelt – als gemeinsamer Referenzpunkt für Industrie und Technologieanbieter. -
Bestehende Technologien & Standards identifizieren – und als „Metastandard“ zusammenführen
Statt „noch einen neuen Standard“ zu setzen, werden relevante bestehende Standards und Technologien identifiziert, bewertet und in Beziehung gesetzt, um eine herstellerneutrale, anschlussfähige Orientierung („Metastandard“) zu schaffen. -
Daten für KI & digitale Zwillinge nutzbar machen (Fokus: Relevanz, Labeling, Datenhaltung)
Ein Schwerpunkt liegt darauf, relevante und gelabelte Maschinendaten so verfügbar zu machen, dass spätere Analysen – insbesondere für KI‑Anwendungen – überhaupt effizient möglich werden. -
Demonstrative Pilotanlage aufbauen und Mehrwert praktisch zeigen
Der Mehrwert der Datenökonomie wird an einer Pilotanlage demonstriert – als greifbares Beispiel, wie Standardisierung, Datenkonsistenz und Integrationsfähigkeit in der Praxis wirken (inkl. Perspektive „Modernisierung von Bestandsanlagen“).
Damit entsteht ein klarer, praxisnaher Fahrplan: Zuerst werden die Grundlagen geschaffen (Anforderungen/Lastenheft, Standard‑Landkarte/Metastandard, Daten‑Fokus für KI) – darauf aufbauend können weiterführende Themen wie die Integration zusätzlicher Partner und die Weiterverarbeitung der Daten im digitalen Zwilling strukturiert umgesetzt werden.
Vorstellung der Initiative durch Projektpartner
Einblicke in das Projekt: Zentrale Meilensteine und Fortschritte
Definierte Meilensteine in 2026
Next Steps im Projekt Datenökonomie Pharma
Im Jahr 2026 fokussiert sich das Projekt Datenökonomie Pharma auf die gezielte Weiterentwicklung konkreter industrieller Grundlagen für die digitale Vernetzung von Pharmaindustrie, Maschinen‑ und Anlagenbau sowie Automatisierungstechnik.
Ein zentraler nächster Meilenstein ist die strukturierte Ausarbeitung eines gemeinsamen Lastenhefts. In einem interdisziplinären Arbeitskreis werden die konkreten Anforderungen an Datenmodelle, Schnittstellen und Nutzungsszenarien aus Sicht von Pharmaunternehmen, Maschinenbauern und Automatisierungsexperten systematisch gebündelt, priorisiert und abgestimmt. Dieses Lastenheft bildet die fachliche und methodische Grundlage für alle weiteren Projektaktivitäten und stellt sicher, dass sich die Arbeiten konsequent an realen industriellen Praxisbedarfen entlang der pharmazeutischen Wertschöpfungskette orientieren.
Parallel dazu erfolgt eine strukturierte Analyse und Bewertung geeigneter Technologien, Datenstandards und Normen. Diese Bewertung schafft die technische Basis für die Ableitung konkreter Pilotszenarien sowie für die spätere Validierung der entwickelten Lösungsansätze im industriellen Umfeld – insbesondere an Pharma‑ und Maschinenbaustandorten in Deutschland und der EU.
Projektstart Datenökonomie Pharma:
Kick-off-Workshop bei der Bayer AG am 22.10.2025
Der offizielle Start des Projekts Datenökonomie Pharma erfolgte am 22. Oktober 2025 mit einem Kick-off-Workshop bei der Bayer AG in Leverkusen, Deutschland. Vertreter aus Pharmaindustrie, Maschinen‑ und Anlagenbau, Automatisierungstechnik sowie Komponentenherstellung kamen erstmals zu einem strukturierten, unternehmensübergreifenden Austausch zusammen.
Im Mittelpunkt des Workshops standen reale Praxisherausforderungen entlang pharmazeutischer Verpackungslinien: fragmentierte Datenquellen, fehlende einheitliche Datenstandards, ungeklärte Fragen zur Datenhoheit sowie die Integration von Maschinendaten in bestehende IT‑ und Produktionssysteme.
Der Workshop machte deutlich, dass diese Herausforderungen nur durch branchen‑ und herstellerübergreifende Zusammenarbeit lösbar sind. Besonders hervorgehoben wurde der Bedarf an klar definierten Datenanforderungen, herstellerneutralen Schnittstellen und einer offenen, vertrauensbasierten Kooperation entlang der gesamten pharmazeutischen Wertschöpfungskette.
Damit bildete der Kick-off bei der Bayer AG den fachlichen und inhaltlichen Startpunkt für das Projekt Datenökonomie Pharma – mit dem Ziel, die digitale Vernetzung von Pharma und Maschinenbau systematisch voranzutreiben.
Ausgangssituation und Herausforderungen
Entstehung des Projekts Datenökonomie Pharma in Deutschland
Das Projekt Datenökonomie Pharma entstand aus mehreren intensiven fachlichen Austauschen zwischen Pharmaunternehmen, Maschinen‑ und Anlagenbauern sowie dem Branchencluster Packaging Valley Germany e.V. mit Sitz in Baden‑Württemberg. Ziel war es von Beginn an, die Digitalisierung der Pharmaindustrie in Deutschland praxisnah zu gestalten und über rein theoretische Diskussionen hinauszugehen.
Bereits vor dem ersten offiziellen Projekttreffen zeigte sich bei den beteiligten Akteuren aus Deutschland und internationalen Partnernetzwerken ein klares gemeinsames Verständnis: Statt abstrakter Digitalisierungsstrategien sollten konkrete Anwendungsfälle, klare industrielle Anforderungen und einheitliche Datenstandards für den pharmazeutischen Maschinenbau definiert werden.
Packaging Valley Germany e.V. übernimmt dabei bewusst die Rolle des neutralen Koordinators zwischen Pharmaunternehmen, Maschinenbauern, Komponentenherstellern und Technologiepartnern – mit dem Ziel, eine strukturierte, interoperable und standortübergreifende Datenökonomie für die Pharmaindustrie in Deutschland und Europa aufzubauen.
Beteiligte Unternehmen
Pharmaunternehmen
Maschinen- und Anlagenbau
Komponentenhersteller & Automatisierung
Häufig gestellte Fragen
Für wen ist das Projekt relevant?
Was ist der konkrete Output?
Ein priorisiertes Lastenheft, technische Empfehlungen/Standards und definierte Pilotszenarien.
Geht es um eine einzelne Plattform?
Nein. Fokus ist herstellerneutraler Austausch und Interoperabilität – nicht eine proprietäre Einzellösung.
Wie kann man sich beteiligen?
Am besten sprechen Sie uns dazu an. Beispielsweise gibt es Anknüpfungspunkte über die Arbeitsgruppen, als Pilotpartner oder über einen Beitrag zu Technologien und Standards.