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Pinsel mit pudriger Schminke

Produkte optimieren und weiterentwickeln

In Industriebereichen wie Kosmetik, Zahnpflege, Waschmittel oder Nahrungsmittel sind experimentelle Formulierungsoptimierungen ebenso an der Tagesordnung wie Prozessoptimierungen. Durch eine gezielte Analyse der Formulierungsdaten können Zusammenhänge identifiziert und Experimente eingespart werden. Somit ist es möglich, sehr gezielt Produkte zu optimieren oder neu zu entwickeln. Dadurch können auch wertvolle Vorhersagen über das Konsumentenverhalten und den Markterfolg neuer Produkte getroffen werden.

Produkte optimieren und weiterentwickeln

In Industriebereichen wie Kosmetik, Zahnpflege, Waschmittel oder Nahrungsmittel sind experimentelle Formulierungsoptimierungen ebenso an der Tagesordnung wie Prozessoptimierungen. Durch eine gezielte Analyse der Formulierungsdaten können Zusammenhänge identifiziert und Experimente eingespart werden. Somit ist es möglich, sehr gezielt Produkte zu optimieren oder neu zu entwickeln. Dadurch können auch wertvolle Vorhersagen über das Konsumentenverhalten und den Markterfolg neuer Produkte getroffen werden.

Exemplarische Einsatzbereiche

Exemplarische Einsatzbereiche

  • Stabilitätsprognose und -optimierung von Kosmetikprodukten
  • Optimierung und Prognose von SPF
  • Prognose der mikrobiologischen Performanz von Formulierungen
  • Prognose und Optimierung der Performanz von Applikatoren in Kombination mit der Formulierung
  • Prognose von Rheologie / Thixotropie
  • Stabilitätsprognose und -optimierung von Kosmetikprodukten
  • Optimierung und Prognose von SPF
  • Prognose der mikrobiologischen Performanz von Formulierungen
  • Prognose und Optimierung der Performanz von Applikatoren in Kombination mit der Formulierung
  • Prognose von Rheologie / Thixotropie
  • Modellierung und Prognose sensorischer Eigenschaften als Funktion physikochemischer Eigenschaften von Formulierungskomponenten
  • Modellierung und Prognose von „consumer liking“ als Funktion sensorischer Eigenschaften von Formulierungen
  • Analyse und Optimierung von Produktionsprozessen
  • Modellierung und Prognose sensorischer Eigenschaften als Funktion physikochemischer Eigenschaften von Formulierungskomponenten
  • Modellierung und Prognose von „consumer liking“ als Funktion sensorischer Eigenschaften von Formulierungen
  • Analyse und Optimierung von Produktionsprozessen

Fallbeispiele

Fallbeispiele

IOI Oleo GmbH, Prozessoptimierung, Witten
Thomas Kummer, COO

»Wir sind durch die KI-Experten der divis jetzt dabei, den entscheidenden Schritt für die Optimierung dieses Produktes umzusetzen. Wir sind von den Resultaten dieses Projektes mehr als beeindruckt und haben das Team der divis als hochkompetent, effizient, und sehr angenehm in der engen Zusammenarbeit mit uns erlebt. Wir sind gegenwärtig dabei, diesen Ansatz auch für andere Produkte der IOI Oleochemicals umzusetzen, freuen uns auf die weitere Zusammenarbeit, und empfehlen die divis sehr gern als kompetenten Partner. Neben der hohen fachlichen Kompetenz des Teams von Prof. Bäck hat uns auch die Fähigkeit beeindruckt, die technische Prozessfragestellung des Kunden in den Mittelpunkt zu stellen und die KI-Methoden voll und ganz im Sinne der Aufgabenstellung anzuwenden.«

Fallbeispiel PDF

Beiersdorf AG, Hamburg
Dr. Thomas Hillemann, Leiter der Studienkoordination

»Auf der Basis bisheriger Erfahrungen waren unsere Experimente auf die gewohnten Formulierungsbestandteile beschränkt. Der langwierige experimentelle Prozess, jede Kombination experimentell zu testen, führte dazu, dass wir die gewünschten Produkteigenschaften nach drei Monaten experimenteller Forschung als unerfüllbar betrachteten. Mit ClearVu Analytics haben wir jedoch alle technischen Produktanforderungen schneller als mit traditionellen Ansätzen erfüllen können, und haben nun ein neues Produkt, das wir auf den Markt bringen werden.«

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Johnson & Johnson GmbH
Dr. Matthias Hauser, heute Associate Director Scientific Relations

»Wir sind noch dabei, die Zuverlässigkeit des Modells zu evaluieren, können aber bereits in dieser frühen Phase die mikrobiologische Sicherheit neuer Formulierungen auf der Basis bekannter Formulierungsbestandteile mit hoher Wahrscheinlichkeit vorhersagen. Wir werden die Anwendung des Modells weiter ausbauen, und sehen die Datensammlung innerhalb des Unternehmens als nächsten wesentlichen Schritt zur Unterstützung dieses Prozesses an. Aber bereits in diesem frühen Projektstadium haben wir ein besseres Verständnis für die Interaktionen der Formulierungsbestandteile und des entsprechenden mikrobiologischen Effektes auf das Feuchttuch. Zusätzlich dazu haben wir einen Satz von Arbeitsregeln für die Formulierungsexperten ableiten können.«

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44227 Dortmund

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