Überblick über die
Chemie- trends.

Eine Analyse der für die chemisch-pharmazeutische Industrie besonders relevanten Trends der Zukunft.

Überblick über die analysierten Trends

15 Trends wurden identifiziert.

Trends sind nichts anderes als Veränderungsbewegungen oder Wandlungsprozesse, die die zukünftige Welt mit ihren weitreichenden Einflüssen auf Unternehmen, Gesellschaften, Volkswirtschaften, Kulturen und das persönliche Leben gestalten. Man findet Trends in den unterschiedlichsten Durchdringungstiefen. Dieser Bericht stellt 15 ausgewählte Trends vor, die bereits einen großen Einfluss auf betriebliche Prozesse und die Arbeitswelt in der betrieblichen und organisatorischen Arbeitsweise in der chemisch-pharmazeutischen Industrie haben oder voraussichtlich haben werden. Die 15 Trends sind in drei Kategorien unterteilt.

Digitale Technologien

Materialtechnologien

Interaktion & Geschäftsprozesse

Die 15 Trends erklärt.*

Trends haben einen großen Einfluss auf die Entwicklung bestehender und neuer Skills. Um Trends besser verstehen und mit Maßnahmen zur Personalstrategie oder -entwicklung verknüpfen zu können, werden den Trends im Folgenden relevante Skills zugeordnet.

Legende

*Quelle: gecrawlte Daten von HRForecast aus öffentlichen Quellen (Regionen: Deutschland, EU, USA & China). Analysierter Zeitraum: 01/2018 – 12/2019. Es wurden ausschließlich Daten aus der Chemieindustrie analysiert.

Digitale Technologien

Big-Data-Technologien

Definition:

Die Verarbeitung komplexer, großer und dynamischer Datenmengen mit modernen Datenverarbeitungs- technologien.

Beispiel aus der Praxis:

Entwicklung einer Datenbank mit allen Arten von Materialien aus der Experimental- chemie und der Chemoinformatik.

Blockchain

Definition:

Systeme, in denen eine Aufzeichnung von Transaktionen über mehrere Computer geführt wird, die in einem Peer-to-Peer-Netzwerk verbunden sind.

Beispiel aus der Praxis:

Blockchains helfen dabei, verarbeitete Chemikalien zu verfolgen, zurückzuverfolgen und auszuliefern und die Qualität zu sichern oder gefälschte Chemikalien mit Transaktionsdaten zu erkennen.

Cyber- sicherheit

Definition:

Die Praxis der Verteidigung von Computern, Servern, mobilen Geräten, elektronischen Systemen, Netzwerken und Daten vor bösartigen Angriffen.

Beispiel aus der Praxis:

Cybersicherheit zielt darauf ab, Betriebsanlagen, wertvolle Informationen über chemische Formeln und Kundendaten- banken vor unbefugtem Zugriff zu schützen.

Data Science & Analytik

Definition:

Ein interdisziplinäres Gebiet, das wissenschaftliche Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme verwendet, um Wissen und Erkenntnisse aus vielen strukturierten und unstrukturierten Daten zu extrahieren.

Beispiel aus der Praxis:

Analyse verschiedener Datenquellen, wie Experimente, Fotos und Bilder zur Vorhersage der chemischen Struktur eines Materials.

Maschinelles Lernen & K.I.

Definition:

Die Theorie und Entwicklung von Computer- systemen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie z. B. visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungs- findung.

Beispiel aus der Praxis:

Simulationen chemischer Reaktionen bei der Entwicklung neuer Materialien, wodurch die Entwicklungszeit durch die Verringerung der Anzahl der erforderlichen Laborversuche verkürzt wird.

Materialtechnologien

3D-Druck

Definition:

3D Druck, auch als additive Fertigung bekannt, ist die Konstruktion eines dreidimensionalen Objekts aus einem CAD-Modell oder einem digitalen 3D-Modell.

Beispiel aus der Praxis:

Im Falle eines Anlagenausfalls aufgrund eines beschädigten Teils kann das Ersatzteil bequem vor Ort gedruckt und rechtzeitig eingebaut werden. Der Inhouse- Druck von Ersatzteilen reduziert die Lagerkosten und erhöht die Effizienz.

Alternative Rohstoffe

Definition:

Die Umstellung von Erdöl- und Erdgas-Rohstoffen auf alternative, weitgehend biobasierte Rohstoffe.

Beispiel aus der Praxis:

Biomasse als erneuerbare Energiequelle, die aus Pflanzen und Organismen gewonnen wird und in Brennstoffe für Energie, Chemikalien und Polymere umgewandelt werden kann.

Batterien

Definition:

Behälter, bestehend aus einer oder mehreren Zellen, in denen chemische Energie in Elektrizität umgewandelt und als Stromquelle genutzt wird.

Beispiel aus der Praxis:

Batteriematerialien, wie z. B. fortschrittliche aktive Kathodenmaterialien, verbessern die Batterieleistung in Bezug auf Energiedichte und Effizienz, was zu einer sichereren Batterie führt,

Biotechnologien

Definition:

Ein breites Gebiet der Biologie, das die Nutzung lebender Systeme und Organismen zur Entwicklung oder Herstellung von Produkten beinhaltet.

Beispiel aus der Praxis:

Die Entwicklung von mRNA- Impfstoffen.

Materialwis-
senschaften

Definition:

Das interdisziplinäre Gebiet der Materialwissenschaft, auch allgemein als Werkstoffkunde und -technik bezeichnet, befasst sich mit der Entwicklung und Entdeckung neuer Materialien, insbesondere von Festkörpern.

Beispiel aus der Praxis:

Nanomaterialien – Materialien mit einer Struktur auf der Nanoskala und einzigartigen optischen, elektronischen, thermophysikalischen oder mechanischen Eigenschaften.

Interaktion & Geschäftsprozesse

Agile Prinzipien

Definition:

Agile Prinzipien zielen darauf ab, in einer Organisation flexibel und darüber hinaus proaktiv, antizipativ und initiativ zu agieren zu können, um notwendige Veränderungen einzuführen.

Beispiel aus der Praxis:

Agilität entstand als Projekt- management- Methodik und entwickelte sich weiter in organisatorische und kulturelle Transformationen. In der chemischen Produktent- wicklung sind Scrum und Kanben gängige agile Methoden.

Automatisie- rung & Robotik

Definition:

Die Verwendung oder Einführung von automatischen Geräten und Maschinen in einem Prozess,

Beispiel aus der Praxis:

Cobots (kollaborative Roboter) können eingesetzt werden, um die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern zu optimieren, z. B. bei der Unterstützung von Chemielaboranten *innen bei gefährlichen Laborexperi -menten.

Digitaler Vertrieb

Definition:

Die Fähigkeit, den Kundenkontakt über soziale und digitale Kanäle zu skalieren.

Beispiel aus der Praxis:

Implementierung von E-Commerce- Plattformen und Marketing- Automatisierung, um Kunden über mehrere Kanäle zu gewinnen, Kundenkontakt- punkte zu skalieren, Kosten zu senken und die Effizienz der Lieferkette zu verbessern.

Internet der Dinge & Konnektivität

Definition:

Beschreibt das Netzwerk von physischen Objekten – „Dingen“ -, die mit Sensoren, Software und anderen Technologien ausgestattet sind, um Daten mit anderen Geräten und Systemen über das Internet zu verbinden und auszutauschen.

Beispiel aus der Praxis:

Sensoren, die Daten von Produktions- anlagen sammeln, ermöglichen skalierbare Datenanalysen, die zu einer optimierten und vorausschau- enden Wartung von Maschinen führen, Kosten sparen, die Effizienz steigern und eine Fernüberwach- ung ermöglichen.

Virtuelle und augmentierte Realität

Definition:

Technologie, die ein computergeneriertes Bild über die Ansicht des Benutzers von der realen Welt legt und so eine zusammengesetzte Ansicht liefert.

Beispiel aus der Praxis:

Bietet Wartungs- technikern die Möglichkeit, über Hard- und Software in Echtzeit effektive Schulungen und Feedback für Mitarbeiter aus der Ferne zu geben.

Treiber des Wandels in der chemisch-pharma- zeutischen Industrie

Eine von vier Stellenaus- schreibungen erfordert Skills im Bereich Data Science & Analytik.*

Die 15 analysierten Trends befinden sich in unterschiedlichen Reifegraden, daher sind die Auswirkungen auf die Branche sehr unterschiedlich. Es können drei Phasen definiert werden (Entstehungs, Wachstums-, und Durchdringungsphase).

4 von 15 Trends

Durchdringungsphase – starker Einfluss: breite, großflächige Ausbreitung über die gesamte Wertschöpfungskette mit großen Auswirkungen auf die heutige Industrie.

4 von 15 Trends

Wachstumsphase – mittlerer Einfluss: beginnender Reifeprozess, der die Branche heute moderat beeinflusst, und die Erwartung, dass die Trends in den nächsten Jahren zum neuen Stand der Technik führen werden.

7 von 15 Trends

Entstehungsphase – geringer Einfluss: die Trends sind noch in einem frühen Stadium und bieten noch keine konkreten Vorteile in Bezug auf Flexibilität und Effizienz. Geringe Auswirkungen auf die Branche heute, aber eine genaue Beobachtung der Trends wird empfohlen, da sie sich in der kurz- und mittelfristigen Zukunft auf die Berufe in der Branche auswirken könnten.

Legende

*Quelle: gecrawlte Daten von HRForecast aus öffentlichen Quellen (Regionen: Deutschland, EU, USA & China). Analysierter Zeitraum: 01/2018 – 12/2019. Es wurden ausschließlich Daten aus der Chemieindustrie analysiert.

Anteil der Trends an allen Stellenausschreibungen

Der Trend mit den größten Auswirkungen auf die Branche ist „Data Science & Analytik“. Etwa eine von vier Stellenausschreibungen erfordert Skills in diesem Bereich. Die drei anderen Trends, die eine sehr hohe Auswirkung auf die Branche haben, sind Biotechnologie, digitaler Vertrieb und maschinelles Lernen/K.I.. Ca. eine von sechs Stellenausschreibungen erfordert Skills in jedem dieser drei Bereiche.

Treiber des Wandels in der chemisch-pharmazeutischen Industrie

Auswirkungen der Trends auf die Funktionsbereiche.*

Grüne Kopfzeile

Name des Funktionsbereich.

Weißer Bereich

Liste der relevanten Trends im Funktionsbereich.

Graue Fußzeile

Weiterführende Erläuterungen.

Legende

*Quelle: gecrawlte Daten von HRForecast aus öffentlichen Quellen (Regionen: Deutschland, EU, USA & China). Analysierter Zeitraum: 01/2018 – 12/2019. Es wurden ausschließlich Daten aus der Chemieindustrie analysiert.

Hoher Einfluss

Forschung & Entwicklung

  • Biotechnologien
  • Materialwissenschaften
  • Alternative Rohstoffe
  • Batterien
  • 3D-Druck
  • Big-Data-Technologien

Große Daten-Repositories bieten einen intuitiven Zugang zu Daten und geben Forschern Zeit für Kreativität und Produktivität frei.

Einkauf

  • Blockchain

Implementierung von Blockchain-Plattformen zur Vereinfachung, Validierung und Beschleunigung von Vertragsmanagement und Materialverhandlungsprozessen.

Hoher Einflus

Produktion

  • Automatisierung & Robotik
  • Cybersicherheit
  • 3D-Druck
  • Agile Prinzipien
  • IoT & Konnektivität

Sammeln und Verarbeiten von Daten aus Sensoren und Einsatz von Robotern zur Automatisierung der Produktionsabläufe.

Hoher Einfluss

Instandhaltung

  • IoT & Konnektivität
  • Big-Data-Technologien
  • Data Science & Analytik
  • Maschinelles Lernen / K.I.
  • Cybersicherheit
  • Virtuelle und augmentierte Realität

Algorithmen, die kontinuierlich Sensordaten verarbeiten, um Daten zu analysieren, vorherzusagen und zu visualisieren um damit die Wartung von Produktionslinien zu verbessern, auch bekannt als vorausschauende Wartung.

Logistik

  • Blockchain

Kontinuierliche Sammlung und Analyse von internen Daten (z.B. historischer Materialverbrauch) und externen Daten (z.B. Tarifpolitik, Konjunkturzyklen) zur Vorhersage von zukünftigem Materialbedarf und Engpässen in der Lieferkette.

Vertrieb

  • Digitaler Vertrieb
  • Big-Data-Technologien
  • Data Science & Analytik

Vorhersage des Kundenverhaltens basierend auf dem Kaufverhalten und den Anforderungen des Kunden. um dem Kunden über E-Commerce- Plattformen geeignete Produkte zu empfehlen.

Marketing

  • Digitaler Vertrieb
  • Big-Data-Technologien
  • Data Science & Analytik
  • Maschinelles Lernen / K.I.

Techniken des maschinellen Lernens zur Verbesserung der Kundensegmentierung und der prädiktiven Analytik zur Qualifizierung und Priorisierung von Leads auf Basis der Segmentierung.

Hoher Einfluss

IT

  • Big-Data-Technologien
  • Data Science & Analytik
  • Maschinelles Lernen / K.I.
  • Cybersicherheit
  • Agile Prinzipien

Die Entwicklung innovativer, datengetriebener Geschäftsmodelle wandelt die IT-Funktion von einer Unterstützungsfunktion zu einem wesentlichen Werttreiber in der Wertschöpfungskette des Unternehmens.

Verwaltung

  • Data Science & Analytik
  • Agile Prinzipien
  • Automatisierung & Robotik

Ablösung von repetitiven, manuell durchgeführten Prozessen durch Automatisierungstechnologien.

Personal

  • Big-Data-Technologien
  • Data Science & Analytik

Analyse von Mitarbeiterdaten in Verbindung mit Geschäftsdaten, um die Belegschaft besser zu verstehen, z. B. Analysieren von Qualifikationslücken, Modellierung des zukünftigen Personalbestands oder Verständnis von Fluktuationstreibern erlangen.