STATE COLLEGE, Pennsylvania, July 23, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- Blue Mountain,
führender Anbieter GMP-konformer Enterprise-Asset-Management-Software (EAM) für
die Life-Sciences-Branche, hat heute RAM Discover vorgestellt. Die neue KI-
gestützte Intelligence Engine unterstützt Unternehmen in regulierten
Produktionsumgebungen dabei, über klassische Dashboards und Reports
hinauszugehen: Sie zeigt nachvollziehbar auf, warum operative Probleme
entstehen, und zeigt auf, welche Maßnahmen den größten Nutzen versprechen.
RAM Discover kombiniert konversationelle KI, moderne Analytik und umfassende
Expertise im Life-Sciences-Bereich, um Wartungs- und Kalibrierdaten in
aussagekräftige Zusammenhänge, benchmarkgestützte Erkenntnisse und fundierte
Handlungsempfehlungen umzuwandeln. Die Lösung ermöglicht es Teams, die für
Wartung, Zuverlässigkeit, Qualität und Technik zuständig sind, schnellere und
fundiertere Entscheidungen zu treffen und gleichzeitig die in der regulierten
Fertigung erforderlichen Governance- und Rückverfolgbarkeitsanforderungen
einzuhalten.
Mehr als Reporting: Zusammenhänge verstehen
Herkömmliche Reporting-Tools zeigen, was passiert ist. RAM Discover zeigt, warum
es dazu gekommen ist, identifiziert die maßgeblichen Einflussfaktoren und
empfiehlt konkrete nächste Schritte.
Anwender können ihre Fragen in natürlicher Sprache stellen - etwa zur
Wartungsleistung, zu Kalibrierungsaktivitäten, zur Anlagenzuverlässigkeit, zu
Compliance-Trends oder zu Engpässen in Arbeitsabläufen. RAM Discover analysiert
Betriebsdaten und stellt die Ergebnisse in ihrem Zusammenhang verständlich dar.
Die Lösung verknüpft Ereignisse miteinander, erkennt Muster und macht
Verbesserungspotenziale sichtbar.
Statt Reports erstellen oder komplexe Dashboards interpretieren zu müssen,
erhalten Anwender mit RAM Discover einen intelligenten
Zuverlässigkeitsanalysten, der operative Fragestellungen jederzeit fundiert
beantwortet.
Speziell für die Life-Sciences-Branche entwickelt
Im Unterschied zu generischen KI-Plattformen wurde RAM Discover gezielt für
regulierte Umgebungen in der Life-Sciences-Branche entwickelt.
Die Lösung basiert auf dem umfassenden Know-how von Blue Mountain im GMP-Asset-
Management und integriert Best Practices der Branche, regulatorische
Anforderungen sowie Benchmark-Werte für die Zuverlässigkeit in jede Analyse.
Alle Empfehlungen werden auf Grundlage validierter Betriebsdaten erstellt.
Gleichzeitig bleiben vollständige Rückverfolgbarkeit und Transparenz jederzeit
gewährleistet - eine wichtige Voraussetzung für Unternehmen, die in FDA-
regulierten und GxP-konformen Umgebungen tätig sind.
RAM Discover unterstützt Unternehmen dabei:
* Die Ursachen von Verzögerungen bei Wartungs- und Kalibrierungsprozessen
schnell zu identifizieren
* Verborgene Engpässe in Arbeitsabläufen und Prozessineffizienzen aufzudecken
* Die eigene operative Leistung anhand von Best Practices der Branche zu
bewerten
* Verbesserungsmaßnahmen nach ihrem betrieblichen Nutzen zu priorisieren
* Untersuchungen mithilfe konversationeller Abfragen in natürlicher Sprache zu
beschleunigen
* Entscheidungen durch kontextbezogene Erläuterungen statt isolierter
Kennzahlen fundierter zu treffen
Durch die Verknüpfung von KI mit betrieblichem Kontext können Organisationen den
Analyseaufwand verkürzen, die Anlagenperformance steigern und über den gesamten
Asset-Lebenszyklus hinweg fundierte, datenbasierte Entscheidungen treffen.
Blue Mountain treibt seine KI-Strategie konsequent voran
Mit der allgemeinen Verfügbarkeit von RAM Discover erreicht Blue Mountain den
nächsten Meilenstein seiner langfristigen KI-Strategie, die auf drei zentralen
Säulen basiert:
Assist - Bereitstellung validierter Antworten und intelligenter
Wissensunterstützung
Augment - Unterstützung fundierter Entscheidungen durch kontextbezogene
Intelligenz mit RAM Discover
Automate - Intelligente Automatisierung von Workflows durch zukünftige KI-
Funktionen
Zusammen sollen diese Innovationen Herstellern in der Life-Sciences-Branche
helfen, ihre Produktivität zu steigern und zugleich die Anforderungen an
Governance, Validierung und Compliance in hochregulierten Produktionsumgebungen
zuverlässig zu erfüllen.
?KI sollte mehr leisten, als Daten lediglich zusammenzufassen. Sie sollte
Unternehmen dabei helfen zu verstehen, was geschieht, warum es geschieht und
welche Maßnahmen den größten operativen Nutzen bringen", so Judy Fainor, Chief
Technology Officer bei Blue Mountain. ?RAM Discover bringt intelligente Analysen
direkt in die täglichen Arbeitsabläufe von Wartungs- und Reliability-Teams. Die
gewonnenen Erkenntnisse sind kontextbezogen, nachvollziehbar und konsequent auf
die Anforderungen regulierter Hersteller in der Life-Sciences-Branche
zugeschnitten."
RAM Discover ist ab sofort für den produktiven Einsatz mit der Blue Mountain
RAM-Plattform allgemein verfügbar. Unternehmen können konversationelle KI und
intelligente Analytik jetzt nutzen, um ihre Wartungsprozesse zu optimieren,
Kalibrierungsabläufe effizienter zu gestalten, die Compliance zu stärken und
kontinuierliche Verbesserungen im gesamten GMP-Asset-Management voranzutreiben.
Über Blue Mountain
Blue Mountain ist der führende Anbieter von Enterprise Asset Management für die
Life-Sciences-Branche. Seit mehr als 35 Jahren entwickelt Blue Mountain
innovative, hochwertige Lösungen, die regulatorische Compliance sichern, die
betriebliche Effizienz steigern und die Performance von Anlagen optimieren. Die
Cloud-Plattform von Blue Mountain wird von über 450 Life-Sciences-Unternehmen
eingesetzt und unterstützt durchgängiges GMP-konformes Asset Management - von
Kalibrierung und Wartung bis hin zu Validierung und Analyse. Blue Mountain wird
von Five Arrows, dem Alternative-Assets-Bereich von Rothschild & Co., sowie
Accel-KKR unterstützt und hat seinen Hauptsitz in State College, Pennsylvania.
Weitere Informationen finden Sie unter www.bluemountain.io sowie auf dem
LinkedIn-Profil von Blue Mountain.
Pressekontakt
Christian Rockwell
carockwell@bluemountain.io
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Blue Mountain kündigt allgemeine Verfügbarkeit von RAM Discover an: KI-gestützte Erkenntnisse für das GMP-Asset-Management 23.07.2026, 15:28 Uhr von dpa-AFX Jetzt kommentieren: 0
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