KI-Assistent fürs Labor: Potenziale moderner Datenmanagement-Systeme
Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet vielversprechende Möglichkeiten für den Laboralltag. Ein KI-Assistent fürs Labor kann dabei helfen, die Effizienz zu steigern und neue Einblicke in die Daten zu gewinnen. Während traditionelle Labor-Informations- und Management-Systeme (LIMS) seit ihren Anfängen in den 1970er Jahren zu unverzichtbaren Werkzeugen geworden sind, stoßen sie hinsichtlich der Integration moderner KI-Technologien an ihre Grenzen. Trotz der Vielfalt an branchenspezifischen Lösungen bleiben viele Labore mit ihren Systemen unzufrieden. Hohe Kosten für Geräteanbindungen, unvollständige Datenhaltung und aufwändige Anpassungen an neue Anforderungen stellen erhebliche Herausforderungen dar.
KI-Systeme können im Labor auf vielfältige Weise eingesetzt werden. Ein digitaler Assistent vereinfacht beispielsweise die Recherche in umfangreichen Datenbeständen, indem er natürlichsprachliche Anfragen verarbeitet und nach relevanten Mustern und Zusammenhängen sucht. Dies ermöglicht komplexe Analysen und Visualisierungen, die ohne KI-Unterstützung nicht oder nur schwer erkennbar wären.
Ein Beispiel aus der Qualitätssicherung verdeutlicht die Vorteile: Ein Kunststoffverarbeiter bezieht rezykliertes Polymergranulat von drei Lieferanten und misst gemäß DIN-Norm acht Parameter wie Viskosität, Dichte und Partikelgrößenverteilung. Bei zehn Batches pro Lieferanten fallen 240 Messpunkte an. Ein KI-gestütztes System kann diese Daten nicht nur übersichtlich darstellen, sondern auch automatisch Anomalien identifizieren und visualisieren, wie etwa Abweichungen in der Viskosität bei einem bestimmten Lieferanten.
Die Grundlage für erfolgreiche KI-Anwendungen im Labor bildet eine vollständige Integration aller relevanten Daten.
Praktische Anwendung von KI im Laboralltag
Moderne Lösungen ermöglichen eine nahtlose Anbindung verschiedener Messinstrumente durch spezielle Mapper, die Daten in einheitliche Formate umwandeln und in zentralen Datenbanken speichern. Moderne Lösungen ermöglichen eine nahtlose Anbindung verschiedener Messinstrumente durch spezielle Mapper, die Daten in einheitliche Formate umwandeln und in zentralen Datenbanken speichern. Die Verknüpfung mit der bestehenden IT-Infrastruktur wie CRM-, MES- oder anderen Produktionssystemen schafft die Voraussetzung für einen effizienten Zugriff auf historische und aktuelle Daten.
Ein vollständig integriertes System bietet mehrere Vorteile. Es ermöglicht den schnellen Vergleich von Daten und hebt automatisch Werte hervor, die besondere Aufmerksamkeit erfordern. Zudem schafft es die Grundlage für die Erstellung eines „digitalen Zwillings“ – einer digitalen Kopie einer Probe, die Rezepturdaten, technische Spezifikationen, Probendaten und Messergebnisse umfasst und durch Echtzeitdaten kontinuierlich aktualisiert wird.
Darüber hinaus können KI-Systeme Laborergebnisse mit externen Quellen wie wissenschaftlichen Publikationen, Patentdatenbanken oder branchenspezifischen Studien verknüpfen. Diese Kontextinformationen ermöglichen ein tieferes Verständnis der Ergebnisse und unterstützen bei der Analyse potenzieller Nebeneffekte oder Reaktionen bestimmter Substanzen unter verschiedenen Bedingungen.
Ein weiterer Anwendungsbereich ist die Vorhersage von Performance und Qualität neuer Formulierungen. Durch die Analyse historischer Daten und das Erkennen von Mustern können KI-Systeme Prognosen erstellen, die eine proaktive Qualitätskontrolle und eine effizientere Produktentwicklung ermöglichen.
Die Einführung eines KI-Assistent fürs Labor erfordert einen strukturierten Ansatz. Eine sorgfältige Analyse der Ist-Situation bildet die Grundlage für eine nachhaltige Digitalisierungsstrategie. Die Untersuchung der aktuellen Datennutzung unter Einbeziehung bestehender IT-Systeme führt zu einer detaillierten Roadmap für die Umsetzung von Labor-4.0-Lösungen, einschließlich notwendiger IT-Infrastruktur-Upgrades, Modernisierung der Laborgeräte und Anpassung der Prozessabläufe.
Entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von KI im Labor ist eine hohe Datenqualität. KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeiten. Moderne Alternativen zu traditionellen LIMS bieten heute mehr Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit sowie integrierte KI-Funktionen. Diese Lösungen ermöglichen eine bessere Vernetzung und Nutzung der Daten, was zu einer erheblichen Steigerung der Effizienz und Qualität im Labor führt.
Quelle: Fachzeitschrift „Laborpraxis“
Foto: larrui
