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KI im Prüflabor
Künstliche Intelligenz im Prüflabor: Was geht schon jetzt?
Seit dem Durchbruch von ChatGPT im Jahr 2023 hat die Künstlichen Intelligenz (KI) einen massiven Hype erlebt. Doch was bedeutet das für heutige Prüflabore? Können sie von diesen fortschrittlichen Technologien profitieren, und wenn ja, wie?
Ein 68 Jahre alter Hype wird Realität
So neu ist Künstliche Intelligenz nicht, wie viele annehmen würden. Ihre Geburtsstunde war bereits 1956, als John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon auf der Dartmouth-Konferenz das Potenzial von Maschinen zur Simulation menschlicher Intelligenz erkundeten. Seitdem hat sich viel getan. Von den frühen Tagen der Digitalisierung über grundlegende Werkzeuge wie Excel und LIMS (Labor-Informations- und Managementsysteme) bis hin zu modernen KI-gesteuerten digitalen Zwillingen hat sich die Technologie stetig weiterentwickelt. Heute hat KI einen Reifegrad erreicht, bei dem nicht nur Chatbots menschenähnliche Interaktionen simulieren, sondern spezifische Anwendungen für die Industrie sich zu echten Gamechangern entwickeln. Beispiele hierfür sind die Produktionsoptimierung, Qualitätskontrolle, Fertigungsautomation oder Patentrecherchen. Auch im industriellen Labor macht KI nicht halt, besonders seit LabV im Februar 2024 den Digitalen Assistenten vorgestellt hat.
Nutzung von KI im Prüflabor: Bereits heute Realität
Erstens benötigen Labore strukturierte und qualitativ hochwertige Daten als Grundlage für jede KI-Anwendung. Dazu gehört, dass alle Labordaten in einer zentralen Datenbank vereinigt sind. Klassische LIMS-Anbindungen sind oft überfordert, weshalb es neuer innovativer Ansätze bedarf, um eine Datenbasis zu schaffen, die einen sinnvollen KI-Einsatz ermöglicht.
Strukturierte Daten
Rechenkapazität
Natural Language Coding
1. Strukturierte Daten
Erstens benötigen Labore strukturierte und qualitativ hochwertige Daten als Grundlage für jede KI-Anwendung. Dazu gehört, dass alle Labordaten in einer zentralen Datenbank vereinigt sind. Klassische LIMS-Anbindungen sind oft überfordert, weshalb es neuer innovativer Ansätze bedarf, um eine Datenbasis zu schaffen, die einen sinnvollen KI-Einsatz ermöglicht.
2. Rechenkapazität
Sufficient computing capacity is required to efficiently process the lab’s data volumes and perform complex analyses within reasonable timeframes.
3. Natural Language Coding (NLP)
Drittens ist die Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) entscheidend, um eine intuitive Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen.
Datenmanagement - Herausforderung im Labor
Die erfolgreiche Implementierung von KI verlangt vom Labor eine solide und gut strukturierte Datenbasis. Doch dazu bedarf es eines effektiven Datenmanagements, an dem bisher Unternehmen vorrangig mit ihren LIMS-Systeme entweder aus technischen oder finanziellen Gründen gescheitert sind. Eine vollständige Geräteanbindung muss erzielt werden, seien das physikalische, mechanische oder chemische Messgeräte. Alles muss an einem Ort zentral gesammelt und strukturiert vorliegen.
Deshalb müssen Labore zuerst Zeit und Ressourcen in die Strukturierung der Daten und Vernetzung der Datenquellen investieren bevor man an KI denken kann. Moderne Datenmanagement-Lösungen wie LabV verfügen über einen Mapper, mit der eine mühelose Integration aller Geräte und der IT-Infrastruktur ermöglicht wird (siehe Abbildung).
Was bringt KI im Labor?
Die Einsatzmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz im Prüflabor sind vielfältig. In der Qualitätssicherung kann KI Routineaufgaben übernehmen, wie die automatisierte Erstellung von Qualitätsregelkarten. Zudem führt die KI komplexe Analysen über große Datenmengen auf Knopfdruck durch, um neue Erkenntnisse über Lieferanten oder Produktionsanomalien zu gewinnen. In der Materialentwicklung ermöglicht KI präzisere Leistungsprognosen und unterstützt bei der Identifikation verbesserter Rezepturen. KI-Algorithmen können Muster erkennen und Vorhersagen über die Performance und Qualität neuer Varianten treffen. Dies spart nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern beschleunigt auch den Innovationsprozess.
Viele Experten betonen: Die Einführung von KI im Prüflabor ist nicht nur möglich, sondern auch notwendig. Wer im Wettbewerb bestehen will, wird auf die Effizienzsteigerung nicht verzichten können. Und wer heute in die Digitalisierung und Strukturierung seiner Daten investiert, legt den Grundstein für eine effizientere und zukunftsorientierte Laborumgebung.
Allerdings stehen viele Laborleiter und Qualitätsmanager vor der Herausforderung, den Prozess der Digitalisierung anzustoßen, ohne genau zu wissen, wo sie anfangen sollen. Sie navigieren jeden Tag durch diverse Excel-Listen, bedienerunfreundliche LIMS oder schwerfällige Papierdokumente. Eine systematische Vorgehensweise umfasst eine gründliche Bestandsaufnahme der aktuellen IT-Infrastruktur, der Laborgeräte und der Prozessabläufe. Diese Herangehensweise identifiziert die Kernprobleme und legt das Fundament für eine zukunftsorientierte Digitalisierungsstrategie.
Jetzt oder nie - KI im Labor als Wandel annehmen
Die Zukunft der Labore liegt in der intelligenten Nutzung von Daten und der Integration fortschrittlicher KI-Technologien. Durch die frühzeitige Investition in die Digitalisierung sichern sich Labore nicht nur einen Wettbewerbsvorteil, sondern ebnen auch den Weg für effizientere Prozesse in der F&E oder Qualitätssicherung.
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