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KI in der Laborpraxis - Teil 2
Künstliche Intelligenz im Labor - Teil II
Daten mit KI-basierten Erkenntnissen nutzen
In diesem Szenario zeigen wir, wie ein KI-gestützter digitaler Assistent mehr aus großen Datensätzen macht. KI unterstützt das Labor bei der Durchführung komplexer Datenanalysen und macht Zusammenhänge erkennbar.
Szenario 2: Schnelle Identifizierung von Lieferantenproblemen mithilfe von KI
Die Gewährleistung der Rohstoffqualität der Lieferanten ist entscheidend, um die Beibehaltung der Produktqualität sicherzustellen. Dieses Szenario illustriert, wie KI beim Vergleich verschiedener Mate- riallieferanten und bei der Bereitstellung der erforderlichen Informationen für eine gut informierte Entscheidung sorgen kann.
Das Problem
Die enorme Datenmenge, die innerhalb der DIN-Spezifikation für Rezyklate zusammengetragen und analysiert werden muss, stellte das Labor vor eine Herausforderung. Das Aufdecken von Korrelationen, Anomalien und Zusammenhängen zwischen verschiedenen Messparametern war zu zeitaufwändig und wurde deshalb möglichst vermieden.
Die Lösung
Eine einzige Texteingabe mit der entsprechenden Anfrage an den digitalen Assistenten war ausreichend, um eine erste Korrelationsanalyse durchzuführen. Eine anschließende Visualisierung war im Anschluss auf Knopfdruck möglich, um die Korrelationen besser bewerten zu können.
Der digitale Assistent erstellte eine Tabelle mit allen Datenpunkten und den berechneten Korrelationen. Ein Diagramm für die Messparameter konnte ebenfalls rasch mit einem weiteren Prompt erstellt werden. Das Diagramm zwischen HDT und Dichte zeigte die stärkste Korrelation von etwa 0,8, was statistisch gesehen moderat ist — je näher der R-Wert bei 1, desto höher ist die Korrelation. Eine mögliche Interpretation: Ein Polymer höherer Dichte hat ein besser strukturiertes molekulares Netzwerk, als bei Polymeren mit geringerer Dichte, was sie potenziell hitzebeständiger macht.
Der KI-gestützte digitale Assistent kann die Daten also nutzen, um Korrelationen zu identifizieren, die das Labor so ohne weiteres nicht hätte analysieren können. Da die KI sowohl historische als auch aktuelle Daten nutzen kann, muss der Labormitarbeiter nicht mehrere Papierdokumente und Excel-Tabellen manuell nach einer bestimmten Korrelation durchsuchen. Datenmanagement und künstliche Intelligenz arbeiten hier also Hand in Hand. Die automatisierte Analyse funktioniert ohne Programmierkenntnisse oder KI-Expertenwissen dank intuitiver Bedienung per Eingabeaufforderung.
Im kommenden Blopost werden wir ein zweites Szenario betrachten. Wir zeigen, wie Künstliche Intelligenz eingesetzt werden kann, um Lieferantenprobleme früh zu identifizieren. Oder laden Sie einfach unsere Fallstudie unten herunter.
KI-Fallstudie aus dem Qualitätssicherungs-Labor
Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Wir zeigen in einer praktischen Fallstudie, wie KI das Prüflabor unterstützen kann.
Lernen Sie in dieser Fallstudie:
- Wie KI-basierte Lösungen fragmentierte Labordaten in ein kohärentes System integrieren können
- Was KI in Ihrem Labor leisten kann, um die Effizienz zu steigern und alle Daten zu nutzen
- Praktische Beispiele, wie KI die Datenanalyse optimieren kann
- Die Vorteile einer KI-gestützten Datenmanagementplattform.
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