Ausgangslage
In Life-Science-Unternehmen (z. B. Pharma, Biotechnologie, Diagnostik, Chemie) entstehen große Mengen experimenteller Daten, Versuchsprotokolle, analytischer Messwerte und Rezepturparameter. Viele Laborschritte sind noch manuell, fragmentiert oder dezentral dokumentiert. Dies führt zu:
- Verzögerungen durch Datenimporte und manuelle Transkription
- Inkonsistenzen, Misskommunikation und Dateninkohärenzen
- Wiederholungsversuche durch fehlende Transparenz in den Versuchswegen
- Lange Entwicklungszyklen (z. B. bei Formulierungen, Wirkstoffoptimierungen)
- Schwierigkeiten bei Rückverfolgbarkeit, Compliance (z. B. GLP, GMP) und Audit-Nachweisen
Zudem wächst der Innovationsdruck: Marktzyklen verkürzen sich, und die Wettbewerber verlangen schnellere Produktentwicklungen. Gleichzeitig steigen regulatorische Anforderungen an Dokumentation, Datenintegrität und Nachvollziehbarkeit.
Zielsetzung
- Automatisierung und Vereinheitlichung zentraler Laborprozesse und Datenflüsse
- KI-gestützte Rezepturentwicklung und Versuchsplanung
- Steigerung der Effizienz, Reduktion von Redundanzen und Wiederholungen
- Gewährleistung hoher Datenintegrität und Compliance (Auditfähigkeit, Rückverfolgbarkeit)
- Entlastung der Laborwissenschaftler von administrativen Aufgaben, damit mehr Zeit für Kreatives und Innovation bleibt
Beschreibung des Use Cases
1. Zentrale Datenintegration & Workflow-Automatisierung
LabOptimizer wird als zentrales LIMS / Datenplattform eingeführt. Alle Geräte, Messsysteme und Datenquellen (Spektroskope, Chromatographen, Automatisierungsroboter etc.) werden angeschlossen.
Eingehende Messdaten werden automatisiert erfasst (z. B. via Schnittstellen / APIs / instrumentale Anbindung).
Standardarbeitsanweisungen (SOPs), Protokolle, Versuchsdefinitionen und Metadaten werden im System verwaltet und versioniert.
Workflows werden digital gesteuert: z. B. von Probenannahme über Vorbehandlung, Analyse bis zur Datenfreigabe und Berichtserstellung.
2. KI-gestützte Rezeptur- und Materialoptimierung
KI-basierte Vorhersagen zu Materialeigenschaften: LabOptimizer nutzt KI, um aus historischen Experimentdaten, Materialkennwerten und Versuchsparametern Vorhersagemodelle für Material- oder Produkt-Eigenschaften abzuleiten (z. B. Stabilität, Viskosität, Löslichkeit)
Bei neuen Formulierungsvarianten oder Materialkombinationen schlägt das System optimierte Parameter vor (z. B. Mengenverhältnisse, Konzentrationen, Prozessbedingungen).
Der „Produktnavigator“ in LabOptimizer ermöglicht eine Rückwärtssuche – also bereits existierende ähnliche Formulierungen oder Materialien zu identifizieren, um Doppelentwicklungen zu vermeiden.
Neue Experimente werden durch das System priorisiert anhand von Unsicherheiten, Einflussparametern oder Kosten-Nutzen-Vorhersagen (Design-of-Experiments-Optimierung).
3. Qualitätskontrolle, Validierung & Compliance
Jede Messung und jeder Schritt wird mit vollständiger Audit-Trail-Information gespeichert: Wer, wann, mit welchem Gerät/Parameter, wer die Freigabe erteilt hat etc.
Versionierung von SOPs und Versuchsprogrammen wird transparent verwaltet.
Automatische Plausibilitätsprüfungen und Datenvalidierungen werden eingebaut (z. B. Grenzwerte, Kalibrierstatus, Ausreißerkennung).
Im Falle von Abweichungen werden automatisch Workflows zum Root-Cause-Analysis initiiert.
Reportingmodule erzeugen qualitätsrelevante Dokumente, die für Audits oder regulatorische Anforderungen verwendet werden können.
Nutzen
- Kostenreduktion: Weniger manuelle Bearbeitung bedeutet geringere Personalkosten.
- Produktivitätssteigerung: Schnellere Durchlaufzeiten bei Kunden- und Finanzprozessen.
- Kundenzufriedenheit: 24/7-Service durch Voicebots und Selfservice-Angebote.
- Nachhaltigkeit: Weniger Papier, effizientere Prozesse und optimierte Netzintegration erneuerbarer Energien.
- Zukunftssicherheit: Compliance mit EU AI Act schafft Vertrauen und Rechtssicherheit.
Erfolgsfaktoren
- Datenqualität: KI benötigt saubere, strukturierte Daten.
- Strategische Einbettung: KI ist kein Tool-Silo, sondern eine digitale Arbeitskraft, die Unternehmensprozesse ganzheitlich unterstützt.
- Governance: Klare Regeln für Transparenz, Monitoring und Risikomanagement.
- Schrittweiser Rollout: Start mit Pilotprojekten, dann Skalierung auf weitere Prozesse.
Vorteile von LabOptimizer
Kurz gesagt:
Mit LabOptimizer kann ein Life-Science-Unternehmen sein Labor digitalisieren, Prozesse automatisieren und durch KI-gestützte Modellierung die Rezeptur- und Materialentwicklung beschleunigen. Das Ergebnis sind höhere Effizienz, bessere Qualität, regulatorische Sicherheit und ein beschleunigter Innovationszyklus.
Unternehmen zukunftssicher machen
