Labor- & Datenterminologie im Überblick

AI-Agenten sind autonome Softwareprogramme, die relevante Daten aus ihrem Systemumfeld erfassen, Entscheidungen treffen und selbstständig handeln.

Assistenzsysteme sind digitale oder KI-gestützte Anwendungen, die das Labor dabei unterstützt, komplexe Aufgaben effizienter, schneller und fehlerärmer auszuführen.

Bayesische Optimierung ist ein datengetriebener Ansatz zur schrittweisen Optimierung komplexer Systeme, bei dem auf Basis vorhandener Daten gezielt neue Versuche vorgeschlagen werden. In der chemischen F&E wird sie eingesetzt, um Formulierungen, Prozesse und Materialeigenschaften effizient zu verbessern.

Cloud Computing bezeichnet die Bereitstellung von IT-Ressourcen wie Speicher, Rechenleistung und Anwendungen über das Internet anstelle lokaler Server.

Datenintegration im Labor beschreibt das Zusammenführen von Messdaten, Rezepturen und Stammdaten aus verschiedenen Quellen in eine einheitliche, auswertbare Datenbasis.

Datenmanagement bezeichnet die strukturierte Erfassung, Organisation und Nutzung von Daten, um deren Genauigkeit, Zugänglichkeit und Sicherheit im Labor sicherzustellen.

Datenqualität in der F&E beschreibt den Grad, zu dem Daten vollständig, korrekt, konsistent und nachvollziehbar sind, sodass sie für Analysen, Entscheidungen und Entwicklungsprozesse zuverlässig genutzt werden können.

Datensilos bezeichnen isolierte Datenbestände, die in getrennten Systemen, Anwendungen oder Abteilungen gespeichert sind und nicht miteinander verknüpft werden. Dadurch können Informationen nicht systemübergreifend genutzt werden, was die Transparenz, Effizienz und Entscheidungsqualität im Labor einschränkt.

Datensynchronisation bezeichnet den automatisierten Abgleich von Daten zwischen verschiedenen Systemen, Anwendungen oder Datenquellen, sodass alle Systeme jederzeit mit konsistenten, aktuellen und übereinstimmenden Informationen arbeiten.

Design of Experiments (DoE) bezeichnet eine systematische Methode zur Planung, Durchführung und Auswertung von Experimenten. Ziel ist es, den Einfluss mehrerer Variablen gleichzeitig zu untersuchen und mit möglichst wenigen Versuchen belastbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Ein digitaler Laborassistent ist ein KI-gestütztes Softwaretool, das Forschende, Wissenschaftlerinnen und Qualitätsingenieurinnen dabei unterstützt, Aufgaben zu automatisieren, Daten zu verwalten und Laborworkflows zu optimieren.

Ein Digitaler Zwilling ist ein virtuelles Abbild eines physischen Objekts oder Prozesses, das kontinuierlich mit Echtzeitdaten aktualisiert wird, um Verhalten und Leistung zu simulieren.

Digitalisierung bezeichnet den Prozess, bei dem analoge, manuelle oder papierbasierte Prozesse, Daten und Arbeitsabläufe in digitale Systeme überführt werden.

Ein Electronic Lab Notebook (ELN) ist ein digitales Werkzeug, das traditionelle papierbasierte Laborjournale zur Dokumentation von Versuchsabläufen, Ergebnissen und Beobachtungen in Forschungs- und Laborumgebungen ersetzt.

Enterprise Resource Planning (ERP) ist ein umfassendes Softwaresystem, das zentrale Geschäftsprozesse wie Finanzen, Lieferkette, Produktion und Personalwesen integriert und verwaltet.

„Excel im Labor ersetzen“ beschreibt den Übergang von spreadsheet-basierten Arbeitsweisen hin zu spezialisierten digitalen Systemen, die Laborprozesse, Datenmanagement und Analysen strukturiert und automatisiert abbilden. Ziel ist es, manuelle Fehler zu reduzieren, Daten konsistent zu verwalten und effizientere, skalierbare Workflows zu ermöglichen.

F&E Management Software bezeichnet digitale Systeme zur Planung, Steuerung und Dokumentation von Forschungs- und Entwicklungsprozessen. Sie unterstützt Unternehmen dabei, Entwicklungsprojekte, Daten und Ressourcen strukturiert zu verwalten und Innovationsprozesse effizient zu steuern.

Formulierung bezeichnet den Prozess der Gestaltung, Entwicklung und Optimierung der Zusammensetzung eines Materials, einer Chemikalie oder eines Produkts, um spezifische Leistungsmerkmale zu erreichen.

Formulierungsdatenmanagement bezeichnet die strukturierte Erfassung, Verwaltung und Verknüpfung von Daten aus der Entwicklung, Optimierung und Prüfung von Rezepturen. Ziel ist es, Formulierungsdaten effizient nutzbar zu machen, Zusammenhänge sichtbar zu machen und Entwicklungsprozesse datenbasiert zu steuern.

Generative KI bezeichnet KI-Modelle, die neue Inhalte wie Texte, Daten, Formulierungen oder Simulationsergebnisse erzeugen können. In der F&E wird sie eingesetzt, um Entwicklungsprozesse zu unterstützen, neue Lösungsansätze zu generieren und vorhandene Daten effizient zu nutzen.

Eine intelligente Laborplattform ist ein digitales System, das Laborprozesse, Daten und Analysen zentral verbindet und durch den Einsatz von KI, Automatisierung und Datenintegration aktiv unterstützt. Ziel ist es, Daten nicht nur zu verwalten, sondern daraus verwertbare Erkenntnisse zu generieren und Entscheidungsprozesse im Labor zu verbessern.

KI im Labor beschreibt den Einsatz künstlicher Intelligenz zur automatisierten Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Labordaten, um Forschungs- und Prüfprozesse effizienter, präziser und skalierbarer zu gestalten.

KI in der Materialwissenschaft und Materialentwicklung beschreibt den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Analyse, Vorhersage und Optimierung von Materialeigenschaften und Entwicklungsprozessen. Ziel ist es, Materialentwicklung datenbasiert zu beschleunigen, Zusammenhänge besser zu verstehen und fundierte Entscheidungen in Forschung und Entwicklung zu ermöglichen.

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Simulation menschlicher Intelligenz in Computersystemen, die Daten analysieren, Muster erkennen, Entscheidungen treffen und komplexe Aufgaben automatisieren können.

Ein Labor-Informations- und -Management-System (LIMS) ist eine Softwarelösung zur zentralen Verwaltung, Nachverfolgung und Organisation von Proben, Labordaten und Workflows, um Effizienz, Datenintegrität und regulatorische Compliance sicherzustellen.

LIMS-Alternativen sind Softwarelösungen und Plattformen, die klassische Funktionen eines Labor-Informations- und -Management-Systems (LIMS) ergänzen oder ersetzen. Sie werden eingesetzt, wenn Labore flexiblere, datengetriebenere oder stärker auf Forschung und Entwicklung ausgerichtete Systeme benötigen.

Labor-Management Software bezeichnet digitale Systeme zur Planung, Steuerung und Dokumentation von Laborprozessen, Daten und Ressourcen. Sie unterstützt Labore dabei, Arbeitsabläufe zu strukturieren, Daten zentral zu verwalten und die Effizienz sowie Nachvollziehbarkeit von Forschungs- und Qualitätsprozessen zu verbessern.

Labordigitalisierung bezeichnet die Transformation von Laborabläufen durch digitale Technologien, Automatisierung und KI-gestütztes Datenmanagement.

Laborinformatik bezeichnet den Einsatz digitaler Technologien, Softwarelösungen und Datenmanagement-Tools zur Optimierung von Laborabläufen, Verbesserung der Datenqualität und Unterstützung effizienter Forschung und Qualitätssicherung.

Large Language Models (LLMs) sind KI-Modelle, die große Mengen an Daten verarbeiten, verstehen und generieren können. In industriellen F&E- und Laborumgebungen werden sie eingesetzt, um unstrukturierte Daten zu analysieren, Informationen zugänglich zu machen und wissensbasierte Entscheidungen zu unterstützen.

Ein Manufacturing Execution System (MES) ist eine Softwarelösung, die Produktionsprozesse in Echtzeit überwacht, steuert und optimiert.

Material Intelligence beschreibt die systematische Nutzung und Verknüpfung von relevanten Daten, Workflows und KI, um bessere Entscheidungen in F&E und QS zu ermöglichen.

Eine Materialdatenbank ist ein zentrales digitales Verzeichnis zur Speicherung, Organisation und Verwaltung von Daten zu Materialeigenschaften, Zusammensetzungen und Leistungsmerkmalen.

Materialentwicklung bezeichnet den Prozess des Entwurfs, der Optimierung und der Prüfung neuer Materialien, um spezifische Anforderungen an Leistung, Sicherheit und Nachhaltigkeit zu erfüllen.

Materialinformatik bezeichnet den Einsatz von Data Science, KI und Machine Learning und computergestützten Methoden, um die Entwicklung, Optimierung und Entdeckung neuer Materialien in der F&E zu beschleunigen.

Prädiktive KI bezeichnet den Einsatz künstlicher Intelligenz, Machine Learning und statistischer Modelle zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse, Eigenschaften oder Entwicklungen.

Rohdaten bezeichnen unverarbeitete, original erfasste Daten, die direkt aus Messungen, Experimenten oder Analysen stammen. Sie liegen ohne Interpretation, Aggregation oder statistische Aufbereitung vor und bilden die primäre Grundlage für Auswertungen, Analysen und Entscheidungen im Labor.

Trendvorhersage beschreibt den Prozess, historische Daten, Muster und externe Faktoren zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen in einer bestimmten Branche oder einem Markt vorherzusagen.

User Experience (UX) bezeichnet das gesamte Nutzungserlebnis, die Zufriedenheit und die Gebrauchstauglichkeit eines Produkts oder einer Software aus Sicht der Nutzer*innen.

Ein User Interface (UI) ist die visuelle und interaktive Ebene einer Softwareanwendung, über die Nutzer*innen mit digitalen Systemen arbeiten.

Visualisierung bezeichnet die grafische Darstellung von Daten, Ergebnissen und Zusammenhängen, um komplexe Informationen verständlich, vergleichbar und interpretierbar zu machen. In Forschung und Entwicklung sowie im Labor dient Visualisierung dazu, Messdaten, Trends und Muster schnell zu erfassen und fundierte Entscheidungen zu unterstützen.